《车削零件表面粗糙度图像法检测优选方法》PDF+DOC

为实现对车削零件表面粗糙度检测，提出一种基于机器视觉表面粗糙度检测图像处理的新方法。该方法先按相应算法对所采集图像剔出受光衍射影响严重区域，然后再按其灰度分布情况进行区域优化，获得的图像灰度特征参数能反映表面粗糙度量值的有效特征区域。用该方法对表面粗糙度Ra标称值为0.8μm~12.5μm的五种车削样件测试，处理后图像灰度的均值、方差、能量和熵等特征参数与Ra标称值单调关系显著，各特征曲线的非线性误差均在1.5%以内。对比实验显示，这种特征提取和区域优化方法可应用于表面粗糙度的区分与检测。

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