本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多特征融合砂輪磨削性能預(yù)測方法。包括：對砂輪原始灰度圖像進行閾值化、邊緣檢測；基于小二乘法擬合圓得到砂輪圓心和砂輪外徑，砂輪外徑作為特征值；摳取砂輪部分圖像，計算灰度共生矩陣，將對比度、能量、逆差矩、熵分別作為特征值；測量砂輪的反射能量，作為特征值；對砂輪進行磨削性能實驗，將所有特征值與磨削力、磨削速度組成向量并對向量進行磨削比標注；采集多個砂輪的數(shù)據(jù)，得到砂輪特征矩陣，對矩陣降維處理；將降維后的矩陣作為樣本數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；采集待預(yù)測砂輪的各項特征值，代入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到磨削比。利用本發(fā)明，可以在砂輪磨削性能預(yù)測場景中，提高預(yù)測效率和準確率。