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题名基于监督式机器学习的零件几何特征智能识别
被引量：4
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作者
王玉源
徐杰
吉卫喜
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机构
江南大学机械工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第22期225-230,共6页
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基金
江苏省自然科学基金（No.BK20160182）
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文摘
针对在采用机器视觉的无夹具定位的壳体类零件几何参数检测过程中,需要先智能识别零件几何特征以规划检测路径的问题,提出一种基于监督式机器学习的几何特征智能识别方法。利用壳体零件待识别特征的中心位置关系构成特征矩阵,利用监督式机器学习算法进行识别,提出一种基于特征唯一性的纠错方法对分类过程中产生的识别错误进行纠正。对于所涉研究实例,零件共有4个待识别孔,在5次监督式训练后智能识别准确度达100%。
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关键词
监督式机器学习
机器视觉
零件几何特征
决策树
支持向量机
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Keywords
supervised machine learning
machine vision
geometric features
decision tree
support vector machine
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名典型几何特征零件在线测量系统的研究与开发
被引量：4
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作者
崔旭东
崔璐璐
王平江
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机构
鞍山师范学院计算中心
华中科技大学机械科学与工程学院
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出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第23期104-111,共8页
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基金
国家科技重大(04)专项(2015ZX04005007)。
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文摘
基于华中8型数控系统,通过G代码宏程序及二次开发手段实现典型几何特征零件的在线测量。规划在线测量系统的架构,搭建数控机床在线测量系统的软件和硬件结构;实现测量系统与数控系统的连接;采用基于STM32的开关量高速数据采集I/O模块,得到精确的测头触发时刻坐标轴的位置;针对在线测量系统的误差,对重复精度进行实验分析,找出在x、y和z方向上进行测量时保证测量精度和效率的最优的测量速度;对测量路径进行规划并开发相关宏程序;实现基本的位置测量功能、刀具偏置的补偿和工件坐标系的自动修正。研究结论为复杂零件的测量以及在此基础上能够更高精度更高效率地在线测量奠定了基础。
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关键词
数控机床
典型几何特征零件
在线测量系统
宏程序
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Keywords
Numerical control machine tool
Typical geometry⁃characterized parts
On⁃line measurement system
Macro⁃program
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分类号
T659
[一般工业技术]
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