[发明专利]基于小波布朗运动纹理融合模型测量表面粗糙度的方法有效
| 申请号： | 201910754656.5 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110543698B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 杨蕾;刘家铭;张姿;董敬涛;张育中;卢荣胜 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥中博知信知识产权代理有限公司 34142 | 代理人： | 肖健 |
| 地址： | 230000 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明属于表面粗糙度检测技术领域，具体涉及一种基于小波布朗运动纹理融合模型测量表面粗糙度的方法，包括以下步骤：(1)获取激光散斑图像；(2)确定最优小波基函数；(3)确定最优小波分解层数；(4)对获取的激光散斑图像进行二维小波分解；(5)利用小波布朗运动纹理融合的方法进行建模分析，获得数学模型；(6)将待测工件的表面纹理特征参数代入步骤(5)所获取的数学模型中，计算得到待测工件表面的粗糙度；本发明在实践与理论方面利用小波与布朗运动纹理融合的方法建立了激光散斑图像纹理特征参数与表征表面粗糙度参数之间的数学模型，从而通过单幅激光散斑图像便可对待测工件的表面粗糙度进行在线、快速、非接触式的测量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 布朗运动 纹理 融合 模型 测量 表面 粗糙 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波布朗运动纹理融合模型测量表面粗糙度的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)搭建实验平台，获取待测工件的一幅激光散斑图像；/n(2)利用步骤(1)中获取的激光散斑图像确定最优小波基函数；/n(3)确定最优小波分解层数；/n(4)对步骤(1)中获取的激光散斑图像进行二维小波分解；/n(5)利用小波布朗运动纹理融合的方法进行建模分析，获得数学模型；/n(6)将待测工件的表面纹理特征参数代入步骤(5)所获取的数学模型中，计算得到待测工件表面的粗糙度。/n
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