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申请/专利权人：内蒙古科技大学
摘要：本发明提供了一种基于毫米波雷达的钢体表面粗糙度检测方法与系统，其中该方法，包括：采集钢体表面不同粗糙度下的毫米波雷达回波信号；计算出第一帧和第一个chirp中的所有毫米波雷达采样点的模值，将模值作为特征向量输入到CNN‑LSTM回归神经网络中进行训练得到钢体表面粗糙度检测模型；使用钢体表面粗糙度检测模型完成目标钢体表面粗糙度的检测。本发明通过提取出不同钢体表面粗糙度的毫米波雷达回波信号中的特征向量，并将其制作为样本输入到深度学习回归模型中进行训练得到钢体表面粗糙度检测模型，可以实现对钢体表面粗糙度的快速、准确检测，而无需接触被测物体，避免了物理接触可能带来的损伤或干扰。
主权项：1.一种基于毫米波雷达的钢体表面粗糙度检测方法，其特征在于，包括：采集钢体表面不同粗糙度下的毫米波雷达回波信号；对所述毫米波雷达回波信号进行预处理得到三维数组；所述三维数组包含每一帧和每一个chirp的毫米波雷达采样点；计算出第一帧和第一个chirp中的所有毫米波雷达采样点的模值，将毫米波雷达采样点的模值作为特征向量；将所述特征向量作为样本输入到CNN-LSTM回归神经网络中进行训练得到钢体表面粗糙度检测模型；使用所述钢体表面粗糙度检测模型完成目标钢体表面粗糙度的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古科技大学 一种基于毫米波雷达的钢体表面粗糙度检测方法与系统
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