利用改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺桿砂帶磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)

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摘要：為便捷、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)磨削后螺桿轉(zhuǎn)子的表面粗糙度，提出了一種基于自注意力卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SA-CNN）的磨削曲面粗糙度測(cè)量方法。通過(guò)正交試驗(yàn)獲得螺桿轉(zhuǎn)子的表面粗糙度以及粗糙度數(shù)值對(duì)應(yīng)位置的表面圖像，圖像經(jīng)自適應(yīng)直方圖均衡化、反銳化掩蔽等預(yù)處理后作為訓(xùn)練樣本輸入SA-CNN模型中。采用SA-CNN模型對(duì)磨削后的螺桿轉(zhuǎn)子表面粗糙度值進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)ResNet、AlexNet、VGG-16、基礎(chǔ)CNN以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。（剩余15941字）