神经网络技术在表面粗糙度检测中的应用

• 作者: 徐建林 陈超
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙度 神经网络 建立模型 检测
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 135-137
• 页数: 3页
• 分类号: TP274+.5
• 字数: 3114字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2002.06.040

摘要

物体表面的粗糙度不同,则对光的反射与散射强度不同,因此利用光纤传感器检测反射光强和散射光强,建立表面粗糙度检测的神经网络模型.该模型以反射光强、散射光强、反射与散射光强之比、测量距离为输入信号,以Ra、Rz为输出信号,经网络训练后可正确检测表面粗糙度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建林	甘肃工业大学材料科学与工程学院	28	551	13.0	23.0
2	陈超	甘肃工业大学机电工程学院	13	175	6.0	13.0