[发明专利]一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法

说明书

本发明提供了一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法，包括以下步骤：S1，在坩埚表面标出打磨区域和次数；S2，采集坩埚表面图像信息；S3，读取采集的图像信息，对图像信息进行处理；S4，提取打磨区域和打磨次数在图像中的位置信息；S5，设定机器人初始起点，规划打磨路径；S6，提取数字特征向量，利用BP人工神经网络进行数字识别；S7，将打磨路径信息和打磨次数传送到机器人控制系统，机器人对坩埚表面进行打磨；本发明可以有效节省打磨石英陶瓷坩埚表面缺陷的时间，提高生产效率，节省人力资源成本，有利于合理利用资源，提高生产自动化程度，实现石英陶瓷坩埚表面缺陷全自动化打磨处理。

技术领域

本发明创造属于石英陶瓷坩埚打磨领域，具体涉及一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法。

背景技术

石英陶瓷坩埚全名称为高纯熔融石英陶瓷坩埚，其二氧化硅含量一般占百分之九十九以上，是以高纯熔融石英作为原材料做出的。石英陶瓷坩埚的形状一般为方形和圆柱形，其中，方形的石英陶瓷坩埚经常用于多晶硅铸锭环节，充当多晶硅材料和长晶的容器；圆柱形的石英陶瓷坩埚则用在单晶硅中拉单晶的环节。随着社会的不断发展，工业发展和环境保护之间的矛盾日益冲突，既要发展工业同时也要保护自然环境成为目前社会的一个重要议题。太阳能作为一种可再生的环保绿色能源收到世界各个发达国家的重视，通过科学家多年来对太阳能的研究，目前已经在各个领域中得到了广发的开发和利用，这使得用于把太阳能转换成电能的多晶硅的用量随之增加，从而促使了多晶硅产业的快速膨胀发展，相应的大尺寸薄壁方形石英陶瓷坩埚的用量也在急剧增大。而在生产石英陶瓷坩埚的过程中，由于刀具的不良或者人工操作的不当，可能会出现一些坩埚表面缺陷，而这些缺陷会导致石英陶瓷坩埚的品质下降，所以必须要对带有表面缺陷的石英陶瓷坩埚进行打磨处理。传统的石英陶瓷坩埚表面缺陷打磨方法主要依赖于工人对缺陷表面进行识别和判断需要打磨的区域和次数，这种方法耗时太长，打磨效率低下，工人长期在充满粉尘的工作环境下会严重影响健康。

发明内容

为解决现有技术存在的上述缺陷，本发明的目的是提供一种基于人工神经网络的自动识别打磨方法，利用人工神经网络自动识别已经标记好的打磨区域和打磨次数，实现自动化打磨处理，有效减少打磨时间，提高生产效率。

为实现上述目的，本发明所公开的一种基于人工神经网络的自动识别打磨系统，应用于数控打磨机器人，具体的方法步骤如下：

S1，在坩埚表面标出打磨区域和次数；

S2，采集坩埚表面的图像信息；

S3，读取图像信息并进行处理；

S4，提取打磨区域和次数在图像中的位置信息；

S5，设定机器人打磨的起始三维坐标(X,Y,Z),规划打磨路径；

S6，提取数字特征向量，利用BP人工神经网络进行数字识别，所述BP人工神经网络由输入层、隐含层、输出层构成；BP算法训练人工神经网络过程具体步骤如下：

(1)对输入0～9样本数字的特征值进行归一化，确定学习效率θ，精度α或者学习次数n；

(2)计算隐含层和输出层的输出值；

(3)计算人工神经网络输出层权值修改量和隐含层权值修改量；

(4)修改输出层权值矩阵和隐含层权值矩阵；

(5)判断是否达到精度α要求或者是否达到学习次数n要求，满足则结束并且将隐含层权

值矩阵和输出层权值矩阵保存到计算机系统中，系统开始识别数字时即可从电脑中读取隐

含层权值矩阵和输出层权值矩阵使用，不满足则返回步骤(2)；

S7，将打磨路径信息和打磨次数传送到机器人控制系统，机器人开始打磨。