【摘要】：為了解決磨削工件在線粗糙度等級識別速度慢和準確性不高的問題,開發(fā)了基于DSP的工件表面粗糙度在線檢測系統(tǒng).該系統(tǒng)基于光散射原理,通過工業(yè)相機采集光散射圖像,運用DSP芯片對采集到的圖像進行圖像預(yù)處理以及特征參數(shù)的提取;最后利用建立的多分類支持向量機模型,對不同表面粗糙度等級的圖像進行分類.實驗結(jié)果表明,在該硬件平臺上整個識別過程耗時約0.5s,識別率可達96%以上,說明該系統(tǒng)可有效識別工件表面粗糙度等級,有效實現(xiàn)工件表面粗糙度的在線檢測.
[Abstract]:In order to solve the problem of low recognition speed and low accuracy of grinding workpiece roughness on line, an on-line measuring system of workpiece surface roughness based on DSP is developed. Based on the principle of light scattering, the system collects light scattering image by industrial camera, uses DSP chip to preprocess the image and extract the feature parameters. Finally, the multi-classification support vector machine model is used. The images with different surface roughness grades are classified. The experimental results show that the whole recognition process on the hardware platform takes about 0.5 s and the recognition rate can reach over 96%. It shows that the system can effectively identify the surface roughness grade of the workpiece and realize the on-line measurement of the workpiece surface roughness effectively.
【作者單位】： 湖南大學(xué)汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室;湖南文理學(xué)院機械工程學(xué)院;
【基金】：國家重大科技專項資助項目(2011ZX04016-041) 湖南省“十二五”重點建設(shè)學(xué)科資助項目(XJF2011[76]) 湖南省高校產(chǎn)學(xué)研合作示范基地資助項目(XJT[2014]239)
【分類號】：TG580;TG84

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前8條

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【共引文獻】

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本文編號：2134315