基于神经网络的多特征融合砂轮磨削性能预测方法

本发明公开了一种基于神经网络的多特征融合砂轮磨削性能预测方法。包括：对砂轮原始灰度图像进行阈值化、边缘检测；基于小二乘法拟合圆得到砂轮圆心和砂轮外径，砂轮外径作为特征值；抠取砂轮部分图像，计算灰度共生矩阵，将对比度、能量、逆差矩、熵分别作为特征值；测量砂轮的反射能量，作为特征值；对砂轮进行磨削性能实验，将所有特征值与磨削力、磨削速度组成向量并对向量进行磨削比标注；采集多个砂轮的数据，得到砂轮特征矩阵，对矩阵降维处理；将降维后的矩阵作为样本数据集，训练神经网络；采集待预测砂轮的各项特征值，代入训练好的神经网络，得到磨削比。利用本发明，可以在砂轮磨削性能预测场景中，提高预测效率和准确率。