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高阶高斯滤波和Radon变换结合的缸体特征提取
被引量:
4
1
作者
戴嘉程
曾文涵
+3 位作者
杨文军
卢文龙
刘晓军
秦红玲
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期136-142,149,共8页
针对缸体表面特征以沟槽为主、方向性显著的特点,提出了使用高阶高斯回归滤波预处理与Radon变换相结合对表面的沟槽特征进行提取的方法。高阶高斯回归滤波抑制了边界效应,使得表面数据能被全部用于分析,提高了数据的使用率,同时减轻了...
针对缸体表面特征以沟槽为主、方向性显著的特点,提出了使用高阶高斯回归滤波预处理与Radon变换相结合对表面的沟槽特征进行提取的方法。高阶高斯回归滤波抑制了边界效应,使得表面数据能被全部用于分析,提高了数据的使用率,同时减轻了异常值对滤波结果的影响,防止了沟槽形状带来的极值对滤波中线提取的干扰。在Radon变换过程中,为了防止沟槽密集处由于特征方向性减弱造成的特征提取困难,将沟槽特征整体的提取简化为对沟槽中心线的提取。考虑到沟槽底部极小值点分布与中心线之间的强相关性,使用深沟槽底部极小值点拟合确定中心线的位置。浅沟槽与轻微划痕也会留下极小值点,对深沟槽极小值点的提取造成干扰,因此引入深度阈值将两者区分。对样本分析后,得到沟槽的主要角度为19.5°、91.1°、165.6°。表面沟槽整体缺陷率为35.95%,大于单条沟槽缺陷率。与从二维轮廓线提取的表面特征结果对比表明,采用该方法所提取的缸体三维表面特征不仅包含了更多的特征信息,而且特征提取结果对表面局部的极值具有更强的稳健性。
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关键词
高阶高斯回归滤波
RADON变换
气缸表面形貌
三维表面轮廓
下载PDF
职称材料
题名
高阶高斯滤波和Radon变换结合的缸体特征提取
被引量:
4
1
作者
戴嘉程
曾文涵
杨文军
卢文龙
刘晓军
秦红玲
机构
华中科技
大学
数字制造装备与技术
国家
重点实验室
英国哈德斯菲尔德大学epsrc国家未来计量联盟hd
深圳华中科技
大学
研究院
三峡
大学
水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期136-142,149,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675167)
深圳市科技创新基础研究资助项目(JCYJ2017030717134710)
文摘
针对缸体表面特征以沟槽为主、方向性显著的特点,提出了使用高阶高斯回归滤波预处理与Radon变换相结合对表面的沟槽特征进行提取的方法。高阶高斯回归滤波抑制了边界效应,使得表面数据能被全部用于分析,提高了数据的使用率,同时减轻了异常值对滤波结果的影响,防止了沟槽形状带来的极值对滤波中线提取的干扰。在Radon变换过程中,为了防止沟槽密集处由于特征方向性减弱造成的特征提取困难,将沟槽特征整体的提取简化为对沟槽中心线的提取。考虑到沟槽底部极小值点分布与中心线之间的强相关性,使用深沟槽底部极小值点拟合确定中心线的位置。浅沟槽与轻微划痕也会留下极小值点,对深沟槽极小值点的提取造成干扰,因此引入深度阈值将两者区分。对样本分析后,得到沟槽的主要角度为19.5°、91.1°、165.6°。表面沟槽整体缺陷率为35.95%,大于单条沟槽缺陷率。与从二维轮廓线提取的表面特征结果对比表明,采用该方法所提取的缸体三维表面特征不仅包含了更多的特征信息,而且特征提取结果对表面局部的极值具有更强的稳健性。
关键词
高阶高斯回归滤波
RADON变换
气缸表面形貌
三维表面轮廓
Keywords
high-order Gaussian regression filter
Radon transform
cylinder surface topography
3D surface contour
分类号
TN713 [电子电信—电路与系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高阶高斯滤波和Radon变换结合的缸体特征提取
戴嘉程
曾文涵
杨文军
卢文龙
刘晓军
秦红玲
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
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