【摘 要】
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基于机器视觉理论,采用图像法,实现了对端铣工件表面粗糙度的非接触式无损检测。通过数字显微镜、高分辨率摄像机与计算机相连接的图像采集系统获取端铣工件表面图像,根据端
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基于机器视觉理论,采用图像法,实现了对端铣工件表面粗糙度的非接触式无损检测。通过数字显微镜、高分辨率摄像机与计算机相连接的图像采集系统获取端铣工件表面图像,根据端铣原理和端铣痕迹图像特征,提取基于灰度共生矩阵方法（GLCM）的8表面纹理特征参数,探讨各纹理参数与表面粗糙度评定值Ra的变化规律,从而定性评估端铣工件表面粗糙度。建立BP神经网络检测模型,以端铣表面图像纹理特征参数为输入量,对应的表面粗糙度评定值Ra为期望输出,构建了神经网络检测模型。通过测试样本检验,该方法具有较高的检测精度,能够满足表面粗糙
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