基于GLCM和NN的陶瓷推挤加工表面特征研究

• 作者: 吴志远 唐修检 李浩 王望龙 王龙 田欣利
• 来源期刊: 人工晶体学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工程陶瓷 灰度共生矩阵 纹理特征 神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 2358-2365
• 页数: 8页
• 分类号: TH161.1|TQ174
• 字数: 3443字
• 语种: 中文

摘要

基于边缘效应驱动裂纹推挤加工技术是一项对工程陶瓷的非传统的接触式加工.基于灰度共生矩阵(GLCM)对采集的Si3N4陶瓷加工表面形貌图像提取了纹理特征参数,充分研究了步长、灰度量化级、方向三个构造参数对灰度共生矩阵的对比度、熵、相关性、能量的影响.结果表明:采用步长4,灰度量化级128时能更好获得较稳定的加工表面纹理特征参数,在采集图像的45°、135°两条对角线上的纹理特征变化更为明显.通过径向基层网络和竞争层网络两类神经网络(NN)的分工协作,针对不同加工参数的纹理特征的预测和分类,并探讨了各加工参数对纹理特征的影响规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田欣利	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	136	999	17.0	24.0
2	王望龙	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	46	220	8.0	11.0
3	唐修检	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	42	166	7.0	10.0
4	李浩	装甲兵工程学院技术保障工程系	21	54	4.0	6.0
5	吴志远	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	40	110	5.0	7.0
6	王龙	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	34	105	5.0	7.0