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摘要
CFRP/钛合金叠层材料作为一种重要的航空结构件材料，对制孔的加工精度要求苛刻，因此设计合理的实时监测算法，实现对复材叠层制孔过程产生的边缘毛刺等异常问题的监测迫切而必要。由于CFRP的材料特性，钻削加工过程中在CFRP层出入端面容易形成撕裂缺陷，影响整体孔壁的加工质量。基于深度学习的目标语义分割算法能够有效自动识别并评估这种缺陷的生成情况以及严重程度，从而有效监测CFRP/钛合金叠层材料的制孔质量。通过对钻削制孔实验后得到的工件进行毛刺区域分割算法验证表明，提出的基于深度学习的语义分割算法能够有效识别孔边缘毛刺，且识别算法的m-IOU达到71.33%,语义轮廓测度达到55.09%。
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单位上海飞机制造有限公司
