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公开(公告)号：CN108428231B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201810223488.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/45 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN108428231A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810223488.2
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN205017304U
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201520807602.8
申请日：2015-10-19
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本实用新型公开了一种新型锁相环频率合成器，包括：参考信号生成模块，用于产生参考信号，具体包括振荡电路与振荡电路连接的参考分频器；锁相环模块，与所述参考信号输入模块连接，用于通过对参考信号和可变分频模块输出信号的相位进行比较，使锁相环模块输出信号与参考信号实现同步，具体包括锁相环集成电路芯片、设置于所述锁相环集成电路芯片外围的环路滤波器和设置于所述锁相环集成电路芯片外围的VCO外部电路；可变分频模块，与所述锁相环模块连接，用于根据锁相环模块输出信号产生分频频率，反馈至锁相环模块，具体以级联的个位分频器和十位分频器为核心。本实用新型结构简单，调试方便，系统稳定性高。
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