【摘 要】
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散斑干涉表面粗糙度测量方法是一种通过激光散斑分析进行粗糙度测量的方法,适用于现场快速粗糙度评价。然而,由于采用散斑图像比对或特征分析来评定表面粗糙度时精度不高。本文提出基于散斑干涉粗糙度测量原理,结合机器学习的粗糙度评定方法,研究高精度的散斑干涉表面粗糙度快速测量技术与系统。主要的研究工作如下:（1）根据激光散斑测量粗糙度原理,提出了基于机器学习的激光散斑干涉表面粗糙度测量总体方案,构建了测量系统
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散斑干涉表面粗糙度测量方法是一种通过激光散斑分析进行粗糙度测量的方法,适用于现场快速粗糙度评价。然而,由于采用散斑图像比对或特征分析来评定表面粗糙度时精度不高。本文提出基于散斑干涉粗糙度测量原理,结合机器学习的粗糙度评定方法,研究高精度的散斑干涉表面粗糙度快速测量技术与系统。主要的研究工作如下:（1）根据激光散斑测量粗糙度原理,提出了基于机器学习的激光散斑干涉表面粗糙度测量总体方案,构建了测量系统实验装置。（2）提出了基于维纳滤波的散斑图噪声处理方法,并给出了基于峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）的客观评价方法,以获得高质量散斑图像。（3）结合激光散斑的统计特性,对比分析了散斑特征提取方法,提取了灰度图像参量、灰度共生矩阵参量、Tamura纹理特征参量,并基于Relief F算法优化筛选出参与机器学习建模的强关联特征参量。（4）建立了BP神经网络和回归支持向量机SVR两种模型,进行模式识别回归分析,获得基于散斑图特征参量实现机器学习模型粗糙度评定的方法,并评价两种模型的效果,确定了SVR模型更优。实验验证了方法的可行性、模型的稳定性和重复性。
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零件尺寸测量技术在工业制造过程中有着非常重要的地位,它可以及时区分不合格产品,提高生产效率,降低成本。传统测量方法效率低、精度差,而高端设备价格昂贵、操作复杂,因此需要研发满足高速大批量测量需要的设备及相应的算法。本文针对常见的小型机械零件待测参数设计了一种测量方法,并提出对应算法,在保证精度的前提下提高零件尺寸测量的效率。本文分析了零件尺寸测量的需求和难点,提出了基于机器视觉技术的测量方案,并研
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