基于DSP的磨削表面粗糙度在线检测系统开发

发布时间：2018-07-20 18:00

【摘要】：为了解决磨削工件在线粗糙度等级识别速度慢和准确性不高的问题,开发了基于DSP的工件表面粗糙度在线检测系统.该系统基于光散射原理,通过工业相机采集光散射图像,运用DSP芯片对采集到的图像进行图像预处理以及特征参数的提取;最后利用建立的多分类支持向量机模型,对不同表面粗糙度等级的图像进行分类.实验结果表明,在该硬件平台上整个识别过程耗时约0.5s,识别率可达96%以上,说明该系统可有效识别工件表面粗糙度等级,有效实现工件表面粗糙度的在线检测.
[Abstract]:In order to solve the problem of low recognition speed and low accuracy of grinding workpiece roughness on line, an on-line measuring system of workpiece surface roughness based on DSP is developed. Based on the principle of light scattering, the system collects light scattering image by industrial camera, uses DSP chip to preprocess the image and extract the feature parameters. Finally, the multi-classification support vector machine model is used. The images with different surface roughness grades are classified. The experimental results show that the whole recognition process on the hardware platform takes about 0.5 s and the recognition rate can reach over 96%. It shows that the system can effectively identify the surface roughness grade of the workpiece and realize the on-line measurement of the workpiece surface roughness effectively.
【作者单位】： 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;湖南文理学院机械工程学院;
【基金】：国家重大科技专项资助项目(2011ZX04016-041) 湖南省“十二五”重点建设学科资助项目(XJF2011[76]) 湖南省高校产学研合作示范基地资助项目(XJT[2014]239)
【分类号】：TG580;TG84

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

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【共引文献】

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本文编号：2134315