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基于轻量级卷积网络的铣削粗糙度在机监测研究
《西南交通大学学报》2024年第1期193-200,共8页刘岳开 高宏力 郭亮 由智超 李世超 
国家自然科学基金(51775452)。
传统机器学习类方法对光源类型、设备安装误差等因素较为敏感,需要反复调试与实验,难以实现规模化生产的自动检测.针对上述问题,提出了一种铣削粗糙度在机监测方法,有效提升了检测效率和准确性.首先,采用低感度参数设置的方向梯度直方...
关键词：粗糙度测量 加工表面纹理 深度可分离卷积 方向梯度直方图 移动端实时计算 计算机视觉 
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