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基于神经网络齿类零件信息输入在CAPP中的应用研究

郭兰申  
【摘要】: 随着计算机软硬件及信息处理技术的发展,图形扫描及识别技术输入方法在 CAPP系统中得到日益广泛的应用。本文详细研究了CAPP系统零件信息的描述 与输入方法,提出了基于特征单元的零件信息描述方法,力求做到零件信息描述 的全面方便。 本文探索了适当的数字图像预处理方法,研究并提出了机械零件数字图像特 征信息的提取方法和实现算法。神经网络用于模式识别的实质是模式特征空间的 变换。故特征向量信息的构成是利用神经网络分类器的基础。本文在研究提取特 征信息方法时,兼顾了零件整体轮廓和内部结构特征的提取,并为以后开发智能 的集成系统奠定了基础。 在识别过程中,对神经网络的BP算法提供了一种改进算法,并用于机械零 件图像的识别,实验数据证明取得了较好的分类识别效果。利用神经网络模拟人 类的形象思维的特点,兼有学习、记忆的功能,将相似类零件进行更详细的分类, 定位;然后根据特征的描述方法,检索生成工艺文件。根据零件的分类结果CAPP 系统检索出该零件族的典型工艺,从而完成零件与加工工艺的对照。


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