当前位置:主页 > 科技论文 > 电子信息论文 >

流形学习结合ELM的飞秒激光光斑图像分类研究

发布时间:2020-04-26 04:49
【摘要】:飞秒激光加工是一种高精度微纳加工方法,而被加工物体的烧蚀加工深度实时检测是加工过程中的一个技术难题。已有研究证明微结构的单层加工深度主要由激光烧蚀功率、加工速度及进给量决定,烧蚀功率的判定可以一定程度上估算出加工深度。用飞秒激光烧蚀单晶硅材料时会伴随衍生等离子体发光现象,为了探究等离子体光斑特征与烧蚀功率的关系,对光斑图像进行特征提取及分析,可用于实现不同烧蚀功率下的飞秒激光等离子体光斑图像的分类识别。针对等离子体光斑图像信噪比低、光斑边缘与背景区域对比度不明显的特点,选定彩色空间混合滤波结合主成分增强的方法获得对比度强、有效区域明显的光斑图像,滤除了光斑拖尾消散部分。对所得光斑图像的第一主成分进行伪彩色处理分析光斑能量分布,并依据能量分布获取所需光斑区域。采用主成分提取的分割方法获得完整光斑图像,分析得到的光斑区域的几何特征,发现烧蚀功率相同的光斑几何特征有较强一致性。通过阈值门限分割获取光斑核心烧蚀区,提取其质心和长短轴,用于判断加工方向。用Niblack分割得到的二值图掩模光斑亮度分量获取有效亮度信息并提取亮度特征,发现光斑总亮度具有较强的稳定性,与烧蚀功率的相关系数大于0.8,可用于激光烧蚀功率的识别。将光斑几何特征和亮度特征组成六维特征矩阵,通过流形学习降维分析其聚类效果,表明选取特征的有效性和实现光斑分类的可行性。最后搭建流形学习结合极限学习机的分类模型,可以在0.0027秒的时间内实现正确率97.3%的光斑图像分类。图32幅;表4个;参54篇。
【图文】:

原理图,啁啾脉冲放大技术,原理图


内部实现自聚焦,使脉冲的低功率部分光斑面积变大,高功率部分聚焦。然后脉冲在谐振腔往返通过光阑,借助光阑将光斑大的低功率部分滤除,剩余的高功率部分脉冲时间不断缩短,获得脉宽很窄的激光脉冲。飞秒激光器的发展不仅仅是脉冲宽度缩小的过程,还包括激光能级的放大。啁啾脉冲放大(chirped pulse amplification, CPA)技术是将超短激光脉冲放大至 TW 级别的关键技术。小能级的飞秒脉冲对实际加工意义不大,为了获得高能量的飞秒激光脉冲需要借助能量放大器放大其能级。然而受到放大器材质的限制,,直接获得高能级的飞秒脉冲产生的高热会烧毁放大器内部的光学元件,所以放大后的能量要在光学元件的破坏阈值范围内。因而在提高放大效率的同时,还要考虑增益饱和问题。针对这个问题 1985 年 Strickland 和 Mourou 提出了 CPA 技术,可以实现无损高效的获得大能级的超快脉冲。CPA 技术是一种飞秒激光脉冲展宽放大及压缩技术,主要包括飞秒激光脉冲的展宽、放大及压缩环节,如图 1 所示[6]。初始短脉冲第一对光栅分散光谱展宽环节

烧蚀,纳秒,飞秒


图 2 纳秒烧蚀(a)和飞秒烧蚀(b)Fig.2 Comparison of the ns-ablation (a) and the fs-ablation (b)对于加工制造领域,激光烧蚀与传统铣削相比具有出明显的优势。由于其冷烧蚀的特性,飞秒激光加工仅消融焦点处的材料,不会对材料的其他区域造成损伤,理论上可以做到加工无碎屑,提高了加工精度。同时,由于非接触的特点加工样品没有受到力的作用,在加工过程中不会产生振动。已经有非常多的成果证明飞秒脉冲激光器作为一种特殊的加工工具有着杰出的表现。吴运龙采取借助超快激光脉冲在单晶硅表面诱导新型纳米微结构的手段,从多个层次分析了飞秒激光与凝聚物质相互作用的物理机制[10]。陈战东则从表面改性的角度分析了飞秒激光改性硅表面的物理过程,并对生成的微纳结构和表面特性进行了深入的研究[11]。Gang Chang 在研究工作中引入了一个名为激光有效烧蚀区(LAV)的概念,用来描述激光加工工具的“形状”[12]。研究 LAV 的空间结构是为了给微加工过程中分辨率控制和深度变化提供理论依据。预先设置参数来确定 LAV 的形状和尺寸。试验验证了基于 LAV 的形状的计算模型采用不同的移动路径和移动速度组合,
【学位授予单位】:华北理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TN249;TP181

【参考文献】

相关期刊论文 前6条

1 朱景福;李雪;闫超;;基于流形学习算法的玉米叶部病斑图像降维与聚类分析[J];中国农机化学报;2015年02期

2 杨静林;唐林波;宋丹;赵保军;;基于自适应聚类流形学习的增量样本降维与识别[J];系统工程与电子技术;2015年01期

3 张智勇;杨晨;刘海桥;刘林;张筱松;丁召;;基于FPGA的红外图像处理算法的测试系统[J];激光与红外;2014年07期

4 申森;李艾华;姚良;马治明;;基于小波包和Niblack法的枪号图像二值化算法[J];光子学报;2013年03期

5 吕威兴;高向东;仲训杲;莫玲;张勇;;大功率盘形激光焊光致等离子体特征提取[J];现代焊接;2011年03期

6 肖超云;朱伟兴;;基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法[J];计算机工程;2007年14期

相关博士学位论文 前5条

1 陈战东;飞秒激光改性硅材料的物理机理及其性质研究[D];南开大学;2014年

2 朱雷;古籍手写汉字图像分割算法研究[D];重庆大学;2011年

3 王丽梅;飞秒激光烧蚀硅的分子动力学模拟[D];国防科学技术大学;2008年

4 张田昊;数据降维算法研究及其应用[D];上海交通大学;2008年

5 王靖;流形学习的理论与方法研究[D];浙江大学;2006年

相关硕士学位论文 前5条

1 杨洋;基于智能监控系统的图像分割技术研究[D];中国科学技术大学;2016年

2 谢雅佶;基于彩色线阵CCD的色选技术研究[D];哈尔滨理工大学;2015年

3 王志勇;基于流形学习的高光谱遥感图像降维方法研究[D];电子科技大学;2012年

4 吴运龙;飞秒脉冲激光烧蚀Si表面的研究[D];哈尔滨工业大学;2006年

5 张晓芸;彩色图像分割算法的研究与实现[D];重庆大学;2005年



本文编号:2641107

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/2641107.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户b1bc7***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com