激光散斑与神经网络结合的表面粗糙度非接触测量技术

"基于激光散斑和神经网络的表面粗糙度测量" 本文主要探讨了一种非接触、快速测量表面粗糙度的方法，该方法结合了激光散斑技术和径向基神经网络（Radial Basis Function，RBF）算法。作者旨在解决传统接触式测量方法存在的问题，如磨损、速度慢以及可能对被测物体造成损坏。 激光散斑是一种由于光在粗糙表面反射时产生的随机干涉现象，其形成的图像包含了表面粗糙度的信息。通过图像处理技术，可以从散斑图像中提取关键特征，如对比度、暗区比、灰度分布和二值特征。这些特征向量反映了表面粗糙度的微观几何特性。 神经网络，特别是径向基神经网络，以其自组织、自学习和记忆能力，在这里用于建立特征向量与表面粗糙度之间的映射关系。首先，用一定数量的样本对神经网络进行训练，使其学习并记住不同粗糙度等级的特征。训练完成后，神经网络可以依据新的散斑图像特征向量预测相应的表面粗糙度等级。 实验结果显示，该测量方法能有效区分和准确测量四个不同等级的表面粗糙度，表现出非接触、高速和高精度的优点。此外，文中还对影响测量结果的主要因素进行了分析，这对进一步优化和改进测量方法提供了有价值的参考。 该研究对于提高表面粗糙度测量的效率和准确性，尤其是在工业生产线上实时监测和控制产品质量，具有重要意义。同时，该方法可能扩展到其他领域，如材料科学、精密工程和质量控制，为相关领域的研究人员提供了新的思路和技术手段。