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杂志ISSN号
基于深度学习的工件表面粗糙度等级识别方法
作者姓名:
陈琳
朱坚民
石园园
黄扬辉
作者单位:
200093 上海市 上海理工大学
摘 要:
为解决变光照工件表面粗糙度等级识别困难问题,构建了粗糙度图像采集系统,设计了用于粗糙度等级识别的深度卷积神经网络。输入训练图片建立粗糙度等级模型,输入测试图片进行粗糙度等级识别。通过车削、平铣、立铣、平磨、磨外圆、研磨6种表面加工方式来验证该方法。改变光照强度采集变光照测试图片,运用颜色传递算法,以实验室标准光强下图片为源图片、变光照图片为目标图片,在不改变图片纹理情况下,实现源图片到目标图片色调颜色映射。实验结果表明,所提出方法能够解决变光照工件表面粗糙度等级识别困难问题。
关 键 词:
粗糙度测量
卷积神经网络
深度学习
图像识别
颜色传递
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