简介概要

基于SVR的齿廓图像边缘失真补偿算法

来源期刊:控制工程2020年第11期

论文作者:孙禾 赵文珍 赵文辉 段振云

关键词:边缘失真补偿;局部支持向量回归;相似性;齿廓偏差;

摘    要:为解决齿廓图像边缘光学失真影响齿轮视觉测量精度问题,采用双-K-交叉验证方法改进支持向量回归算法(SVR)的参数寻优,以提高SVR拟合精度、实现基于局部支持向量回归的齿廓边缘失真补偿算法(L-SVR)。根据渐开线直齿圆柱齿轮相邻同名齿廓相似性,在齿廓局部失真区域选取齿廓失真区域待补偿信号的相邻同名齿廓极径rk、齿廓边缘信号μk、齿廓平均迹线εk、齿廓边缘信号动态分量υk组成L-SVR算法输入自变量,分别获取齿廓边缘失真区域补偿信号υk*、εk*、μk*。实验表明,补偿信号与该齿廓经过严格清洗后未出现边缘失真区域时的测量信号具有极强的相关性。基于L-SVR补偿算法的测量结果接近齿轮测量中心测量结果、相对误差更小,能够满足齿轮视觉测量的精度要求。

详情信息展示

基于SVR的齿廓图像边缘失真补偿算法

孙禾1,2,赵文珍1,赵文辉1,段振云1

1. 沈阳工业大学机械工程学院2. 辽宁科技学院电气与信息工程学院

摘 要:为解决齿廓图像边缘光学失真影响齿轮视觉测量精度问题,采用双-K-交叉验证方法改进支持向量回归算法(SVR)的参数寻优,以提高SVR拟合精度、实现基于局部支持向量回归的齿廓边缘失真补偿算法(L-SVR)。根据渐开线直齿圆柱齿轮相邻同名齿廓相似性,在齿廓局部失真区域选取齿廓失真区域待补偿信号的相邻同名齿廓极径rk、齿廓边缘信号μk、齿廓平均迹线εk、齿廓边缘信号动态分量υk组成L-SVR算法输入自变量,分别获取齿廓边缘失真区域补偿信号υk*、εk*、μk*。实验表明,补偿信号与该齿廓经过严格清洗后未出现边缘失真区域时的测量信号具有极强的相关性。基于L-SVR补偿算法的测量结果接近齿轮测量中心测量结果、相对误差更小,能够满足齿轮视觉测量的精度要求。

关键词:边缘失真补偿;局部支持向量回归;相似性;齿廓偏差;

<上一页 1 下一页 >

有色金属在线官网  |   会议  |   在线投稿  |   购买纸书  |   科技图书馆

中南大学出版社 技术支持 版权声明   电话:0731-88830515 88830516   传真:0731-88710482   Email:administrator@cnnmol.com

互联网出版许可证:(署)网出证(京)字第342号   京ICP备17050991号-6      京公网安备11010802042557号