车削表面粗糙度GS-BP视觉检测方法

本发明公开了一种车削表面粗糙度GS‑BP视觉检测方法，所述方法首先对工件表面有规律的纹理进行分析识别，利用工业相机采集工件表面图像制作数据集，然后对数据集进行图像处理操作，针对纹理经过灯光的照射所表现出亮暗区别，进行深度二值化处理，基于直线黑色像素数量提取工件表面纹理，最后经过GS‑BP神经网络进行分析，从而得到工件表面粗糙度。本发明提出了一种全新的特征提取方法，具有较好的鲁棒性，不受工件表面缺陷、杂质的影响，同时将网格搜索算法与BP神经网络算法结合作为模型进行训练，对预测结果的准确率达到97.6％，单次预测时间仅为0.006秒，在车削工件检测中呈现较好的结果。