基于CNN的金刚石砂轮激光修锐参数优化

摘要：

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。

关键词：青铜金刚石砂轮、修锐质量评价、卷积神经网络、激光修锐

所属期刊栏目：42

分类号：TQ164;TG74

资助基金：广东省重点领域研发计划2020B090924005

在线出版日期：2022-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：602-609