【摘 要】
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该文通过对表面粗糙度散斑测量技术和神经网络技术的研究,提出了一种新的表面粗糙度测量方法,这种方法不仅具有准确度高、测量速度快、面采样的优点,而且具有相对比较大的测
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该文通过对表面粗糙度散斑测量技术和神经网络技术的研究,提出了一种新的表面粗糙度测量方法,这种方法不仅具有准确度高、测量速度快、面采样的优点,而且具有相对比较大的测量范围和对测量环境要求比较低的优点.因此,该文提出的表面粗糙度测量方法比较适合于生产过程中的在线测量.该文主要研究了散斑图像和表面粗糙度之间的关系,从散斑图像中提取了3个表面粗糙度特征,作为神经网络的输入来识别物体的表面粗糙度.讨论了图像处理在散斑图像预处理中的应用,用中值滤波法和低通滤波法去除散斑图像中产生的噪声.提出了基于BP神经网络的表面粗糙度识别算法,给出了神经网络的训练和识别结果.
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