基于Hough变换和GLCM的端铣表面粗糙度检测

闵莉; 王哲; 董帅

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基于Hough变换和GLCM的端铣表面粗糙度检测

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研究基于计算机视觉的非接触式端铣表面粗糙度检测方法。通过图像采集系统获取端铣工件表面图像,并进行图像预处理。基于Hough变换旋转图像,提取特定方向下GLCM的特征参数,较大程度缩短了计算时间。确定了适于表征端铣表面粗糙度的4个GLCM特征参数。采用BP神经网络算法研究纹理特征参数与粗糙度Ra之间的关系,构建粗糙度BP神经网络检测模型。实验表明,基于Hough变换的GLCM纹理特征参数提取方法能快速实现粗糙度纹理特征的提取,而BP神经网络检测模型具有较好的预测效果,能够满足端铣表面粗糙度测量的精度要求。

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来源
《控制工程》 |2019年第4期|645-651|共7页
作者
闵莉; 王哲; 董帅;
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作者单位

沈阳建筑大学机械学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类表面光洁度（表面粗糙度）的测量及其量仪;
关键词
表面粗糙度; HOUGH变换; GLCM; 纹理特征; BP神经网络;

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