發(fā)布時間：2021-08-08 16:51

　　隨著制造業(yè)的高速發(fā)展,粗糙度作為加工表面質(zhì)量的評判指標(biāo)之一,是檢測中不可或缺的部分,其直接影響到零件以后的性能和壽命,因此粗糙度的檢測對于制造業(yè)的發(fā)展具有重大的意義。傳統(tǒng)的粗糙度檢測技術(shù)已經(jīng)不能夠滿足智能快速的需要,特別是在大批量生產(chǎn)、粗糙度要求全檢的時候,因此許多國內(nèi)外學(xué)者多年來一直都致力于新檢測方法的研究。然而經(jīng)過不同的加工方式,零件表面的紋理會呈現(xiàn)不同的排布方式,磨削表面的紋理主要以隨機性為主,方向性不強,這是磨削表面識別研究的一難點。多年來對于粗糙度檢測方法的研究,不同的檢測方法受限于自身的設(shè)備和環(huán)境的要求得不到相應(yīng)的應(yīng)用;在研究新檢測方法時,對于提取的特征大都是建立粗糙度與表面紋理特征之間的線性關(guān)系,沒有從特征對于識別模型的重要性去分析;對于提取的特征值數(shù)量沒有合理的規(guī)劃,容易導(dǎo)致識別模型學(xué)習(xí)過于復(fù)雜和識別精度過低等問題。因此,本課題以磨削表面為研究對象,基于前面學(xué)者對于粗糙度識別特征的線性關(guān)系,從特征對模型識別精度的重要性和數(shù)量上分析,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為識別模型的識別方法。首先本文通過磨削實驗和檢測實驗獲取了5組不同粗糙度值的磨削表面圖像,由于圖片受獲取設(shè)備自身和環(huán)境的原... 

【文章來源】：華僑大學(xué)福建省

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

傳統(tǒng)的粗糙度測量方法

研究具體研究安排如下所示：第一章，介紹了課題的研究背景和

實驗的主要設(shè)備點光源XR20粗糙度測量儀

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法研究[D]. 鄧正林.電子科技大學(xué) 2018
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本文編號：3330321