公开(公告)号：CN117313022A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311310968.X

申请日：2023-10-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘嘉诚 ,  马建军 ,  乔怡鸽 ,  李沛安 ,  李达 ,  刘国昊 ,  刘闻博 ,  雷元帅 ,  魏梦涵 ,  赵家标

IPC: G06F18/2451 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06V20/64 ,  G01B11/30

Abstract: 本发明提供一种太赫兹高速扫描场景基于深度学习的表面粗糙度识别方法，包括以下步骤：步骤1.制备粗糙表面样品，用不同的材料和技术，使用不同形状的錾刀依次在硬度递增的材料上制作出了粗糙度递增的一批样品；利用局部区域重用来增强数据多样性；基于高速采样和表面样品采集并制作了高速散射数据集；步骤2.建立表面识别模型；基于上述数据和模型结构训练得到了面向高速散射数据的粗糙表面分类模型。本发明的模型能够达到预期的最终效果，具备在高速场景中识别表面粗糙度的能力。