高孟陽，陳根余，李 瑋，周 偉，李 杰

（1.湖南大學激光研究所,長沙 410082）

（2.湖南大學，國家高效磨削工程技術(shù)研究中心,長沙 410082）

（3.湖南大學 信息科學與工程學院,長沙 410082）

金剛石砂輪修銳的目的是去除金剛石磨粒間的結(jié)合劑，使得磨粒突出，形成切削刃，砂輪表面產(chǎn)生容屑空間，更有利于磨削加工[1-3]。CHEN 等[4-5]開展了激光法修銳新方法的研究。激光修銳是利用激光燒蝕的熱效應(yīng)去除青銅結(jié)合劑而保留金剛石磨粒，其具有加工效率高，無接觸，無工具損耗的優(yōu)點。然而，由于激光修銳后的砂輪表面形貌復(fù)雜，其修銳質(zhì)量評價及修銳參數(shù)的優(yōu)化較為困難。

對青銅金剛石砂輪激光修銳質(zhì)量的評價，仍采用簡單的表面粗糙度評價法或通過三維測量儀對單顆/小部分磨粒突出高度進行測量的方法[6-7]，具有不準確，存在人工誤差、主觀性高、效率低等問題。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）在圖像分割領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。LONG 等[8]在CNN 的基礎(chǔ)上提出全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像分割。隨后，多種圖像分割網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)。目前，應(yīng)用較多且模型泛化能力較好的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有U-Net[9]，SegNet[10]以及Deeplabv2[11]等。其中，U-Net 的U 型對稱結(jié)構(gòu)，使其在像素級尺度上對小目標的分割更加精確。訓練好的CNN模型具有效率高，準確率高，穩(wěn)健性好等優(yōu)點，可以用來分割金剛石磨粒。

通過搭建U-Net 模型，以準確識別金剛石磨粒，將分割出的磨粒計算面積轉(zhuǎn)化為磨粒的突出高度，提出基于統(tǒng)計分布的突出高度得分和最佳高度區(qū)間比率2種修銳質(zhì)量評價指標。開展激光修銳試驗，并拍攝修銳試驗后砂輪表面圖片，對所提出的修銳質(zhì)量評價指標進行分析，得出最優(yōu)修銳參數(shù)并驗證其準確性。

1 試驗條件與準備

1.1 CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建

圖像分割，是對給定的輸入圖片進行像素級別的分類，賦予每個像素點一個特定的類別，是計算機視覺分析的一個重要任務(wù)[12]。由于激光修銳后金剛石砂輪表面存在變質(zhì)層和重凝層，金剛石磨粒的顏色特征并不明顯，且不同成像環(huán)境中的光照可能不同。因此，基于傳統(tǒng)圖像閾值分割算法或Canny 邊緣檢測算法的磨粒識別方法已不再適用。采用基于CNN 的圖像分割算法可以在像素尺度提取準確的磨粒信息，具有較高的準確率。圖1 為不同磨粒分割算法的分割結(jié)果。

圖1 不同磨粒分割算法的分割結(jié)果Fig.1 Segmentation results of different abrasive particle segmentation algorithms

為將磨粒的檢測識別轉(zhuǎn)換為像素級圖像的分割問題，對U-Net 分割網(wǎng)絡(luò)進行改進。在骨干網(wǎng)絡(luò)部分，為了提高檢測速度和輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將傳統(tǒng)骨干網(wǎng)絡(luò)改為MobileNet v2[13]，并增加了Dalited Convolution[11]特征提取模塊增加感受野。引入空間注意力機制SE Net[14]，使得網(wǎng)絡(luò)對關(guān)鍵特征通道更感興趣，去除無效特征通道的影響，提高檢測精度。由于磨粒與結(jié)合劑所占面積比例差距過大，分割網(wǎng)絡(luò)更傾向于將像素識別為結(jié)合劑而不是磨粒。為解決此問題，將Focal Loss[15]作為損失函數(shù)替換掉CE Loss，可以平衡正負樣本權(quán)重。改進后的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 改進U-Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Improved U-Net neural network structure

其具有如下優(yōu)點：U-Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將編碼器淺層特征與解碼器深層特征對應(yīng)結(jié)合，減輕由卷積導致的局部特征丟失；將骨干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNet v2，減輕網(wǎng)絡(luò)運算量，提高檢測速度；對損失函數(shù)進行改進，解決正負樣本不均衡問題，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割精度。訓練所用數(shù)據(jù)集為基恩士（VHX-6000）超景深顯微鏡（圖3）拍攝的金剛石砂輪表面二維圖片，共600 張，1 600 pixel×1 200 pixel，像素尺寸為1.02 μm/pixel。使用開源標注工具labelme 進行人工標注，標簽為磨粒（grain）。再將每張圖片分成800 pixel× 600 pixel 的小尺寸圖片，共得到2 400 張圖片。將數(shù)據(jù)集按照9∶1 的比例劃分為訓練集和測試集，經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)，Mosaic 數(shù)據(jù)增強，輸入改進的U-Net 網(wǎng)絡(luò)中對模型進行訓練，實現(xiàn)金剛石磨粒分割。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價結(jié)果如表1所示。該算法可以在保證快速性和準確性的前提下，直接對砂輪表面圖像進行分析，準確識別金剛石磨粒。

圖3 超景深顯微鏡Fig.3 Super depth of field microscope

表1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價結(jié)果Tab.1 Neural network evaluation results

對磨粒分割結(jié)果采用連通域算法分割出每個磨粒后，可以統(tǒng)計每個磨粒的面積并建立激光修銳質(zhì)量評價模型。

1.2 試驗設(shè)備材料和方法

圖4 為脈沖激光徑向修銳青銅金剛石砂輪表面試驗的設(shè)備圖。金剛石砂輪安裝在砂輪修整機床的主軸上旋轉(zhuǎn)，由砂輪修整機床控制砂輪轉(zhuǎn)速、激光掃描速度。脈沖光纖激光器型號為SP200P-A-EP-Z-L-Y，其平均功率為Pm= 0～200 W，脈沖重復(fù)頻率為f0= 1～4 000 kHz，波長為λ0= 1 060 nm，脈沖寬度t0= 60 ns。

圖4 激光砂輪修整機床Fig.4 Machine of laser dressing wheels

試驗所用青銅金剛石砂輪的直徑為150 mm，寬度為10 mm，金剛石粒度代號為170/200，粒徑為75～95 μm。圖5 為脈沖激光徑向修銳青銅金剛石砂輪原理示意圖，通過調(diào)節(jié)不同參數(shù)，利用激光對材料的熱作用，去除青銅結(jié)合劑而保留金剛石磨粒。修銳后利用超景深顯微系統(tǒng)拍攝砂輪表面圖片，并利用U-Net 分割網(wǎng)絡(luò)進行金剛石磨粒分割。

圖5 激光修銳金剛石砂輪原理圖Fig.5 Schematic diagram of laser sharpening diamond grinding wheel

1.3 試驗參數(shù)設(shè)計

采用4 因素4 水平正交試驗法，掃描次數(shù)為4 次，正交試驗因素與水平見表2，正交試驗表見表3。

表2 正交試驗因素與水平Tab.2 Orthogonal test factors and levels

表3 正交試驗表Tab.3 Orthogonal test table

2 試驗結(jié)果與討論

2.1 試驗結(jié)果與數(shù)據(jù)處理

2.1.1 磨粒突出高度分析

表3 的激光修銳參數(shù)試驗后的部分U-Net 分割結(jié)果如圖6所示。從圖6 可以看出：磨粒面積大小不等。這表明修銳后磨粒突出高度并不均勻。隨平均功率變大面積也逐漸變大，磨粒數(shù)量逐漸變多，但圖6m～圖6p比圖6i～圖6l 的磨粒少，推測為平均功率過高，磨粒突出高度過大導致磨粒脫落。將金剛石磨粒簡化為球形[16]，通過連通域分割算法可得各個磨粒的像素數(shù)量，已知像素尺寸和磨粒粒徑，可間接求出磨粒的突出高度。突出高度H的計算公式為：

圖6 1～16 組磨粒分割結(jié)果Fig.6 Grains segmentation results in group 1 to group 16

式中：dg為金剛石磨粒粒徑，p為像素尺寸，np為像素數(shù)量。

令dg=90 μm，p=1.02 μm，對U-Net 分割結(jié)果進行處理，利用式（1）統(tǒng)計磨粒突出高度分布，結(jié)果見圖7。從圖7 可以看出：磨粒分布基本服從正態(tài)分布，且磨粒突出高度隨平均功率的增大而增大。其中，圖7i～圖7l中修銳后的磨粒分布最接近正態(tài)分布。

圖7 1～16 組磨粒突出高度分布Fig.7 Abrasive grain protrusion height distribution in group 1 to group 16

2.1.2 修銳質(zhì)量評價指標

目前，通過砂輪形貌評價金剛石砂輪修銳質(zhì)量的評價指標主要有磨粒突出高度、有效磨粒數(shù)量和磨粒分布情況[17-18]。同一砂輪不同磨粒突出高度不僅影響砂輪的磨削力，而且對磨削表面粗糙度及砂輪的磨損也有很大的影響。磨粒突出高度小，則容屑空間小，由于結(jié)合劑與工件之間存在摩擦，因此磨削力較大；磨粒突出高度過大，則易造成磨粒脫落，影響工件表面粗糙度。

根據(jù)文獻[19-20]對于磨粒突出高度的評價，磨粒粒徑1/3 突出高度為最優(yōu)修銳高度，統(tǒng)計除去圖像邊緣外的每個磨粒的突出高度。DOMAN 等[21-22]認為磨粒突出高度服從正態(tài)分布H～N(μ,σ2)。令最優(yōu)突出高度為dg/3，則μ=dg/3，根據(jù)3σ原則，認為99.73%磨粒存在于(μ- 3σ,μ+ 3σ)中，令μ- 3σ=0，σ=μ/3=dg/9，即可得出最優(yōu)突出高度分布曲線為H～N[dg/3 ,(dg/9)2]。為評價砂輪修銳質(zhì)量，可比較磨粒突出高度分布相對于最優(yōu)突出高度分布的偏差。即將每個磨粒突出高度代入最優(yōu)突出高度分布曲線進行打分，得分越高說明磨粒突出高度分布越趨于最優(yōu)突出高度分布，修銳質(zhì)量越好。突出高度得分S，見式（2）。

根據(jù)文獻[17]，磨粒出刃高度越集中分布在最優(yōu)磨粒出刃高度附近，砂輪的性能越好。突出高度得分通過對不同磨粒分數(shù)求和，從宏觀上反映其與最優(yōu)突出高度分布曲線的偏差。為準確得出最佳突出高度的磨粒所占比例，選取最佳磨粒突出高度區(qū)間(μ-σ，μ+σ)為20% ～40%dg，統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)的磨粒數(shù)量，將其與磨粒總數(shù)量的比（即最佳高度區(qū)間比率）作為評價指標之一。

將各試驗參數(shù)下的圖像送入磨粒分割模型，得出各組試驗的磨粒突出高度分布，由式（2）求出各組突出高度得分和最佳高度區(qū)間比率，如表4所示。

表4 各組突出高度得分和最佳高度區(qū)間比率Tab.4 Salient height scores and optimal height interval ratio for each group

2.2 試驗分析

從表4 可以得出：第12 組試驗參數(shù)得到的突出高度得分和最佳高度區(qū)間比率為最優(yōu)結(jié)果，即平均功率Pm=35 W，重復(fù)頻率f0=100 kHz，轉(zhuǎn)速vs=200 r/min，掃描速度v=1.0 mm/min。

為進一步分析不同因素不同水平對磨粒突出高度的影響，采用極差分析法,分別求解每個因素每個水平下的平均響應(yīng)值k,并根據(jù)k值求出因素水平對磨粒突出高度得分和最佳突出高度區(qū)間比率的效應(yīng)極差R值,極差R的計算公式見式（3）。

具體計算結(jié)果如表5、表6所示。

表5 各因素4 水平下突出高度得分的平均響應(yīng)和效應(yīng)極差Tab.5 Average response and effect range of salient height scores under four levels of each factor

表6 各因素4 水平下最佳高度區(qū)間比率的平均響應(yīng)和效應(yīng)極差Tab.6 Average response and effect range of optimal height interval ratio under four levels of each factor

從表5 和表6 可得出：對修銳質(zhì)量影響最大的是平均功率，其次依次為掃描速度、重復(fù)頻率、轉(zhuǎn)速。

對于平均功率Pm，各水平的平均響應(yīng)大小依次為k4＞k3＞k1＞k2。隨著平均功率的增大，激光修銳后磨粒突出高度得分和最佳突出高度區(qū)間比率呈上升趨勢，其中突變最明顯的為Pm=35 W，由于Pm=40 W 接近金剛石去除閾值，溫度過高會對金剛石磨粒有破壞作用，影響最終砂輪磨削性能，且k3和k4的平均響應(yīng)值接近，故選用平均功率Pm=35 W 作為最優(yōu)修銳參數(shù)。

對于掃描速度v，各水平的平均響應(yīng)大小k1＞k2＞k4＞k3。隨著掃描速度增大，激光修銳的磨粒突出高度得分與最佳突出高度區(qū)間比率呈下降趨勢，掃描速度與掃描軌跡線重疊率成反比，表示一定范圍內(nèi)掃描軌跡線重疊率越大，修銳質(zhì)量越好。因此，選用合適的掃描速度v=1.0 mm/min。

對于重復(fù)頻率f0，各水平的平均響應(yīng)大小k4＞k3＞k1＞k2，隨著重復(fù)頻率的增大，得分與最佳突出高度區(qū)間比率呈上升趨勢，原因為激光重復(fù)頻率f0與單位脈沖能量成反比，激光單位脈沖能量過大導致金剛石磨粒達到去除閾值被破壞。因此，選用重復(fù)頻率f0=100 kHz。

對于轉(zhuǎn)速vs，各水平的平均響應(yīng)大小k4＞k1＞k2＞k3，各水平之差的絕對值相差較小，因此選取最優(yōu)轉(zhuǎn)速為vs=300 r/min。

根據(jù)上述分析，為進一步驗證優(yōu)化參數(shù)組合，將選取的最優(yōu)試驗參數(shù)作為第17 組試驗進行驗證，試驗結(jié)果為：突出高度得分，2.716；最佳高度區(qū)間比率，63.571(即(89/140)×100)。圖8 為17 組試驗結(jié)果繪制曲線。從圖8 可知第17 組為最優(yōu)試驗參數(shù)。

圖8 17 組試驗結(jié)果對比Fig.8 Comparison of test results for 17 groups

3 結(jié)論

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立青銅金剛石砂輪的激光修銳質(zhì)量評價指標。通過改進U-Net 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立磨粒分割算法，分割金剛石砂輪表面磨粒的圖像，其平均交并比為87.53%，準確率為93.05%。

采用正交試驗法對青銅金剛石砂輪進行單脈沖激光修銳試驗。得出平均功率、重復(fù)頻率、轉(zhuǎn)速和掃描速度4 個因素不同水平下的試驗結(jié)果。通過磨粒分割算法得到磨粒面積，求出磨粒突出高度，利用統(tǒng)計分布規(guī)律得到突出高度得分和最佳高度區(qū)間比率2 個評價指標，并通過評價指標對試驗結(jié)果進行評價。通過極差分析法分析各組試驗評價指標，得出平均功率是對修銳質(zhì)量影響最大的因素，并得出最優(yōu)修銳工藝參數(shù)為平均功率Pm=35 W，重復(fù)頻率f0=100 kHz，轉(zhuǎn)速n=300 r/min，掃描速度v=1.0 mm/min。最后對最優(yōu)激光修銳參數(shù)進行驗證試驗并對比正交試驗結(jié)果，確認為最優(yōu)激光修銳參數(shù)。