基于GA-NN的钛合金工件磨削表面烧伤裂纹图像的自动识别

• 作者: 左敦稳 王宗荣 王珉
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 钛合金 磨削烧伤 图像处理 遗传算法 神经网络 图像识别
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 页码范围: 697-700,704
• 页数: 5页
• 分类号: TG506
• 字数: 3466字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2006.06.009

摘要

为了解决钛合金等难加工材料工件磨削表面烧伤的在线监测与预报问题,提出了一种神经网络与图像处理技术相结合的钛合金工件磨削表面烧伤裂纹的自动识别算法.该方法中磨削表面图像由彩色CCD获得,首先转化为灰度图像,然后转化为二值点阵图像,再经过点阵数据编码压缩处理表征为模式特征,然后利用BP神经网络和遗传算法相结合的方法训练前向多层神经网络,最后利用训练后的神经网络对磨削表面的烧伤裂纹进行识别.实验及仿真结果表明:该模型的神经网络稳定,学习收敛速度快,具有很强的记忆能力和推广能力,对解决钛合金的磨削烧伤裂纹的实时自动识别问题具有良好的适应性,总有效率达到88%左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左敦稳	南京航空航天大学机电学院	510	3780	26.0	32.0
2	王珉	南京航空航天大学机电学院	205	2631	27.0	40.0
3	王宗荣	南京航空航天大学机电学院	8	79	5.0	8.0