基于神经网络的轿车轮毂RE/CAM集成技术研究

孙洪胜; 李宇鹏; 尹向高; 阴学朴

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基于神经网络的轿车轮毂RE/CAM集成技术研究

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用综合法做图像预处理。用SOFM网络提取图像特征,其提取能力优于BP网络。对新型二层BP网络增添了动量项,增强了用该网络进行图像压缩的效果。提出了RBF-BP新型网络,它继承了RBF和BP两网络的优势且消除了劣势,对图像实施数据修补的质量和效率显著提高。用M atlab和VC++开发出图像RE/CAM集成系统,能依据图像信息快速自动生成NC代码和刀具轨迹,并可依据零件图像进行尺寸、形状检测和表面缺陷识别。

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来源
《机械设计》 |2011年第7期|25-29|共5页
作者
孙洪胜; 李宇鹏; 尹向高; 阴学朴;
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作者单位

燕山大学继续教育学院;

燕山大学机械工程学院;

戴卡轮毂有限公司技术研发部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机械设计;
关键词
RE/CAM集成; 神经网络; 图像反求; 数控加工; 图像法工件检测;

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