一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法技术

本发明专利技术涉及一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法，步骤为：1、建立灌胶图像采集系统、灌胶缺陷图像数据库及修正参数数据库；2、采用卷积神经网络方法构建基于灌胶缺陷图像处理与识别及修正参数选取的深度学习架构，并利用缺陷图像数据库进行训练，同时利用灌胶缺陷图像数据库与修正参数数据库的一一对应关系进行修正参数选择；3、完成学习与训练后，对实物环圈进行灌胶缺陷检测、识别与修正操作：利用所选取的修正操作参数作为输入，通过程序控制灌胶设备的各项参数进行缺陷自动修正与处理；对修正操作完成的环圈再次进行缺陷图形识别，确保无灌胶缺陷后完成相关灌胶操作。本发明专利技术提升了缺陷判断准确度，提升了高精度光纤环圈灌胶成功率。度光纤环圈灌胶成功率。度光纤环圈灌胶成功率。

【技术实现步骤摘要】
一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法


[0001]本专利技术属于高精度光纤环圈生产
，涉及灌胶缺陷处理技术，特别涉及一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正系统及方法。

技术介绍

[0002]光纤陀螺作为新型的光学陀螺仪表，具有可靠性高、耐冲击振动、寿命长、启动速度快等优点，已被广泛的应用于多个军用及民用领域中。但当光纤陀螺工作环境的温度发生变化时，在光纤陀螺核心部件光纤环形传感器(简称：光纤环圈)中将产生热致非互异性相位噪声，即SHUPE误差。这种误差与光纤陀螺感知地球转速的SAGNAC效应无法区分，严重降低了光纤陀螺的实际探测精度。对于高精度光纤陀螺，需要高精度的光纤环圈，而高精度光纤环圈成环难度大，制备周期长，成本高。在高精度光纤环圈制备过程中的主要工艺过程包括：绕制、施胶及固化等工艺。施胶是指在环圈制备过程中将胶黏剂均匀的附着在每匝光纤上的工艺过程。经过施胶后的环圈再经过固化工艺使胶黏剂得到充分完全的固化，便可得到具有抗冲击、振动性能的环圈。
[0003]目前，国外施胶工艺已经由最初的带胶光纤绕制工艺发展到现阶段先进的整体灌胶工艺，在不破坏光纤环圈内光纤空间排布的前提下，通过抽真空加压方式将胶黏剂注入环圈内光纤间的空隙。灌胶工艺较传统的带胶绕制工艺可以大幅降低人为因素对施胶过程的干扰，减少施胶过程中产生的气泡、灰尘等杂质对环圈性能的影响。但由于军事及技术封锁，我们无法得到国外先进的整体灌胶技术、工艺与设备。国内对高精度光纤环圈整体灌胶的研究起步晚，技术较欧美等发达国家落后，自主研发的灌胶设备存在各类问题。特别是在高精度光纤环圈整体灌胶过程中，由于高精度光纤环圈尺寸大，光纤长，绕制工艺一致性差等特点使得环圈整体灌胶过程中存在“气线”缺陷，现阶段对灌胶缺陷主要靠工人肉眼对完成灌胶操作的环圈进行观察，如果发现缺陷则需调整压强、注胶速度、胶体温度等参数重新进行灌胶操作，对工作人员熟练度要求极高，一旦未能及时发现缺陷或处理不当，会将缺陷环圈代入下一工序最终导致环圈性能无法满足要求，或报废。这种方法很难适应高精度光纤环圈批量生产的要求。因此，必须提高高精度光纤环圈灌胶缺陷的判断精度与缺陷处理准确度，从而有效提升高精度光纤环圈的灌胶成果率，其环圈成品率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足之处，提供一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法。
[0005]本专利技术的上述目的通过如下技术方案来实现:
[0006]一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0007]步骤1、建立灌胶图像采集系统、灌胶缺陷图像数据库及修正参数数据库；
[0008]步骤2、采用卷积神经网络方法构建基于灌胶缺陷图像处理与识别及修正参数选取的深度学习架构，并利用缺陷图像数据库进行训练，同时利用灌胶缺陷图像数据库与修
正参数数据库的一一对应关系进行修正参数选择，建立以灌胶缺陷为输入以修正参数为输出的修正模型；
[0009]步骤3、完成学习与训练后，对实物环圈进行灌胶缺陷检测、识别与修正操作：利用所选取的修正操作参数作为输入，通过程序控制灌胶设备的各项参数进行缺陷自动修正与处理；对修正操作完成的环圈再次进行缺陷图形识别，确保无灌胶缺陷后完成相关灌胶操作。
[0010]进一步的：步骤1中，首先利用工业级CCD对完成灌胶操作的光纤环圈上、下表面、外表面、内侧表面进行图像采集；由灌胶技术工人对采集的图像进行分类，分出无缺陷图像和有缺陷图像，针对有缺陷图像，再根据缺陷的严重程度进行细分，在此基础上建立灌胶缺陷图像数据库；针对缺陷的不同程度细分选用对应的修正参数建立对应的修正参数库。
[0011]更进一步的：修正参数包括灌胶压强、胶体流速与胶体加热温度。
[0012]更进一步的：步骤2中修正模型的输入与输出之间的关系为：缺陷图像占整个灌胶图像的0
‑
5％，定义为0级缺陷，无需进行修正参数输出；缺陷图像大于整个灌胶图像的5％且小于40％，定义为1级缺陷，输出参数为：灌胶压强提高至150％，胶体流速提高至110％，胶体加热温度采用60℃；缺陷图像大于等于整个灌胶图像的40％且小于等于80％，定义为2级缺陷，输出参数为：灌胶压强提高至150％
‑
200％，胶体流速提高至130％，胶体加热温度采用70℃；缺陷图像大于等于整个灌胶图像的80％，定义为3级缺陷，输出参数为：灌胶压强提高至200％，胶体流速提高至150％，胶体加热温度采用85℃。
[0013]本专利技术具有的优点和积极效果：
[0014]本专利技术通过人工智能深度学习方法对光纤环圈灌胶过程中出现的缺陷进行自动识别、检测并通过控制灌胶设备对出现缺陷的光纤环圈进行二次灌胶操作，从而大幅降低了劳动强度，提升了缺陷判断准确度，提升了高精度光纤环圈灌胶成功率，降低了因灌胶缺陷带来的环圈报废率，提升高精度光纤环圈制备的成活率。
附图说明
[0015]图1是本专利技术灌胶缺陷检测及修正系统；
[0016]图2是本专利技术灌胶缺陷图像方法采集与存储单元示意图；
[0017]图3是本专利技术灌胶缺陷自动识别单元示意图；
[0018]图4是本专利技术灌胶缺陷自动修正单元示意图。
具体实施方式
[0019]以下结合附图并通过实施例对本专利技术的结构作进一步说明。需要说明的是本实施例是叙述性的，而不是限定性的。
[0020]一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法，该方法实施基于一套灌胶缺陷检测及修正系统，包括灌胶缺陷图像方法采集与存储单元、灌胶缺陷自动识别单元、灌胶缺陷自动修正单元。
[0021]所述灌胶缺陷图像方法采集与存储单元包括工业级CCD高倍率高速摄像机、高速图像同步采集模块和数据存储模块；所述灌胶缺陷自动识别单元包括图像存储模块和深度学习运算矩阵核心模块和通信输出模块。所述灌胶缺陷自动修正单元包括灌胶设备控制模
块，灌胶设备控制模块由胶体流速控制模块、灌胶压力控制模块、胶体加热控制模块及灌胶机控制模块构成。
[0022]基于上述系统，本高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法包括如下步骤：
[0023]步骤1、建立灌胶图像采集系统、灌胶缺陷图像数据库及修正参数数据库。具体为：先利用工业级CCD对完成灌胶操作的光纤环圈上表面、下表面、外表面、内侧表面进行图像采集；由灌胶技术工人对采集的图像进行分类，分出无缺陷图像和有缺陷图像，目前典型灌胶缺陷类为气线型，针对有缺陷图像，再根据缺陷的严重程度进行细分，在此基础上建立灌胶缺陷图像数据库，要对不同外形尺寸及精度的环圈分别建立数据库，不能混淆；针对缺陷的不同程度细分选用对应的修正参数建立对应的修正参数库，主要参数包括：如灌胶压强、胶体流速与胶体加热温度等，参数同样需要按环圈精度与尺寸进行分类。
[0024]步骤2、采用卷积神经网络方法构建基于灌胶缺陷图像处理与识别及修正参数选取的深度学习架构，并利用缺陷图像数据库进行训练，同时利用灌胶缺陷图像数据库本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立灌胶图像采集系统、灌胶缺陷图像数据库及修正参数数据库；步骤2、采用卷积神经网络方法构建基于灌胶缺陷图像处理与识别及修正参数选取的深度学习架构，并利用缺陷图像数据库进行训练，同时利用灌胶缺陷图像数据库与修正参数数据库的一一对应关系进行修正参数选择，建立以灌胶缺陷为输入以修正参数为输出的修正模型；步骤3、完成学习与训练后，对实物环圈进行灌胶缺陷检测、识别与修正操作：利用所选取的修正操作参数作为输入，通过程序控制灌胶设备的各项参数进行缺陷自动修正与处理；对修正操作完成的环圈再次进行缺陷图形识别，确保无灌胶缺陷后完成相关灌胶操作。2.根据权利要求1所述的高精度光纤环圈灌胶缺陷检测与修正方法，其特征在于：步骤1中，首先利用工业级CCD对完成灌胶操作的光纤环圈上表面、下表面、外表面、内侧表面进行图像采集；由灌胶技术工人对采集的图像进行分类，分出无缺陷图像和有缺陷图像，针对有缺陷图像，再根据缺陷的严重程度进行细分，在此基础上建...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玥泽，罗巍，颜苗，马林，李朝卿，刘伯晗，李凡，陈桂红，吴晓乐，唐若祥，
申请(专利权)人：中国船舶重工集团公司第七零七研究所，
类型：发明
国别省市：