摘要
本发明提供了一种基于磨砂机的零部件表面质量的评估方法及系统,涉及磨砂机零部件的技术领域,包括获取零部件表面图像的第一数据;利用机器学习算法对第一表面图像数据的图像特征进行提取和分析,建立零部件表面质量与图像特征之间的关联模型;利用多模态数据融合技术,得到综合分析结果;对综合分析结果与材料性能进行关联,建立零部件表面质量评估指标与材料性能之间的数学模型;将第二数据输入至数学模型中得到零部件表面质量结果,并利用增强现实技术进行实时评估,综合生成最终的基于磨砂机的零部件表面质量的评估报告。通过本发明提供的综合分析结果,可以为生产调整和改进提供科学依据,优化磨砂机的工作状态,从而更好地提高生产效率。
技术关键词
表面图像数据
多模态数据融合
非线性映射关系
数学模型
现实技术
机器学习算法
斯皮尔曼相关系数
轮廓提取方法
主成分分析方法
指标
监督学习算法
监督学习方法
数据融合算法
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边缘检测算法
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