基于CNN的金刚石砂轮激光修锐参数优化

• Published in: 金刚石与磨料磨具工程 Vol. 42; no. 5; pp. 602 - 609
• Main Authors: 高孟阳, 陈根余, 李玮, 周伟, 李杰
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 湖南大学激光研究所,长沙 410082 01.10.2022; 湖南大学,国家高效磨削工程技术研究中心,长沙 410082%湖南大学激光研究所,长沙 410082; 湖南大学信息科学与工程学院,长沙 410082%湖南大学激光研究所,长沙 410082
• Subjects: 青铜金刚石砂轮; laser sharpening; 卷积神经网络; 修锐质量评价; bronze-diamond grinding wheel; convolutional neural network; sharpening quality evaluation; 激光修锐
• ISSN: 1006-852X
• DOI: 10.13394/j.cnki.jgszz.2022.0018

TQ164%TG74; 采用正交试验法对青铜金刚石砂轮进行激光修锐试验，并对其激光修锐参数进行优化。通过卷积神经网络（ convolutional neural network， CNN）对砂轮表面图片进行像素级的金刚石磨粒识别，提取磨粒面积信息，求出磨粒突出高度，利用统计分布规律得到突出高度得分和最佳区间比率2个激光修锐质量评价指标。利用提出的评价指标对试验得到的砂轮激光修锐图片进行质量评价，并进行极差分析。结果表明：平均功率是影响修锐质量最大的因素。最优的修锐工艺参数为：平均功率，35 W；重复频率，100 kHz；转速，300 r/min；扫描速度， 1.0 mm/min。