基于Hough变换和GLCM的端铣表面粗糙度检测

来源期刊：控制工程2019年第4期

论文作者：闵莉 王哲 董帅

文章页码：645 - 651

关键词：表面粗糙度;Hough变换;GLCM;纹理特征;BP神经网络;

摘    要：研究基于计算机视觉的非接触式端铣表面粗糙度检测方法。通过图像采集系统获取端铣工件表面图像,并进行图像预处理。基于Hough变换旋转图像,提取特定方向下GLCM的特征参数,较大程度缩短了计算时间。确定了适于表征端铣表面粗糙度的4个GLCM特征参数。采用BP神经网络算法研究纹理特征参数与粗糙度Ra之间的关系,构建粗糙度BP神经网络检测模型。实验表明,基于Hough变换的GLCM纹理特征参数提取方法能快速实现粗糙度纹理特征的提取,而BP神经网络检测模型具有较好的预测效果,能够满足端铣表面粗糙度测量的精度要求。