本文主要研究内容
作者邵长利（2019）在《基于MATLAB图像处理的铸造表面粗糙度测量方法》一文中研究指出：采用直接测量法测量铸造表面粗糙度时,不仅操作繁琐,而且仪器探头容易损坏。本文提出了一种基于BP神经网络模型为核心的模拟训练辨识方法,建立了图像特征值与粗糙度的训练辨识关系。以铸铁试件为实验样本,利用MATLAB对图像进行算法分析,得出占空比和亮度比两个特征值,推出特征值规律;利用MATLAB中的BP神经网络模拟系统与粗糙度参数Ra进行对比。结果表明,本方法试验结果较理想,211次测试的粗糙度参数训练精度高达99.98%。
Abstract
cai yong zhi jie ce liang fa ce liang zhu zao biao mian cu cao du shi ,bu jin cao zuo fan suo ,er ju yi qi tan tou rong yi sun huai 。ben wen di chu le yi chong ji yu BPshen jing wang lao mo xing wei he xin de mo ni xun lian bian shi fang fa ,jian li le tu xiang te zheng zhi yu cu cao du de xun lian bian shi guan ji 。yi zhu tie shi jian wei shi yan yang ben ,li yong MATLABdui tu xiang jin hang suan fa fen xi ,de chu zhan kong bi he liang du bi liang ge te zheng zhi ,tui chu te zheng zhi gui lv ;li yong MATLABzhong de BPshen jing wang lao mo ni ji tong yu cu cao du can shu Rajin hang dui bi 。jie guo biao ming ,ben fang fa shi yan jie guo jiao li xiang ,211ci ce shi de cu cao du can shu xun lian jing du gao da 99.98%。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自铸造的邵长利，发表于刊物铸造2019年04期论文，是一篇关于表面粗糙度论文,特征值论文,铸造2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自铸造2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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