[发明专利]预测材料表面滚动角的方法和装置及存储介质和检测系统

权利要求书

1.一种预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，待测材料表面具有若干织构，所述方法包括：

获取待测材料织构表面的凹坑坐标值；

将所述目标区域内凹坑织构的坐标值输入滚动角预测模型，获取所述滚动角预测模型的输出值，其中，所述滚动角预测模型以凹坑织构的坐标值为输入标签以及凹坑织构的滚动角为输出标签，建立神经网络预测模型；

根据所述滚动角预测模型的输出值获得所述待测材料表面的所述目标区域内所述织构处的滚动角。

2.根据权利要求1所述的预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，在将所述目标区域内织构的坐标值输入所述滚动角预测模型之前，所述方法还包括：

将所述待测材料表面的所述目标区域内织构的坐标值进行主成分分析，以降低织构表面的输入特征值数量。

3.根据权利要求2所述的预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，所述凹坑表面特征值数量降低为300个-400个。

4.根据权利要求1-3任一项所述的预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，根据所述滚动角预测模型的输出值获得所述目标区域内织构处的滚动角，包括：

将所述滚动角预测模型的输出值进行分组；

根据所述滚动角预测模型的输出值的分组结果确定所述目标区域内织构处的滚动角。

5.根据权利要求4所述的预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，根据所述滚动角预测模型的输出值的分组结果确定所述目标区域内织构处的滚动角，包括：

获得所述滚动角预测模型的输出值落入预设滚动角组群；

将所述目标滚动角组群对应的滚动角作为所述目标区域内织构处的滚动角。

6.根据权利要求2所述的预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，将所述目标区域内织构的坐标值输入滚动角预测模型，获取所述滚动角预测模型的输出值，包括：

将所述试样表面的凹坑织构坐标值输入训练好的概率神经网络的输入层，通过所述输入层获得输入特征向量，其中，所述输入层中输入节点数和神经元数量等于所述织构的坐标值的维数；

所述输入特征向量输入所述概率神经网络的模式层，通过所述模式层获得所述输入特征向量与训练集中各个样本织构的相似度；

所述相似度输入所述概率神经网络的求和层，通过所述求和层对每个所述相似度进行加权求和并获得加权求和得分；

所述加权求和的得分输入所述概率神经网络的输出层，通过所述输出层输出所述加权求和的得分最高的滚动角标签以作为所述滚动角预测模型的输出值。

7.根据权利要求1所述的预测材料表面滚动角的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得所述目标区域内凹坑织构尺寸以及周围的堆积物的检测信息；

根据所述检测信息处理所述目标区域内的所述堆积物，以使得所述目标区域内织构周围的堆积物一致。

8.一种预测材料表面滚动角的装置，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7任一项所述的预测材料表面滚动角的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的预测材料表面滚动角的方法。

10.一种滚动角检测系统，其特征在于，包括：

图像采集装置，用于获取待测材料表面的图像信息，其中，所述图像信息至少包括所述待测材料表面的目标区域内织构的图像；

权利要求8所述的预测材料表面滚动角的装置，所述装置与所述图像采集装置连接。