【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别领域，具体涉及一种基于深度模型的涡轮盘锻造检测方法，用于涡轮盘锻造过程中温度检测与监控。
技术介绍
1、随着科技的不断进步，大飞机研发技术不断推进，其中涡轮盘作为飞机的关键零件，在保证飞机飞行安全中扮演着至关重要的角色。涡轮盘的性能直接影响到发动机的可靠性和整体飞机的安全性能，因此其制造工艺的精确性和先进性尤为重要。在现有的技术中，涡轮盘的锻造技术主要包括热处理等关键步骤，已经能够满足一般工业生产中对于涡轮盘的基本需求。然而，当这些技术应用于航空航天业时，仍然存在一些显著的不足。航空航天业对涡轮盘的要求远高于一般工业标准，不仅要求涡轮盘具有更高的质量等级和更强的性能，还需要根据涡轮盘在发动机中的不同位置和承受的不同工作环境，对其物理性能进行差异化设计。这种需求要求涡轮盘在锻造过程中必须对不同的区域进行精细化的热处理，以确保各部分能够满足其特定的性能要求。
2、现有的锻造技术多采用统一的热处理方法，这种方法虽然在传统工业生产中效率较高，但在航空航天应用中，却无法满足对高性能和高可靠性的严格要求。统一的热处理往往忽略了涡轮盘在不同工作区域对材料属性的特殊需求，中心区域需要更好的抗蠕变能力，边缘区域更注重抗疲劳性能。这种技术的局限性导致无法在整个涡轮盘上实现物理性能的优化配置，从而可能影响到整个发动机的性能和安全性。因此，现有技术中的这一不足成为了航空航天领域中一个亟待解决的技术难题。
3、针对上述问题，本专利技术提出了一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法，通过利用机器视觉技术来实时监控和判断
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法，该方法具体包括以下步骤：
2、s1：利用摄像机采集热处理中涡轮盘的红外图像和可见光图像，并分别得到待检测涡轮盘红外图像集和可见光图像集；
3、s2：将所述待检测涡轮盘红外图像集输入至区域检测模型中，得到拼接后的待识别涡轮盘红外图像集，根据所述待识别涡轮盘红外图像集构建待识别涡轮盘可见光图像集；
4、s3：将所述待识别涡轮盘可见光图像集输入至光滑等级预测模型中，得到涡轮盘每个区域的光滑等级；
5、s4：根据每个区域的盘光滑等级，输出热处理调节参数。
6、同时，本专利技术还提供一种基于深度模型的涡轮盘锻造系统，该系统包括：
7、采集设备：利用摄像机采集热处理中涡轮盘的红外图像和可见光图像，并分别得到待检测涡轮盘红外图像集和可见光图像集；
8、区域检测模块：所述区域检测模块对所述待检测涡轮盘红外图像集输入至区域检测模型中，得到拼接后的待识别涡轮盘红外图像集，根据所述待识别涡轮盘红外图像集构建待识别涡轮盘可见光图像集；
9、光滑等级预测模块：将所述待识别涡轮盘可见光图像集输入至光滑等级预测模型中，得到涡轮盘每个区域的光滑等级；
10、热处理调整模块，所述热处理调整模块根据每个区域的盘光滑等级，输出热处理调节参数。
11、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法。
12、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法。
13、与现有技术相比，本专利技术旨在解决无法精细化控制航空涡轮盘热处理过程，本专利技术首先采用区域检测模型用于检测涡轮盘中处于同一温度区域位置，并通过拼接的方式得到处于同一涡轮盘温度区域相同的拼接图像，在次基础上本专利技术对拼接图像进行光滑等级预测，得到不同区域所处的涡轮盘光滑等级，最后，基于涡轮盘各个区域的光滑度与微观晶粒的关系，判断各个区域是否达到热处理要求，进而完成精细化的热处理参数调整。与现有技术相比，本专利技术并未采用整体温控条件的方式，而是采用先阶段分割，再光滑等级预测，最后进行局部加热调节，从而实现不同区域所处涡轮盘热处理要求不同而精细化调整。
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1.一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，将待检测涡轮盘红外图像集输入至区域检测模型中，得到拼接的待识别涡轮盘红外图像集包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，所述区域检测模型包括第一特征提取支路和第二特征提取支路；
4.根据权利要求3所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于：所述第二特征提取支路的输入为采集涡轮盘区域得到的红外图像，输出为，所述第二特征提取支路具体计算为：
5.根据权利要求4所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于：将第一特征提取支路得到的与第二特征提取支路得到的进行融合得到红外图像的待比对向量：
6.根据权利要求1所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于：将所述待识别涡轮盘可见光图像集输入至光滑等级预测模型中，得到所述待识别涡轮盘可见光图像集中每个区域的涡轮盘光滑等级；识别结果包括涡轮盘表面6个光滑度等级，等级1-6；每个光滑等级与涡轮盘热处理过程中晶粒
7.根据权利要求6所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，所述光滑等级预测模型包括全局分支和局部分支，所述局部分支包括三个骨干提取模块和特征增强模块，其中，三个骨干提取模块分别定义为：
8.一种基于深度模型的涡轮盘锻造系统，用于执行如权利要求1所述的一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，该系统包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，将待检测涡轮盘红外图像集输入至区域检测模型中，得到拼接的待识别涡轮盘红外图像集包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于，所述区域检测模型包括第一特征提取支路和第二特征提取支路；
4.根据权利要求3所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于：所述第二特征提取支路的输入为采集涡轮盘区域得到的红外图像，输出为，所述第二特征提取支路具体计算为：
5.根据权利要求4所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于：将第一特征提取支路得到的与第二特征提取支路得到的进行融合得到红外图像的待比对向量：
6.根据权利要求1所述的基于深度模型的涡轮盘锻造方法，其特征在于：将所述待识别涡轮盘可见光图像集输入至光滑等级预测模型中，得到所述待识别涡轮盘可见光图像集中每个区域的涡轮盘光滑等级；识别结果包括涡轮盘表面6个光滑度等级，等级1-...
【专利技术属性】
技术研发人员：穆剑菲，尹晓东，江一波，王继月，
申请(专利权)人：苏州昆仑重型装备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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