一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法及装置，属于磨削加工技术领域，所述方法包括获取任一工序中的磨削图像，输入到改进的Swin Transformer模型进行预测，获取预测结果；其中，所述Swin Transformer模型的训练和改进方法，包括：采集多个工序中的磨削图像；采用改进的Fast GLCM方法计算磨削图像的灰度共生矩阵；从灰度共生矩阵中提取对比度、能量、相关性、差异性四个特征量，得出纹理特征图；将提取的纹理特征图，输入Swin Transformer模型进行训练；其中Swin Transformer模型使用多头自注意力机制或者改进的Inception‑多头自注意力机制，以捕捉图像中的细节和全局信息；本发明专利技术实现了磨削过程中的表面粗糙度的检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法及装置，属于磨削加工。

技术介绍

1、随着制造业对产品表面质量的要求日益提升，精密辊轴作为金属板材加工过程中不可或缺的关键组件，其表面质量对整个生产流程具有决定性的影响，因此在磨削加工中进行表面粗糙度测量对控制产品质量至关重。

2、目前，高精度的表面粗糙度测量方法主要为接触法，工业上常用粗糙度测量仪进行测量，通过探针记录一定区域的表面高度信息从而计算出表面粗糙度。受测量区域以及探针半径的限制，在测量高精度表面（ra<0.64）时容易造成测量误差，需要多次测量取平均值作为结果，导致测量速度较慢。同时，接触法由于探针的滑动容易对表面造成损伤。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法及装置，实现磨削过程中的表面粗糙度的检测。

2、为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：

3、第一方面，本专利技术提供了一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，包括：

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【技术保护点】

1.一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述方法还包括：对磨削图像进行预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述采用改进的Fast GLCM方法计算磨削图像的灰度共生矩阵，包括：

4.根据权利要求3所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述从灰度共生矩阵中提取对比度、能量、相关性、差异性四个特征量，得出纹理特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述将提...

【技术特征摘要】

1.一种外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述方法还包括：对磨削图像进行预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述采用改进的fast glcm方法计算磨削图像的灰度共生矩阵，包括：

4.根据权利要求3所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述从灰度共生矩阵中提取对比度、能量、相关性、差异性四个特征量，得出纹理特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述将提取的纹理特征图，输入swin transformer模型进行训练，包括：

6.根据权利要求1所述的外圆磨削过程粗糙度在机预测方法，其特征在于，所述多头自注意力机制被...

【专利技术属性】
技术研发人员：王中任，赵阳，李文喜，刘玉波，王自力，张文，赵荣丽，晏涛，
申请(专利权)人：湖北文理学院，
类型：发明
国别省市：