基于CNN的金刚石砂轮激光修锐参数优化

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。

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本文档关键词:参数,激光,优化,金刚石砂轮,CNN