【摘 要】
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精密磨削加工过程中,冷却液的使用给表面质量的在线检测带来了困难。借助特制的"透明窗"装置,可以创造出一块透明测量区域解决此问题。通过采集透明测量区域内的表面散射图像
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精密磨削加工过程中,冷却液的使用给表面质量的在线检测带来了困难。借助特制的"透明窗"装置,可以创造出一块透明测量区域解决此问题。通过采集透明测量区域内的表面散射图像,提取特征参数,建立BP神经网络,预测表面粗糙度,从而实现表面质量的在线测量。网络的输入为表面散射光带主方向上的散射特征参数、散射光带长轴和短轴上灰度分布的标准差、散射图像灰度特征和透明流体层的液体流速,输出是粗糙度。使用训练好的神经网络对已知粗糙度数值的标准样块进行预测,预测的平均误差为1.018%。由此推断出,选择的输入参数和建立的神经网络是有效的,能够用来实现表面质量的在线检测。
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