典型文献
基于CNN的金刚石砂轮激光修锐参数优化
文献摘要：
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。
文献关键词：
青铜金刚石砂轮;修锐质量评价;卷积神经网络;激光修锐
中图分类号：
作者姓名：
高孟阳;陈根余;李玮;周伟;李杰
作者机构：
湖南大学激光研究所,长沙 410082;湖南大学,国家高效磨削工程技术研究中心,长沙 410082;湖南大学信息科学与工程学院,长沙 410082
文献出处：
引用格式：
[1]高孟阳;陈根余;李玮;周伟;李杰-.基于CNN的金刚石砂轮激光修锐参数优化)[J].金刚石与磨料磨具工程,2022(05):602-609
A类：
激光修锐,青铜金刚石砂轮,修锐质量评价
B类：
正交试验法,convolutional,neural,network,行像,像素级,金刚石磨粒,统计分布,质量评价指标,极差分析,平均功率,重复频率,kHz,扫描速度
AB值：
0.154878
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