引入遷移學(xué)習(xí)的銑削表面粗糙度評估*

蘇進(jìn)釗，易懷安，牛依倫，歐祖南

(桂林理工大學(xué)機(jī)械與控制工程學(xué)院，桂林 541006)

0 引言

表面粗糙度直接影響工件的耐腐蝕性，耐疲勞性和使用壽命等性能。因此，準(zhǔn)確地測量工件的表面粗糙度具有重要意義[1-2]。目前，表面粗糙度的測量方法主要分為接觸和非接觸式兩類。非接觸式測量方法由于不用接觸被測物，具有靈活性高、測量速度快等優(yōu)點(diǎn)，獲得了越來越廣泛的關(guān)注[3-4]?；跈C(jī)器視覺的測量方法在非接觸式測量方法中占據(jù)著較大的比重，LIU等[5]使用灰度共生矩陣對深孔內(nèi)側(cè)圖像進(jìn)行特征提取，并結(jié)合支持向量機(jī)預(yù)測其表面粗糙度。TSAI等[6]提出5個(gè)用于分析表面粗糙度紋理的灰度頻譜指標(biāo)。路恩會(huì)等[7]采用彩色圖片能量差指標(biāo)評估磨削樣塊表面粗糙度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了所提出指標(biāo)的可行性。上述研究為表面粗糙度的非接觸測量增添了切實(shí)有效的理論與方法，但它們都是建立圖像特征指標(biāo)的基礎(chǔ)上，存在指標(biāo)設(shè)計(jì)相對困難，人為影響因素較大等不足。所以，如何準(zhǔn)確、自動(dòng)地從工件表面圖像中獲取與粗糙度相關(guān)的特征成為了亟待解決的問題。

近些年，深度學(xué)習(xí)在機(jī)器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，表現(xiàn)出了出色的圖像識(shí)別能力[8]。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的一類模型，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取圖像特征。YEGANEFAR等[9]比較了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他預(yù)測算法在預(yù)測鋁表面粗糙度方面的性能，得出結(jié)論：只要樣本數(shù)量充足，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能將優(yōu)于其他方法。CHAUDHARY等[10]對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，并將它們用于掃描電子顯微鏡圖像的去噪和邊緣粗糙度估計(jì)，提高了粗糙度預(yù)測的效率。盡管上述兩種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在粗糙度測量方面取得了一定成效，但這類方法也存在著不足。它們對訓(xùn)練樣本數(shù)量需求巨大，而且許多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都建立在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)據(jù)分布這個(gè)假設(shè)基礎(chǔ)上[11]。而遷移學(xué)習(xí)則是為解決上述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足提供了一個(gè)可行的思路。它側(cè)重于將已經(jīng)學(xué)習(xí)過、來自某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)遷移應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域的新問題中。ZHANG等[12]將遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于粗糙度測量領(lǐng)域，提出利用遷移學(xué)習(xí)，在不需要實(shí)際的標(biāo)定樣本的情況下，直接預(yù)測一組實(shí)際磨削樣品的粗糙度。該方法為粗糙度測量提供了一種新的策略，但卻依舊依賴于特征指標(biāo)。

在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，可以很好地解決上述問題，它直接提升了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在不同任務(wù)(域)上的學(xué)習(xí)效果。而且，由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可直接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這種遷移學(xué)習(xí)方式能自動(dòng)地提取更通用的跨域特征。fine-tuning[13]和Deep CORAL[14]這兩種遷移方法可以很容易地應(yīng)用在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上。本文在AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]的基礎(chǔ)上，結(jié)合fine-tuning和Deep CORAL，提出一種基于遷移學(xué)習(xí)的銑削表面粗糙度等級評估模型—Deep CORAL。該模型改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在粗糙度測量任務(wù)上的表現(xiàn)，并且對各種光照環(huán)境具有良好的魯棒性。這為非接觸式粗糙度測量提供了一種精度高、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的方法。

1 方法

在本節(jié)，首先介紹AlexNet和fine-tuning，同時(shí)結(jié)合兩者提出用于粗糙度等級評估的Deep CORAL模型，并對Deep CORAL的目標(biāo)函數(shù)、結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練流程進(jìn)行詳細(xì)說明。

1.1 AlexNet

AlexNet是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有大約6千萬個(gè)參數(shù)和65萬個(gè)神經(jīng)元?？紤]到銑削工件的圖像數(shù)據(jù)集較小，僅為5個(gè)類別的圖像分類任務(wù)，故在本研究中，選用網(wǎng)絡(luò)層數(shù)不多的AlexNet作為評估模型的基底。AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)如圖1所示，它主要由8個(gè)學(xué)習(xí)層組成。其中，前5個(gè)層每層都包含1個(gè)卷積層和1個(gè)ReLU激活函數(shù)，部分層還含有局部響應(yīng)歸一化層(local response normalization，LRN)和最大池化層。至于后面的3層，每層都含有1個(gè)全連接層，并且除了最后一層外都含有1個(gè)dropout層。在這些功能模塊起到的主要作用如表1所示。

圖1 AlexNet的結(jié)構(gòu)

表1 AlexNet各功能模塊起到的作用

1.2 fine-tuning

由于工件加工、樣本圖像獲取、樣本標(biāo)注等流程需要耗費(fèi)大量資源，在加工領(lǐng)域獲取到大量的銑削工件圖像是不切實(shí)際的，而僅僅通過少量的數(shù)據(jù)無法得到一個(gè)泛化能力良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對在具有上千萬張圖片的ImageNet上預(yù)訓(xùn)練好的AlexNet進(jìn)行fine-tuning[13]，從側(cè)面減少了它對數(shù)據(jù)的需求量，提升了它的泛化性能。同時(shí)節(jié)省了大量的時(shí)間、人力成本。

1.3 用于粗糙度等級評估的Deep CORAL

Deep CORAL模型將特征提取、特征變換和特征分類集成一體，能極大程度地縮小源域與目標(biāo)域的距離，實(shí)現(xiàn)端到端的銑削工件粗糙度等級跨領(lǐng)域準(zhǔn)確評估。在本小節(jié)的后續(xù)內(nèi)容會(huì)對它進(jìn)行詳細(xì)描述。

1.3.1 Deep CORAL的目標(biāo)函數(shù)

在介紹Deep CORAL的目標(biāo)函數(shù)之前，需要先簡單地介紹CORAL算法[16]。CORAL是一種簡單且有效的無監(jiān)督域自適應(yīng)算法，它通過調(diào)整源域(需要學(xué)習(xí)知識(shí)的領(lǐng)域)和目標(biāo)域(需要應(yīng)用知識(shí)的相關(guān)領(lǐng)域)數(shù)據(jù)分布的二階統(tǒng)計(jì)量來最小化領(lǐng)域差異，且不需要任何目標(biāo)域樣本標(biāo)簽。單個(gè)特征層在兩個(gè)域之間的CORAL損失函數(shù)LCORAL定義為源特征和目標(biāo)特征的二階統(tǒng)計(jì)量(協(xié)方差)的距離，其表達(dá)式如下：

(1)

L=LCLASS+λLCORAL

(2)

式中，λ為權(quán)衡模型在目標(biāo)域上適應(yīng)性能和源域上分類精度的常數(shù)參數(shù)；LCLASS為源域上的粗糙度等級分類損失，按照下式計(jì)算：

(3)

式中，C為標(biāo)簽類別數(shù)；nc為源域第c個(gè)類別的樣本數(shù)；yi(pi)為第i個(gè)源域樣本的實(shí)際標(biāo)簽(預(yù)測標(biāo)簽)。

CORAL損失和粗糙度等級分類損失在訓(xùn)練模型過程中起到對應(yīng)的作用，并在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)達(dá)到平衡。最終，模型提取到的特征有望在與源域數(shù)據(jù)分布不同的目標(biāo)域中發(fā)揮良好的作用，實(shí)現(xiàn)粗糙度等級跨域準(zhǔn)確評估。

1.3.2 Deep CORAL的結(jié)構(gòu)

Deep CORAL的結(jié)構(gòu)如圖2所示，它可以看作由兩個(gè)共享網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的AlexNet構(gòu)成，兩個(gè)AlexNet的前7層與普通的AlexNet完全一致，僅僅在最后一層上存在區(qū)別。在AlexNet最后一個(gè)全連接層中整合了CORAL算法進(jìn)行相關(guān)性對齊。在銑削工件表面粗糙度等級評估任務(wù)中，其中一個(gè)AlexNet網(wǎng)絡(luò)對源域中帶標(biāo)簽的銑削工件表面圖像進(jìn)行特征提取，另外一個(gè)AlexNet網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)域中不帶標(biāo)簽的銑削工件表面圖像進(jìn)行特征提取，源域與目標(biāo)域由于光照條件不同而在數(shù)據(jù)分布上存在差異。

圖2 Deep CORAL的結(jié)構(gòu)

1.3.3 Deep CORAL的訓(xùn)練流程

Deep CORAL模型的訓(xùn)練流程如圖3所示。在預(yù)先設(shè)置Deep CORAL模型的學(xué)習(xí)率、批次大小batch size、訓(xùn)練總周期數(shù)epochs(用所有的訓(xùn)練集樣本對模型進(jìn)行一輪訓(xùn)練為一個(gè)epoch)等參數(shù)后，對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

圖3 Deep CORAL模型訓(xùn)練流程

首先，對帶標(biāo)簽的源域數(shù)據(jù)與不帶標(biāo)簽的目標(biāo)域數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像大小調(diào)整、歸一化等預(yù)處理，并分別按照batch size逐批地輸入到兩個(gè)在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練好且共享參數(shù)的AlexNet中進(jìn)行fine-tuning。然后，再經(jīng)過AlexNet的卷積、最大池化、dropout等操作后，計(jì)算得到Deep CORAL的分類損失函數(shù)LCLASS，CORAL損失LCORAL和聯(lián)合目標(biāo)函數(shù)L。之后，通過反向傳播調(diào)整模型參數(shù)，并保存模型。最后，判斷是否完成設(shè)定好的epochs。如果完成，則驗(yàn)證保存好的模型對帶標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)域數(shù)據(jù)的評估準(zhǔn)確率。否則，繼續(xù)逐批地輸入樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)Deep CORAL的跨域評估性能，本研究通過對比實(shí)驗(yàn)探究模型各個(gè)主要部分對粗糙度等級評估能力的影響，并與其它模型進(jìn)行了對比，實(shí)驗(yàn)步驟如圖4所示。首先，通過加工得到了30個(gè)具有不同粗糙度的45#鋼銑削工件，并劃分成了5個(gè)粗糙度等級。接著，在每個(gè)粗糙度等級中選取2個(gè)工件作為測試工件，其余4個(gè)作為訓(xùn)練工件。然后，在3種不同光照下，對訓(xùn)練(測試)工件進(jìn)行拍照得到3個(gè)源域數(shù)據(jù)集(目標(biāo)域數(shù)據(jù)集)，并對這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行組合得到6個(gè)粗糙度等級跨域評估任務(wù)。最后，將各組數(shù)據(jù)輸入到各個(gè)粗糙度等級評估模型中，對各模型進(jìn)行訓(xùn)練，并測試模型的評估效果。

圖4 實(shí)驗(yàn)步驟

2.1 樣本制備

通過數(shù)控銑床XHS7145和盤形銑刀TAP400R100-32-6T，在切削深度為0.1 mm，主軸轉(zhuǎn)速為600 r/min，進(jìn)給速度范圍為200～1100 mm/min的參數(shù)條件下，對面積為60 mm×40 mm的45#鋼塊進(jìn)行銑削加工得到30個(gè)表面紋理相對均勻的銑削工件。

2.2 表面粗糙度測量

采用粗糙度測量儀TR210對30個(gè)銑削工件表面分布均勻的6個(gè)位置進(jìn)行粗糙度測量(觸針運(yùn)動(dòng)方向垂直工件紋理)，并采用Ra進(jìn)行標(biāo)注。取6次測量結(jié)果的平均值作為工件的表面粗糙度，部分工件的表面粗糙度測量結(jié)果如表2所示。

表2 部分銑削工件的表面粗糙度 (μm)

在加工領(lǐng)域中，人們許多時(shí)候只關(guān)注工件粗糙度的大致范圍，而且即使是同一個(gè)加工表面的粗糙度也不是處處一致，而是在某個(gè)范圍波動(dòng)的。因此，本研究將粗糙度按區(qū)間[1.0,1.4)、[1.4,1.9)、[1.9,2.5)、[2.5,3.1)和[3.1,3.7) 分為5個(gè)粗糙度等級，分別記作RL1、RL2、RL3、RL4和RL5。在每個(gè)粗糙度等級中，挑選2個(gè)工件作為測試工件，其余4個(gè)作為訓(xùn)練工件。

2.3 圖像采集與數(shù)據(jù)集制作

圖像采集裝置模型如圖5所示，它由1臺(tái)配備工業(yè)攝像鏡頭VS-2514H1的Basler彩色CCD相機(jī)，2個(gè)白色條形光源OPT-LI14030、1個(gè)光源控制器OPT-DPA1024E-4和1臺(tái)計(jì)算機(jī)組成。

圖5 圖像采集裝置模型

在模型中，銑削工件檢測面與工作臺(tái)平行，CCD相機(jī)光軸垂直于銑削工件，白色條形光源以合適的角度固定于工作臺(tái)上方。實(shí)驗(yàn)開始后，相機(jī)和光源位置保持不變。按圖5進(jìn)行布置，得到的圖像采集裝置實(shí)物圖如圖6所示。

圖6 圖像采集裝置實(shí)物圖

拍攝過程中，根據(jù)需要適當(dāng)調(diào)整工件的位置以增加數(shù)據(jù)的多樣性。同時(shí)，為了簡單地模擬實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中多變的光照環(huán)境，圖像的采集在3種光照條件下進(jìn)行，如表3所示。

表3 光照條件

在3種光照條件下獲得的部分圖像如圖7所示，每張圖像的大小為4096像素×2168像素。

圖7 不同條件下獲得的銑削工件圖像

從圖7可以觀察到，工件的拍攝效果不僅受光照條件影響，還與工件的紋理密度和方向有關(guān)。相較于僅光照度存在差異的條件A和條件B的圖像，在條件C下獲得的圖像存在更大的差異，不僅光照度不同，還有著明暗分布不均和反光現(xiàn)象。這些差異給粗糙度等級跨域評估模型的搭建增加了難度。

由于原圖尺寸過大，將每張銑削工件圖像中工件所在區(qū)域劃分成6個(gè)相鄰不重疊，且大小均為466像素×450像素的區(qū)域，并按區(qū)域進(jìn)行裁剪后得到3個(gè)數(shù)據(jù)集(域)，記作數(shù)據(jù)集A，數(shù)據(jù)集B和數(shù)據(jù)集C，分別與條件A，B和C相對應(yīng)。每一個(gè)數(shù)據(jù)集都包含720張訓(xùn)練工件圖像和360張測試工件圖像，圖像的大小均為466像素×450像素。將訓(xùn)練工件圖像作為源域，并將來自不同數(shù)據(jù)集的測試工件圖像作為目標(biāo)域，進(jìn)行組合得到的6個(gè)粗糙度等級跨域評估任務(wù)如表4所示。作為6個(gè)任務(wù)的代表，任務(wù)AtoC源域和目標(biāo)域的部分圖像如圖8所示。

表4 粗糙度等級跨域評估任務(wù)組

(a) 源域 (b) 目標(biāo)域圖8 AtoC的部分圖像

2.4 模型訓(xùn)練

模型的訓(xùn)練和測試都在如表5所示的軟件和硬件環(huán)境下進(jìn)行。在對Deep CORAL模型進(jìn)行訓(xùn)練前，需要將Deep CORAL的特征提取部分AlexNet在ImageNet上預(yù)訓(xùn)練并進(jìn)行fine-tuning以適應(yīng)研究任務(wù)。同時(shí)，通過一系列預(yù)實(shí)驗(yàn)，確定模型的超參數(shù)。其中，學(xué)習(xí)率設(shè)置為10-4，batch size設(shè)置為32，epochs設(shè)置為100，權(quán)衡模型在目標(biāo)域適應(yīng)性與在源域分類精度的超參數(shù)λ經(jīng)過預(yù)實(shí)驗(yàn)設(shè)置為0.5，選用Adam優(yōu)化器更新模型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)[14,17]。然后，針對各跨域評估任務(wù)，將目標(biāo)域數(shù)據(jù)劃分為圖像數(shù)量相等，均為180張的驗(yàn)證集和測試集，并以源域作為訓(xùn)練集。最后，使用來自源域的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)和來自目標(biāo)域的驗(yàn)證集數(shù)據(jù)按照圖3對模型進(jìn)行訓(xùn)練。

表5 軟件和硬件環(huán)境

2.5 模型測試與比較

將各跨域粗糙度等級評估任務(wù)中的測試集用于測試Deep CORAL的跨域評估性能，并與沒有經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的AlexNet模型(AlexNet1)[15]，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練和fine-tuning的AlexNet模型(AlexNet2)[13]，基于灰度共生矩陣的SVM(GLCM-SVM)[5]和基于5個(gè)頻譜指標(biāo)的SVM(F-SVM)的預(yù)測結(jié)果作對比[6]。上述模型在進(jìn)行測試前，均已完成訓(xùn)練和調(diào)參。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

為了直觀地觀察到AlexNet1，AlexNet2和Deep CORAL在訓(xùn)練過程中，跨域評估能力的變化，將它們在CtoB跨域評估任務(wù)上，在訓(xùn)練集上的損失函數(shù)繪制成圖9a，并將它們在訓(xùn)練集上的評估準(zhǔn)確率和在驗(yàn)證集上的評估準(zhǔn)確率的變化情況分別繪制成圖9b～圖9d，分別對應(yīng)于AlexNet1，AlexNet2和Deep CORAL。實(shí)際上，AlexNet1，AlexNet2和Deep CORAL滿足訓(xùn)練結(jié)束條件的時(shí)間并不相同，訓(xùn)練超過這個(gè)時(shí)間可能會(huì)導(dǎo)致它們的過擬合。為了方便繪圖來對3者進(jìn)行比較，在它們完成訓(xùn)練并保存訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的模型后，對它們繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練直到滿足epoch=100。

(a) 3個(gè)模型的訓(xùn)練損失 (b) AlexNet1的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率

(c) AlexNet2的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率 (d) Deep CORAL的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率圖9 AlexNet1，AlexNet2和Deep CORAL在CtoB中的訓(xùn)練損失，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和驗(yàn)證集準(zhǔn)確率

可以觀察到，使用了fine-tuning方法的AlexNet2和Deep CORAL訓(xùn)練效率明顯優(yōu)于沒有使用fine-tuning方法的AlexNet1。AlexNet2和Deep CORAL分別在epoch=40和epoch=30時(shí)，就已經(jīng)滿足結(jié)束訓(xùn)練的要求，它們實(shí)際的訓(xùn)練花費(fèi)時(shí)間分別為178.29 s和222.71 s。AlexNet1實(shí)際用了408.79 s，才在epoch=90時(shí)完成訓(xùn)練。而且它的訓(xùn)練曲線存在較大的波動(dòng)，難以收斂，可見finetuning方法確實(shí)能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效率。除此之外，很容易能注意到Deep CORAL的跨域評估準(zhǔn)確率明顯高于另外2個(gè)模型。

為了合理地比較評估模型跨域評估能力的強(qiáng)弱，在使用測試集對Deep CORAL在驗(yàn)證集上準(zhǔn)確率最高的3個(gè)模型進(jìn)行測試后，對得到的3個(gè)準(zhǔn)確率取平均值作為Deep CORAL在CtoB任務(wù)上的跨域評估準(zhǔn)確率。根據(jù)上述做法，可以得到AlexNet1，AlexNet2，Deep CORAL,GLCM-SVM和F-SVM在各跨域評估任務(wù)目標(biāo)域上的評估準(zhǔn)確率，并放在表6中用于比較和分析。

表6 各模型在各任務(wù)上的評估準(zhǔn)確率 (%)

通過觀察表6發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)集C與其它兩個(gè)數(shù)據(jù)集的跨域評估準(zhǔn)確率總是要低于數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B之間的跨域評估準(zhǔn)確率。這說明相比于數(shù)據(jù)集A和數(shù)據(jù)集B之間的差異，數(shù)據(jù)集C與它們之間的差異更大。這與2.3節(jié)中對各數(shù)據(jù)集的分析相符。

逐行比較各模型在6個(gè)任務(wù)上的平均評估準(zhǔn)確率可以觀察到，基于特征指標(biāo)的GLCM-SVM和F-SVM在各任務(wù)上的平均評估準(zhǔn)確率最低。這說明這兩種基于指標(biāo)的粗糙度等級評估方法對光照變化不具備良好的魯棒性。相反，Deep CORAL在各跨域評估任務(wù)上幾乎都達(dá)到了最高的評估精度，平均評估準(zhǔn)確率達(dá)到了99.3%，比第二名還高出22.6%。Deep CORAL與其它模型跨域評估準(zhǔn)確率的對比，說明了基于遷移學(xué)習(xí)的評估模型具有比基于特征指標(biāo)和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粗糙度等級評估模型更強(qiáng)的跨域評估能力，能學(xué)習(xí)到與粗糙度更加相關(guān)且通用的特征。按準(zhǔn)確率由低到高排列，AlexNet1、AlexNet2和Deep CORAL的平均評估準(zhǔn)確率分別為61.8%，76.7%和99.3%，這正好說明了Deep CORAL中運(yùn)用到的fine-tuning方法和CORAL算法都有起到提高模型跨域評估能力的作用。

4 結(jié)論

本文針對基于特征指標(biāo)和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粗糙度測量方法的不足，提出在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對銑削表面粗糙度等級的評估。在訓(xùn)練集與測試集光照環(huán)境不同的6個(gè)粗糙度跨域評估任務(wù)上，將基于遷移學(xué)習(xí)的粗糙度等級評估模型Deep CORAL與其它評估模型進(jìn)行對比，得出以下結(jié)論：

(1)Deep CORAL的粗糙度等級評估準(zhǔn)確率達(dá)到了99.3%，比其他評估模型高出至少22.6%，具有最好的跨域評估能力。

(2)Deep CORAL能適應(yīng)各個(gè)光照環(huán)境下的粗糙度等級評估任務(wù)，具有較好的光照魯棒性。

(3)Deep CORAL對樣本需求量較少，適用于樣本獲取成本較高的領(lǐng)域。