清华大学学报(自然科学版)

作者：李泽林, 刘成颖

单位：清华大学 机械工程系, 精密/超精密制造装备及控制北京市重点实验室, 北京 100084

关键词：环抛加工,钝化,灰度共生矩阵(GLCM),Adaboost算法

基金：国家科技重大专项课题（2017ZX04022001-102）

针对环抛机盘面钝化程度难以识别的问题，该文提出了一种基于灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix，GLCM）和Adaboost分类器的分类方法。首先获取盘面状态图像，利用GLCM算法对环抛机盘面纹理图像进行特征提取，将GLCM的4个二阶统计量输入至Adaboost分类器进行训练，得到可以识别盘面未钝化和已钝化图像的图像分类器。经过试验数据分析，确定了GLCM用于环抛机盘面钝化程度分类的最优参数为点对间距离d=11、灰度级数k=16，其分类正确率可达98.3%，较LBP算法分类正确率升高9.5%，较PNN算法分类正确率升高2.08%。

来源：2021年第9期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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