TC4钛合金磨削现场图像重建及烧伤识别研究

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在基于机器视觉的TC4钛合金磨削现场图像烧伤识别中,由于受到进给速度变化、曝光不足、相机抖动以及磨削液的影响,相机采集到的图像会产生运动模糊或者图像的目标区域会被水膜覆盖,大大影响了烧伤识别精度。基于生成对抗网络的图像重建方法可以有效地修复受损图像的细节信息,较好地复原退化图像,有利于图像识别准确率的提升。本文基于生成对抗网络和迁移学习理论,以TC4钛合金为研究对象,针对磨削现场图像的重建进行深入研究,搭建基于模型迁移的钛合金磨削图像烧伤识别网络,为实现钛合金磨削烧伤的在线识别奠定基础。本文主要工作及研究成果如下:1.开展了钛合金磨削试验获得不同程度烧伤的试样,完成了图像采集模块的设计,包括光源、照明类型的选择以及工业相机的选型。采集了磨削现场图像,根据采集的图像和钛合金磨削加工方式归类总结出现场影响图像质量的主要因素,建立现场图像集,分别用于两种模型的训练和测试。2.分别基于特征融合和对偶学习的思想,研究了基于生成对抗网络的钛合金磨削现场图像重建方法。采用生成器设计、判别器设计和损失函数设计的设计思路,搭建了两种图像重建网络。使用这两种图像重建网络对待重建的图像进行重建,实验结果证明,经过重建的钛合金磨削现场图像的PSNR平均值达到25以上,SSIM平均值达到0.77以上。3.研究了基于模型迁移的钛合金磨削现场图像烧伤识别方法。首先从分类器的构建角度出发,采用构建支持向量机和构建新的全连接层两种方式进行钛合金磨削现场图像烧伤识别。其次分析了模型对不同程度烧伤的分类效果,同时对比不同模型的烧伤识别性能,发现基于模型迁移的烧伤识别方法在数据集不足的情况下就有更优的分类表现。最后采用模型迁移的烧伤识别方法对重建图像进行识别,获得了90%以上的识别率。
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