【摘 要】
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机器视觉测量表面粗糙度所采用的评价指标大多是根据灰度图像进行统计分析的,而当前研究的一些基于颜色信息的评价指标并未给出合理的数理结构表达。针对此问题,提出了一种基于彩色图像奇异值熵评价磨削表面粗糙度的检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面所形成的虚像能量分布差异,通过纯四元数的数据结构来表征一幅彩色图像,并对其进行数据分析,抽取奇异值熵作为评价指标,论证基于奇异值熵指标评价磨削表面粗糙度的可行性。实验结果表明,彩色图像奇异值熵不仅是一种合理可行的表面粗糙度评价指标,而且该指标在数学意义上具有合理的数据结构
【基金项目】
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广西自然科学基金(2018GXNSFAA138154),桂林理工大学博士启动基金(GLUTQD2017060)。
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机器视觉测量表面粗糙度所采用的评价指标大多是根据灰度图像进行统计分析的,而当前研究的一些基于颜色信息的评价指标并未给出合理的数理结构表达。针对此问题,提出了一种基于彩色图像奇异值熵评价磨削表面粗糙度的检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面所形成的虚像能量分布差异,通过纯四元数的数据结构来表征一幅彩色图像,并对其进行数据分析,抽取奇异值熵作为评价指标,论证基于奇异值熵指标评价磨削表面粗糙度的可行性。实验结果表明,彩色图像奇异值熵不仅是一种合理可行的表面粗糙度评价指标,而且该指标在数学意义上具有合理的数据结构
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