| 基于神经网络的磨削工件表面质量的在线检测 |
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| 引用本文： | 郭瑞鹏,陶正苏. 基于神经网络的磨削工件表面质量的在线检测[J]. 电子设计工程, 2010, 18(10) |
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| 作者姓名： | 郭瑞鹏 陶正苏 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,仪器科学与工程系,上海,200240;上海交通大学,仪器科学与工程系,上海,200240 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 精密磨削加工过程中,冷却液的使用给表面质量的在线检测带来了困难.借助特制的"透明窗"装置,可以创造出一块透明测量区域解决此问题.通过采集透明测量区域内的表面散射图像,提取特征参数,建立BP神经网络,预测表面粗糙度,从而实现表面质量的在线测量.网络的输入为表面散射光带主方向上的散射特征参数、散射光带长轴和短轴上灰度分布的标准差、散射图像灰度特征和透明流体层的液体流速,输出是粗糙度.使用训练好的神经网络对已知粗糙度数值的标准样块进行预测,预测的平均误差为1.018%.由此推断出,选择的输入参数和建立的神经网络是有效的,能够用来实现表面质量的在线检测.
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| 关 键 词： | 神经网络 光学检测 光散射 表面粗糙度 |
In-process measurement of grinding workpiece surface quality based on neural network |
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| GUO Rui-peng,TAO Zheng-su. In-process measurement of grinding workpiece surface quality based on neural network[J]. Electronic Design Engineering, 2010, 18(10) |
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| Authors: | GUO Rui-peng TAO Zheng-su |
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