发明专利已授权

一种基于随机森林的多参数零件表面粗糙度学习方法

📄 申请号：CN201810223488.2 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2018-03-19

公开号

CN108428231B

公开日

2022-04-26

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_45 , G06V10_764 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

机器学习机器学习表面粗糙度检测质量检测

应用场景

机械加工质量检测, 智能制造, 工业自动化, 零件表面粗糙度测量, 加工工艺优化

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220426

✅ 授权

20180914

?? 实质审查的生效：

20180821

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：5 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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