基于共生纹理特征的表面粗糙度测量

激光经被测粗糙度量块表面散射后,在观察面形成散斑,其包含丰富的表面形状的信息。笔者将散斑图像看作纹理图像,可以看出接收到的散斑图像与粗糙度量块的表面密切相关,因此,用计算机纹理分析的方法对散斑图像进行分析必然能得到表面粗糙度的信息。同时将得到是纹理特征进行高斯加权,能够使其更贴切的反映图像的本质。     

激光散斑法表面粗糙度测量的实验研究

光学散斑法是一种较新的表面粗糙度测量方法,因其非接触、面采样、装置简单等优点而得到广泛关注。为探讨光学散斑法工程应用的可行性,利用标准研磨样块对光学散斑法中的两种方法:散斑对比度法及空间平均散斑法进行了实验。结果表明,两种散斑法均可用于表面粗糙度测量,而空间平均散斑法给出了特征参数与表面粗糙度的严格定量关系,可得到更可靠的测量结果。     

孔内表面粗糙度的光学非接触式测量

本文针对内表面粗糙度测量过程中存在的操作空间受限制、仪器昂贵、破坏性测量成本高等问题,提出了一种基于反射式强度调制型光纤传感器（Reflective Intensity Modulation Fiber Optical Sensor,RIM-FOS）的测量方法,能够实现较小尺寸的孔内表面粗糙度的测量。文中用该光纤传感器实现了对Φ5mm、Φ10mm孔内表面粗糙度的测量,测量结果与TimeSurf TR220型触针式粗糙度仪的测量结果作了对比分析,结果表明本文提出的测量方法具有测量精度高和测量范围大的特点,在小尺寸零件内表面粗糙度的非破坏性测量方面具有良好的应用前景。     

用轮廓仪——微机系统测量表面粗糙度

机械产品的质量不仅决定于另件的尺寸、形状以及位置误差,在很大程度上还取决于零件的表面质量。表面粗糙度是零件表面质量的重要内容,它对零件的使用性能有很大影响。新国标GB3503—83已于1985年1月1日实施。而现有的表面粗糙度测定仪大都只能测量个别参数,这给新国标的贯彻带来了困难。作者建立了一个由国产BCJ—2型轮廓仪和苹     

冷轧钢板表面粗糙度测量技术及应用

冷轧钢板表面粗糙度作为冷轧钢板加工过程中的最重要技术控制参数之一,它主要影响着钢扳与模具之间的摩擦因数、储油条件及钢板冲压时的成形性能、耐腐蚀性、变性行为、以及钢板表面的反射性和着色性等性能,而对这些性能的影响最终又会归结到钢板的实际使用性能。因此,如何更好地测量这一技术参数在冷轧钢板实际加工过程的技术控制中起着非常重要的作用。在此就是从这一问题出发来研究探讨冷轧钢板表面粗糙度的测量技术及相关应用。     

基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取研究

计算机视觉系统存在图像数据维度高、图像数据类型冗杂的情况,因此提取图像的纹理特征对图像的后期处理非常重要。采用灰度共生矩阵的图像纹理特征提取方法,可以有效地获取图像在像素灰度间的方向、距离、变化幅度等综合信息,其纹理特征值差异和变化规律可准确描述图像纹理的特征。仿真实验证明了该方法可行,通过对比不同图像的纹理特征值,得出其差异和变化规律基本与实际的纹理特征情况相符合,验证了此方法的有效性。     

基于灰度共生矩阵的遥感影像纹理分析方法

纹理特征在遥感影像的分割与分类中都具有广泛的应用。然而,纹理特征的描述方法与提取手段是较难实现的。利用灰度共生矩阵来描述纹理特征的方法是在空间统计理论的基础上发展起来的。虽然对这类方法的研究取得了一定的进展,但它提供的纹理特征变量过于繁多,从而可能复杂化后续遥感影像的解译过程。在灰度共生矩阵纹理特征提取的基础上,利用主成分分析来降低纹理特征的维数,从而有效提高遥感影像解译的效率。     

减小表面粗糙度的方法

机械零件的加工质量,除了加工精度外,还有表面质量.机械零件加工的表面质量是指零件加工后的表面层状态,它是判定零件质量优劣的重要依据.机械零件的失效,大多是由于零件的磨损、腐蚀或疲劳破坏等所致,而磨损、腐蚀、疲劳等破坏都是从零件表面开始的.     

机械零件表面粗糙度的选择

本文给出了各类零件表面粗糙度的选择方法,并对机械设计手册中的各类表值进行统计分析,列出公差等级和相应的表面粗糙度参数值,供设计时参考。     

论机械加工零件表面粗糙度

表面粗糙度对装备,特别是高精密装备影响非常大。找出降低表面粗糙度的方法,一直是机械加工生产相关人员的不懈追求。本文通过表面粗糙度产生的原因及控制措施来阐述表面粗糙度,以期能经济有效地降低表面粗糙度。     

齿轮轮齿表面粗糙度的确定

齿轮齿面的粗糙度,对齿轮的强度影响较大。讨论了齿轮齿面粗糙度,对齿面抗胶合能力和齿面强度的影响、齿面粗糙度的计算方法,并举例进行了计算说明。     

基于蒙特卡罗方法的薄膜表面粗糙度的数值模拟

薄膜的表面粗糙度直接影响薄膜的最终性能。本文构建了薄膜的三维生长动力学模型,并采用蒙特卡罗方法实现了薄膜生长的数值模拟,得到了沉积速率、基底温度和原子覆盖度等因素对薄膜表面粗糙度的影响。模拟结果表明:随着沉积速率的增大、基底温度的降低和覆盖度的增大,薄膜的表面粗糙度增大;并且在沉积速率较小时,薄膜的表面粗糙度随沉积速率增加迅速,而沉积速率较大时,薄膜的表面粗糙度随沉积速率增加缓慢。     

基于灰度—梯度共生矩阵的遥感影像纹理信息提取方法研究

基于Landsat8-OLI影像,实现了灰度-梯度共生矩阵的影像纹理特征提取方法。通过分析移动窗口大小、步长等参数对纹理特征的影响,将能量、相关性、混合熵及标准差纹理特征等4种纹理特征进行比较,结果表明,纹理特征相关性在鉴别地物能量最优、稳健性更好。     

基于信号处理方法的数字激光散斑表面粗糙度信息提取技术

机械制造技术在生产中得到普遍应用,对精密工件的表面粗糙度测量技术也提出了更高的要求。采用不同加工工艺得到的平面工件表面有着不同的的纹理,通过纹理方法分析这些纹理的特征,可以提取蕴含其中的加工制造信息。激光散斑图是一种包含纹理信息的图像。本文通过对机加工物体表面激光散斑图像的获取,利用matlab软件和小波纹理法对其进行处理和分析。通过去直流空间处理,考虑到小波变化后子带系数的相互依存关系,建立了系数共生矩阵,计算出了一系列纹理特征参数,最后研究纹理特征参数与表面粗糙度Ra间的关系。实验结果表明,纹理特征值可以反映表面的粗糙度的测量信息,为研究表面的粗糙度的在线检测,提供了一种新的技术途径,具有重要的学术和实际的应用价值。     

基于三节点法光纤网络补偿表面粗糙度测量仪的设计

三节点法是在四端网络法基础上改进而来的,该网络结构简单约束条件少、易实现,能消除光源的不稳定、光纤传输损耗的变化和光电器件及电路放大倍数的漂移等因素的影响,提高了测量精度,因而有广泛的应用前景.     

基于BP神经网络的内圆磨削精度及表面粗糙度预测

将BP神经网络引入内圆磨削领域,研究磨削精度及表面粗糙度随磨削用量变化的神经网络模型,并用实验验证这一研究方法的正确性。     

对表面粗糙度有关参数的探讨

通过对新旧表面粗糙度标准有关参数差异的研究,从企业实际出发,对表面粗糙度标准进行分析和探讨,同时提出建议和基本思路.     

基于颜色和纹理特征的彩色图像检索方法

由于单一特征不足以准确地描述图像的特征,文章提出了一种新的彩色图像检索方法,该方法在对图像进行分块的基础上,分别计算图像R、G、B三通道的均值和方差,获取了图像的颜色统计特征;然后通过小波包变换提取纹理特征。在进行图像间的相似性测量时,为了结合不同的特征进行全局的相似性检索,还采用Guassian模型对不同特征间的距离进行了归一化处理。仿真结果表明,提出的方法具有良好的检索效果。     

一种基于纹理特征的图像检索算法

随着多媒体技术和网络技术的迅速发展,图像信息的应用日益广泛,对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题,基于内容的图像检索CBIR(content-basedimageretrieva)l是解决这一问题的关键技术之一。     

利用属性块标注表面粗糙度的方法

在机械零件图上,标注表面粗糙度是必不可少的。但是AutoCAD绘图软件没有标注表面粗糙度的功能。若要用AutoCAD来绘制零件图,用户必须自行解决表面粗糙度的标注问题。介绍了在AutoCAD中用带有属性的图块,把表面粗糙度数值定义为可变属性进行插入来标注表面粗糙度的方法.,不仅提高了标注效率,而且使图形符号的标注规范统一。