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| 专利/申请号： | CN201810223488.2 | 专利名称： | 一种基于随机森林的多参数零件表面粗糙度学习方法 |
| 申请日： | 2018-03-19 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06T7/00 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2022-04-26 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN108428231B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 16 | 所属领域： | 其他专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开了一种基于随机森林的多参数零件表面粗糙度学习方法，首先，采集散斑图像的训练样本集和测试样本，采用巴特沃斯滤波器对图像进行预处理，对散斑图像进行特征研究，实现了多特征提取，找出特征与粗糙度间的单调性，并构建基于随机森林的强分类器；然后，引入互信息量学习特征权重，并结合相关性系数和随机森林学习参数建立粗糙度学习函数；最后，利用学习好的粗糙度函数对测试样本进行粗糙度测量。该方法建立了一种同时学习工艺类型与粗糙度值的新模型，突破了现有方法中对不同工艺零件需建立多个测量粗糙度值模型的局限性，为粗糙度测量提供了新思路，并通过实验验证了新算法的有效性和实用性。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2022/04/26 | 授权 | |
| 2018/09/14 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 201810223488.2 申请日: 2018.03.19 |
| 2018/08/21 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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