公开(公告)号：CN115099038A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210751197.7

申请日：2022-06-29

Applicant: 重庆大学

Inventor： 何彦 ,  钟睿 ,  吴鹏程 ,  李育锋 ,  杨波

IPC: G06F30/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应局部学习实现长时和多元时变特性的加工温度监测方法，包括如下步骤：步骤1)：局部域的自适应识别：使用滑动窗口策略和性能图的t检验分析对全局数据进行划分，保证每一个局部域的预测性能；步骤2)：转换动力学识别：针对每一个局部域，提取局部空间互相关和时间自相关的动态特征，使用DCNN建立局部预测模型；步骤3)：局部域自适应结合：使用贝叶斯集成学习结合局部预测模型。本发明基于自适应局部学习实现长时和多元时变特性的加工温度监测方法，避免了人工设置参数划分局部域的不可靠性，同时能够更好地提取长时时变特征，更加精确有效地获得工艺数据多元层次动态特征。

公开(公告)号：CN114119599A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111492342.6

申请日：2021-12-08

Applicant: 重庆大学

Inventor： 何彦 ,  李育锋 ,  张伟 ,  郝传鹏 ,  钟睿

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06T7/11 ,  G06T7/162 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06T7/45

Abstract: 本发明涉及计算机视觉检测技术领域，具体涉及一种基于图像感兴趣区域提取的表面粗糙度检测方法，包括：获取待测工件的表面图像；基于随机游走的感兴趣区域提取方法提取表面图像中的待测目标区域，并生成对应的待测目标区域图像；提取待测目标区域图像中的纹理特征，组成对应的特征向量；将特征向量输入经过预先训练的检测模型中，由检测模型输出对应的表面粗糙度检测结果。本发明中的表面粗糙度检测方法能够提高表面粗糙度的检测精度和检测效率，从而能够提升表面粗糙度检测的效果。