针对当前基于神经网络的铣削表面粗糙度视觉检测方法，大多结合加工工艺参数，且要人为地设计图像评价指标，并且拍摄过程对环境光源严重依赖的问题，提出了一种基于卷积神经网络的铣削表面粗糙度分类方法。该方法采用白天和黑夜的光照环境分别拍摄实验图片，经过端到端的图像分析，利用卷积操作和综合处理得出粗糙度分类模型，可对表面粗糙度进行分类预测。试验结果表明，该方法能够实现自动特征提取，避免了特征提取，且无需结合加工工艺参数，并对拍摄的光源环境不敏感，为表面粗糙度实现在线视觉测量提供了可能。
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