[1]王宗荣,等.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[J].南京理工大学学报(自然科学版),2006,(06):697-700.
 WANG Zong-rong,ZUO Dun-w en,et al.Automatic Identification for Ground Burning Crack of Titanium Alloy Parts Based on Genetic Algorithms and Neural Networks[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology,2006,(06):697-700.
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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
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《南京理工大学学报》(自然科学版)[ISSN:1005-9830/CN:32-1397/N]

卷:
期数:
2006年06期
页码:
697-700
栏目:
出版日期:
2006-12-30

文章信息/Info

Title:
Automatic Identification for Ground Burning Crack of Titanium Alloy Parts Based on Genetic Algorithms and Neural Networks
作者:
王宗荣1 2 左敦稳1 王 珉1
1. 南京航空航天大学机电学院, 江苏南京210016; 2. 盐城工学院数字化制造系, 江苏盐城224003
Author(s):
WANG Zong-rong1 2 ZUO Dun-w en1 WANG M in1
1. Mechan ical and E lectrical College, N anjingUn iversity o fAeronaut ics and A stronautics, N anjing 210016, Ch ina; 2. Department o fD ig ita lManufacturing, Yancheng Institute o fTechno logy, Yancheng 224003, Ch ina
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
Keywords:
titanium a lloy g round burn ing surface image processing genetic algorithms neural netw orks image recognition
分类号:
TG 506
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。
Abstract:
In order to reso lve problems ofmon itoring and forecast ing on line for g round burn ing crack of parts. materia l d ifficu lt to cut such as t itan ium a lloy, an automat ic identif ication algor ithm is pu t forw ard for ground burn crack of t itan ium alloy parts based on neura l netw orks and image-processing techno logy. In th is method, the images o f ground surface are gotten from co lour CCD. The images from CCD are transformed into gray images and into b inary images. The binary images are compressed and encoded from data po int array to pattern characterist ics. Mu lt-i layer forw ard neural ne-t w orks are tra ined by comb in ing back-propagated netw ork and genet ic algo rithms. The burning states of ground surface images are iden tified by the tra ined neura l netwo rks. The simu lat ion results show that the gained netw ork has stead iness, fast study convergence speed, strongm emory and generalizat ion ab ility. Total efficiency in this method is about 88% .

参考文献/References:

[ 1] 任敬心, 康仁科, 吴小玲, 等. 钛合金的磨削烧伤和 磨削裂纹[ J]. 制造技术与机床, 2000, 28 ( 10) : 40 - 42.
[ 2] 任敬心, 康仁科, 吴小玲, 等. 钛合金的磨削裂纹及 抑制措施[ J] . 机械工人(冷加工), 2000, 51 ( 7): 5 - 6.
[ 3] 王威廉, 荆长生, 武智慧. 缓进给磨削温度、磨削烧 伤及表面层元素变化[ J]. 金刚石与磨料磨具工 程, 1987, 7( 1): 23- 25.
[ 4] Loe D, Tavaov P. H ow to gr inding titanium [ J]. Am er icanM achinist, 1954, 78( 21): 12- 13.
[ 5] Y ang C, ShawM. The g rinding of titan ium alloys[ J]. Trans o f ASME, 1955, 77( 7) : 18- 20.
[ 6] 王庆有. CCD应用技术[M ]. 天津: 天津大学出版 社, 2000. 55- 60.
[ 7] 陈国良, 王煦法, 庄镇泉, 等. 遗传算法及其应用 [M ]. 北京: 人民邮电出版社, 1996. 75- 87.
[ 8 ] 黎明, 严超华, 刘高航. 算法优化前向神经网络结 构和权重[ J] . 中国图像图形学报, 1999, 4( 6) : 462 - 466.
[ 9 ] 梁祯, 何新贵, 董德双. 前向神经网络的一种超线 性收敛BP算法[ J] . 软件学报, 2000, 11( 8): 1 094 - 1 096.

相似文献/References:

[1]王宗荣,y,左敦稳,等.TC4钛合金高速铣削参数的模糊正交优化[J].南京理工大学学报(自然科学版),2005,(06):709.
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备注/Memo

备注/Memo:
作者简介: 王宗荣( 1963- ) , 男, 江苏东台人, 副教授, 博士生, 主要研究方向: 智能制造、计算机视觉等, E-ma il:zrwang@ 126. com; 通讯作者: 左敦稳( 1962- ) , 男, 安徽巢湖人, 教授, 博士生导师, 主要研究方向: 精密加工技术、智能加工技术、超硬膜与工具技术、微纳米切削加工等, E-m ail:dzuo@ jlon line. com。
更新日期/Last Update: 2006-12-30