编号：CYYJ02875
篇名：基于深度学习的固结磨料研磨垫表面形态表征
作者：胡伟栋 王占奎 董彦辉 张召 朱永伟
关键词： 固结磨料研磨垫 深度学习 目标检测 图像处理
机构： 南京航空航天大学机电学院 河南科技学院机电学院
摘要： 固结磨料研磨垫的表面形态与其加工性能有着密切关系,为更好地了解固结磨料研磨垫表面形态,尤其是研磨垫中的金刚石、孔隙、金刚石脱落坑等的分布特征,提出一种基于深度学习的固结磨料研磨垫表面形态分析方法。首先,利用徕卡DVM6数字显微镜及其配套软件获取固结磨料研磨垫表面图像;然后,采用python3+OpenCV对图像进行预处理,并利用标注软件Labelme对图像进行标注,用于后续的训练和测试;最后,运用深度学习框架Tensorflow搭建Mask R-CNN模型。结果表明:Mask R-CNN模型能对单一固结磨料垫表面图像中的多目标进行有效分割与识别,其主要评价指标平均准确率达到78.9%,达到了图像识别的主流水平。
