[发明专利]基于改进DenseNet算法的曲面工件表面粗糙度检测方法在审
| 申请号： | 202110514204.7 | 申请日： | 2021-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN113284099A | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 周友行;易倩;孟高磊 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411105 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进DenseNet算法的曲面工件表面粗糙度检测方法，属于曲面工件表面质量检测领域。其实现步骤是：(1)采集曲面工件粗糙度样块的表面图像；(2)对采集到的图像进行数据扩增，构成样本集；(3)样本集划分；(4)构建改进的DenseNet卷积神经网络模型；(5)输入训练集样本来训练该网络模型；(6)输入测试集样本，对测试集样本进行结果预测。本发明提供的基于改进DenseNet算法的曲面工件表面粗糙度检测方法，具有提高特征传递效率、减轻梯度消失现象、减少模型参数量和降低计算量等优点，能快速准确地检测曲面工件表面粗糙度，提高曲面工件表面粗糙度的检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 densenet 算法 曲面 工件 表面 粗糙 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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