终端光学组件光学透镜损伤诊断管理系统的设计与实现

发布时间：2023-09-16 11:01

　　在激光可控核聚变系统中,终端光学组件受到高功率激光的直接照射,随着辐照次数的增加在光学元件表面出现缺陷,导致系统能量的损失,缺陷达到一定程度会对元件造成不可逆的损害使元件失效,甚至会对整个光学系统产生影响。为了避免光学元件的爆裂性损伤,在损伤面积达到快速损伤临界点前有必要及时对光学元件进行损伤诊断维护恢复元件性能。而传统的人工检测方式存在检测标准难以统一,检测时间长以及准确率低等问题,因此实现准确检测的损伤诊断管理系统是本文的研究重点。本文以终端光学组件的光学透镜为研究对象,针对光学元件损伤诊断的需求设计诊断流程;基于卷积神经网络构建损伤诊断模型,实现光学元件损伤的评估;并以此为依据构建损伤诊断管理系统。针对图像采集过程中存在的各类噪声特点,对比中值滤波,高斯滤波,均值滤波三种空域滤波方式,选取中值滤波去除噪声;针对图像存在的模糊,选用图像退化复原方法去除;为了实现损伤与背景的准确分割,通过对比全局阈值分割与Ostu方法效果,选取性能稳定、分割速度快的Ostu方法;在损伤程度诊断中,基于损伤增长面积划分数据集,将损伤程度划分不同等级,针对Alex Net模型进行改进,调整模型结构与各层...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题的来源
    1.2 课题研究的背景和意义
        1.2.1 研究背景
        1.2.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 终端光学组件研究现状
        1.3.2 光学元件损伤诊断研究现状
        1.3.3 图像分类算法研究现状
    1.4 主要研究内容
第2章 损伤诊断流程及图像预处理
    2.1 损伤诊断流程
        2.1.1 业务需求分析
        2.1.2 功能需求分析
        2.1.3 系统总体功能架构设计
    2.2 图像预处理
        2.2.1 图像去噪
        2.2.2 模糊处理
        2.2.3 阈值分割
    2.3 本章小结
第3章 损伤等级诊断
    3.1 划分数据集
    3.2 卷积神经网络
        3.2.1 训练流程
        3.2.2 整体结构
    3.3 模型构建
        3.3.1 卷积层的设计
        3.3.2 下采样层的设计
        3.3.3 全连接层
        3.3.4 过拟合抑制
        3.3.5 模型整体框架
    3.4 实验运行结果
        3.4.1 运行环境与参数选取
        3.4.2 实验结果
    3.5 本章小结
第4章 损伤类型诊断
    4.1 Faster-RCNN
        4.1.1 制作数据集
        4.1.2 流程设计
        4.1.3 实验结果
    4.2 Googlenet
        4.2.1 制作数据集
        4.2.2 Inception结构
        4.2.3 迁移学习
        4.2.4 实验结果
    4.3 本章小结
第5章 损伤诊断管理系统的实现
    5.1 系统处理流程
    5.2 系统模块功能实现
        5.2.1 登录与注册模块
        5.2.2 图像处理模块
        5.2.3 模型训练模块
        5.2.4 损伤诊断模块
        5.2.5 数据记录模块
    5.3 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3846895