【摘 要】
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近些年随着中国制造2025战略的稳步推进,铸造行业的智能化需求也越来越强烈。三维砂型打印技术作为铸造智能化的新亮点,其独特的优势使其成为铸造行业关注的焦点。本文以三维砂型打印层精度监测作为研究目标,通过改进现有的神经网络和图像处理技术,实现对三维砂型打印的实时精度监测要求。三维砂型打印层铺砂缺陷的检测是打印监测的基础,本部分从铺砂过程产生的缺陷类型出发,结合铺砂缺陷特点,设计和改进深度残差神经网络
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近些年随着中国制造2025战略的稳步推进,铸造行业的智能化需求也越来越强烈。三维砂型打印技术作为铸造智能化的新亮点,其独特的优势使其成为铸造行业关注的焦点。本文以三维砂型打印层精度监测作为研究目标,通过改进现有的神经网络和图像处理技术,实现对三维砂型打印的实时精度监测要求。三维砂型打印层铺砂缺陷的检测是打印监测的基础,本部分从铺砂过程产生的缺陷类型出发,结合铺砂缺陷特点,设计和改进深度残差神经网络。本研究提出的迁移学习和微调网络方法单缺陷分类有着98.7%的准确率,多缺陷分类识别准确率和识别花费时间平均为95.6%和1.72 s,相比于全训练网络方法的单缺陷分类95.6%的准确率、多缺陷分类94.0%的准确率和平均花费时间2.50 s有了较大提升。通过该铺砂缺陷检测算法,可以将图片中绝大部分缺陷检测出来并进行分类。在此基础上可以保证三维砂型打印的铺砂过程质量得到保障,以进行后续打印图案尺寸精度监测。三维砂型打印层图案轮廓提取是打印精度分析最重要的一环,采用边缘检测算法对喷印图案特征进行分析,基于Holistically-Nested Edge Detection网络的打印层图案得到了较为完整的轮廓边缘。由于通过网络直接输出的边缘较粗,因此又使用了非极大值抑制算法对边缘进行了细化,保证了在优化结果的同时基本不影响提取精度,可以得到较为精细的轮廓提取结果。在提取出图案轮廓的基础上,本部分还利用图像像素与物理尺寸比例关系对打印图案外轮廓尺寸进行了计算,获得了较为精确的精度结果。由实验结果可以看到,轮廓提取速度和准确率都要优于在标准数据集中的结果,在x方向上平均测量误差约为1.05%,y方向的平均测量误差约为1.33%,可以达到对打印层图案精度监测的基本要求。
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