典型文献
一种零件综合质量评定方法研究
文献摘要：
零件的质量评定是柔性智能制造中十分重要的环节.现有的自动化识别装置一般采用非人工接触的光学检测系统,但由于工况环境复杂,诸多干扰因素均会影响零件质量检测与评定的准确性.另外,工业现场的连续作业对工控机硬件的运行速度、光学检测系统的环境适应性以及质量评定算法的预测准确性都提出了更高的要求.基于此,提出一种基于机器视觉与机器学习的零件综合质量评定方法.首先,借助机器视觉技术完成被测零件图像的实时采集与处理,并利用灰度匹配算法与几何匹配算法对零件的图像与CAD(computer aided design,计算机辅助设计)机械加工图进行比较,求解得到灰度匹配分数与几何匹配分数这2个几何特征参数.然后,针对零件表面的缺陷(如划伤、磨损、边缘缺料及锈蚀等),在图像预处理(灰度化、图像增强、高斯降噪和二值化)的基础上,求解得到图像灰度的均值和标准差这2个表面缺陷特征参数.最后,借助主成分分析(principal component analysis,PCA)对零件的四维特征数据集进行降维处理,并利用K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法对降维后的数据集进行训练和预测,完成零件综合质量评定;在此基础上,比较KNN算法与其他机器学习算法的准确率、召回率和特异度等指标,以验证其可行性.实验结果表明,所搭建的光学检测与处理系统在不同光源条件下的识别准确率达到96.15％以上;当相机的快门时间设定为100μs时,该系统的图像处理速度达到45.2帧/s.所提出的零件综合质量评定方法具有较高的准确率与处理速度,适用于复杂工况下零件的综合质量评定.
文献关键词：
质量评定;几何匹配;灰度匹配;表面缺陷特征提取;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
李梦;尹宗军
作者机构：
安徽信息工程学院机械工程学院,安徽芜湖 241000
文献出处：
引用格式：
[1]李梦;尹宗军-.一种零件综合质量评定方法研究)[J].工程设计学报,2022(04):410-418
A类：
灰度匹配
B类：
综合质量,质量评定,评定方法,性智,自动化识别,识别装置,非人工,光学检测系统,环境复杂,干扰因素,零件质量,质量检测,工业现场,连续作业,工控机,运行速度,环境适应性,预测准确性,机器视觉技术,零件图,实时采集,采集与处理,匹配算法,几何匹配,CAD,computer,aided,design,计算机辅助设计,机械加工,加工图,配分,几何特征,划伤,缺料,锈蚀,图像预处理,灰度化,图像增强,降噪,二值化,principal,component,analysis,四维,维特,特征数据集,降维处理,最近邻,nearest,neighbor,KNN,机器学习算法,召回率,处理系统,光源,识别准确率,快门,时间设定,处理速度,复杂工况,表面缺陷特征提取
AB值：
0.396141
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