流形学习结合ELM的飞秒激光光斑图像分类研究

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 引言
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景及意义
•   1.2 飞秒激光研究现状
•     1.2.1 飞秒激光器发展历史
•     1.2.2 飞秒激光烧蚀研究现状
•     1.2.3 飞秒激光等离子体研究
•   1.3 论文主要内容和组织结构
• 第2章 飞秒激光光斑图像处理
•   2.1 图像采集
•   2.2 图像预处理
•     2.2.1 图像滤波
•     2.2.2 彩色图像主成分提取
•     2.2.3 光斑图像伪彩色增强
•   2.3 图像分割
•     2.3.1 Otsu阈值分割
•     2.3.2 全局阈值门限分割
•     2.3.3 Nblack局部阈值分割
•   2.4 本章小结
• 第3章 飞秒激光光斑图像特征分析
•   3.1 图像几何特征分析
•     3.1.1 基于PCA增强的光斑几何特征提取
•     3.1.2 几何特征一致性分析
•     3.1.3 加工方向判定
•   3.2 亮度特征分析
•     3.2.1 光斑亮度特征提取
•     3.2.2 亮度特征影响因素分析
•   3.3 本章小结
• 第4章 图像特征降维聚类及分类器分类
•   4.1 流形学习
•     4.1.1 非线性流形学习算法
•     4.1.2 线性流形学习算法
•   4.2 光斑序列图像特征的流形降维聚类分析
•     4.2.1 50mW序列光斑图像降维
•     4.2.2 50mW及20mW序列光斑图像降维
•     4.2.3 50mW、20mW及10mW序列光斑图像降维
•   4.3 光斑序列图像特征分类
•     4.3.1 分类模型简介
•     4.3.2 传统BP神经网络分类
•     4.3.3 极限学习机光斑烧蚀功率分类
•     4.3.4 模型预测对比研究
•   4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 导师简介
• 企业导师简介
• 作者简介
• 学位论文数据集

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 刘洋

导师: 王福斌,赵春祥

关键词: 飞秒激光,等离子体光斑,图像处理,流形学习,图像分类

来源: 华北理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,无线电电子学,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 华北理工大学

分类号: TP391.41;TN249;TP181

总页数: 65

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