已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A Convolution Neural Network-based Approach for Metal Surface Roughness Evaluation

人工神经网络 卷积神经网络 卷积(计算机科学) 计算机科学 表面粗糙度 水准点(测量) 集合(抽象数据类型) 表面光洁度 人工智能 试验装置 机器学习 数据挖掘 模式识别(心理学) 材料科学 复合材料 大地测量学 程序设计语言 地理
作者
Yan Hui Liu,Zengren Pan,Zhiwei Li,Qiwen Xun,Ying Wu
出处
期刊:Current materials science [Bentham Science]
卷期号:17 (2): 148-166
标识
DOI:10.2174/2666145416666230420093435
摘要

Background: Metal surface roughness detection is an essential step of quality control in the metal processing industry. Due to the high manual involvement and poor efficiency of traditional roughness testing, rapid automated vision detection has received increasing attention in product quality control. Many methods have focused on extracting features related to roughness from images by means of mathematical statistics. However, these methods often rely on extensive experiments and complex calculations, while being sensitive to external environmental disturbances. Methods: In this paper, a convolution neural network-based approach for metal surface roughness evaluation has been proposed. The convolutional neural network was initialized using a transfer learning strategy, and the data augmentation technique was applied to the benchmark dataset for sample expansion. Results: To evaluate this approach, samples of 4 types of roughness classes were prepared. The samples were divided into a training set, validation set, and test set in the ratio of 7:2:1. The accuracy of the neural network on the test set was found to be above 86%. Conclusion: The effectiveness of the proposed approach and its superiority over manual detection have been demonstrated in the experiments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
niulugai完成签到,获得积分10
2秒前
润秋完成签到,获得积分10
3秒前
领导范儿应助xx采纳,获得30
5秒前
12秒前
14秒前
14秒前
14秒前
cathy完成签到 ,获得积分10
15秒前
小象腿发布了新的文献求助10
16秒前
林蓥颖发布了新的文献求助20
17秒前
科研通AI5应助guozizi采纳,获得30
18秒前
岂曰无衣完成签到 ,获得积分10
20秒前
JingjingYao发布了新的文献求助30
20秒前
ZTX发布了新的文献求助10
23秒前
头号玩家发布了新的文献求助10
26秒前
小北发布了新的文献求助10
26秒前
28秒前
29秒前
积极的香菇完成签到 ,获得积分10
30秒前
zihangzeng发布了新的文献求助10
34秒前
Hello应助tingting采纳,获得10
36秒前
甜蜜的大象完成签到 ,获得积分10
42秒前
优雅的觅珍完成签到 ,获得积分10
49秒前
rynchee完成签到 ,获得积分0
51秒前
Papayaaa发布了新的文献求助10
52秒前
53秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
56秒前
可爱的函函应助难过千易采纳,获得10
57秒前
57秒前
orixero应助哈哈哈哈采纳,获得10
1分钟前
rita4616发布了新的文献求助10
1分钟前
小蘑菇应助曦小蕊采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Alex应助芯之痕采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助Aman采纳,获得10
1分钟前
jungle完成签到,获得积分10
1分钟前
臻灏完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
jungle发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976531
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520603
关于积分的说明 11204100
捐赠科研通 3257210
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798648
邀请新用户注册赠送积分活动 877835
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806570