基于数据增强的粗糙度加工实时检测技术研究

在铣削加工时对工件的表面粗糙度进行实时检测的过程中,针对相机运动拍摄获取的图像存在运动模糊以及运动模糊的变化影响表面粗糙度识别的问题,根据图像运动模糊的形成原理,提出一种基于运动模糊算子的数据增强方法,该方法可以生成多种模糊程度的图像。测试结果表明,所述方法可以扩大被训练的CNN模型的模糊适应范围,模型的粗糙度平均识别准确率提高了23.45%。