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一种基于图像处理与数据驱动的虚拟金刚石工具生成方法 

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申请/专利权人:华侨大学

摘要:本发明提出一种基于图像处理与数据驱动的虚拟金刚石工具生成方法,包括:采用聚类分割方法对金刚石图像进行磨粒区域提取,得到完整的磨粒图像,并在磨粒图像上进行角点检测,并将角点的坐标输出,作为二维角点坐标集;获取磨粒基底面面积、顶面面积以及磨粒的出刃高度,并建立包含基底面面积、顶面面积以及磨粒的出刃高度的数据集,将数据集划分为训练集和预测集,训练得到磨粒出刃高度的预测模型;通过图像处理获取待预测磨粒的基底面面积与顶面面积,导入磨粒出刃高度的预测模型,得到磨粒出刃高度预测值;基于二维角点坐标集与磨粒出刃高度值,生成虚拟磨粒以及虚拟工具,本发明方法能够快速准确地生成虚拟金刚石磨粒与虚拟工具,且准确率高。

主权项:1.一种基于图像处理与数据驱动的虚拟金刚石工具生成方法,其特征在于,包括:采用聚类分割方法对金刚石图像进行磨粒区域提取,得到完整的磨粒图像,并在磨粒图像上进行角点检测,并将角点的坐标输出,作为二维角点坐标集;获取磨粒基底面面积、顶面面积以及磨粒的出刃高度,并建立包含基底面面积、顶面面积以及磨粒的出刃高度的数据集,将数据集划分为训练集和预测集,训练得到磨粒出刃高度的预测模型;通过图像处理获取待预测磨粒的基底面面积与顶面面积,导入磨粒出刃高度的预测模型,得到磨粒出刃高度预测值;基于二维角点坐标集与磨粒出刃高度值,生成虚拟磨粒以及包含所有磨粒的虚拟工具;其中,所述获取磨粒基底面面积、顶面面积以及磨粒的出刃高度,并建立包含基底面面积、顶面面积以及磨粒的出刃高度的数据集,将数据集划分为训练集和预测集,训练得到磨粒出刃高度的预测模型,具体为:磨粒的出刃高度表达式为:H=HSD,SU;其中:H为出刃高度,SD为基底面的面积,SU为顶面的面积;定义机器学习模型的初始函数: 通过多次迭代和优化,最终得到预测模型函数:fTX=f0X+∑∑τtqI其中,X为影响因素,Hi为第i颗磨粒的出刃高度,T为迭代次数,κ、I为模型训练参数,τtq为迭代过程的梯度最佳拟合值。

全文数据:

权利要求:

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