基于熔池红外图像实时跟踪焊缝宽度算法研究

在激光焊接过程中,激光焊机所附带的传感器能够准确实时地反映焊接过程,焊缝宽度的实时动态变化对于描述焊接质量起着至关重要的作用。焊缝宽度准确测量的研究有助于理解焊接过程,获得焊接质量控制模型。针对大功率光纤激光焊接,利用恰当的滤镜系统获得清晰的焊缝熔池图像,建立熔池红外传感跟踪系统。针对大功率光纤激光焊接304型不锈钢过程,研究一种通过熔池图像实时检测焊缝宽度变化的方法。利用高速摄像机获得熔池动态红外图像,通过一系列图像处理技术得到焊缝宽度的识别模型。解决了在金属处于高温下熔池与周边非熔化区的温度比较接近,很难用红外摄像来准确测量焊缝宽度的难题。试验结果表明,所建立的焊缝实际宽度测量模型测量效果良好。     

脉冲熔化极气体保护焊熔池的视觉传感与实时控制

研究对脉冲熔化极气体保护焊（GMAW）熔池过程采用视觉传感与实时控制方法的可行性问题。由于GMAW过程的熔滴过渡现象的复杂性，尝试模拟焊工通过观察熔池变化等因素来调整焊接参数获取满意的焊缝成形的行为。建立了脉冲GMAW过程熔池视觉传感系统，宏观上将熔滴过渡对熔池特征的影响作为黑箱过程处理，根据脉冲GMAW弧光光谱分布和熔池图像特征提取，实现对脉冲GMAW熔池动态过程的实时检测。采用辨识算法建立焊接动态过程的数学模型，进而设计脉冲GMAW熔宽的PID控制器，实现对脉冲GMAW熔池宽度的实时控制。试验表明，建立的视觉传感系统、图像处理算法以及控制器设计检测与控制熔池变化在一定程度上的能够满足脉冲GMAW焊缝宽度的实时性与精度要求。     

TIG焊背面熔宽的神经网络模糊控制

TIG（Tungsten Inert Gas)焊接过程是一个高度非线性、强耦合、时变的系统,针对这一特点,本文设计了单层神经网络模糊控制器,给出了学习算法,该控制器可以自动学习模糊控制规则,并随系统的变化自动调节模糊控制规则,采用普通CCD（Charged Couple Device)摄像机拍摄熔池的正面图像,提取出熔池正面几何参数,利用熔池正面几何参数与背面熔宽的关系模型,对背面熔宽进行实时控制。仿真及试验结果表明,该控制器具有良好的控制性能和控制效果。     

三光路熔池图像的视觉注意特征提取

焊缝跟踪和熔透控制都是焊接质量控制中的重要部分.试验采用三光路视觉传感系统,在铝合金脉冲GTAW焊接过程中,三个光路同时采集熔池正前方、斜后方、斜下方图像,并投影到同一幅图像上.图像包含了焊缝、正面熔池和背面熔池等丰富的信息.采用视觉注意的方法找到图像各部分与熔池特征参数相关的小区域进行处理,将图像中包含的熔池特征参数提取出来.结果表明,视觉注意方法用于焊接过程中熔池特征的实时检测时,由于只处理感兴趣的小区域,比一般方法具有更高的明确性以及高效性.     

两种常见焊接接头的机器人焊接工艺

采用弧焊机器人进行了8 mm厚板对接平位焊、6 mm厚板T形接头平角焊试验,重点分析了坡口根部间隙、焊枪角度、电弧电压、焊接电流和焊接速度对板对接打底层焊缝成形、背面焊缝宽度和余高的影响,以及焊接速度、电弧电压和焊接电流对T形接头焊缝成形、焊脚尺寸和凸度的影响。通过试验优化了焊接工艺参数,获得了正反面成形美观、熔合良好、焊缝宽窄和高低均匀的对接接头;试验测得对接接头背面焊缝宽度为4.04 mm,背面焊缝余高为0.17 mm,正面焊缝宽度为14.20 mm,正面焊缝余高为1.22 mm。采用优化后的焊接工艺参数对T形接头进行了焊接试验,角焊缝两焊趾区域熔合良好、焊缝平齐、焊缝表面微下凹,试验测得焊脚尺寸为6.8 mm。     

BP神经网络修正熔池红外图像焊缝宽度测量算法

在激光焊接中,焊缝宽度的实时动态变化对于描述焊接质量起着至关重要的作用。焊缝宽度的准确测量有助于理解焊接过程,获得焊接质量控制模型。针对大功率光纤激光焊接304型不锈钢过程,利用高速摄像机,获得清晰的熔池动态红外图像。红外图像仅仅是熔融焊缝处的热成像,难以准确测量焊缝宽度,必须利用BP神经网络加以修正,得到实际焊缝宽度。三组试验结果表明了BP神经网络焊缝宽度测量模型的有效性。     

基于GBDT算法的焊缝背面熔宽预测

针对智能化焊接中的熔池质量控制环节,采用端到端的集成学习模型,提出一种更加有效的实时预测方法。基于集成学习算法GBDT建立起焊接参数、熔池尺寸与焊缝背部熔宽之间的预测模型。训练数据集由GTAW焊接仿真数据以及焊接实验数据组成。该模型有效提高了焊接过程中背面熔宽的预测准确性,进而为智能化焊接提供更有效的熔池质量控制。     

铝合金TIG焊接熔池状态多传感器数据协同感知算法

针对铝合金钨极惰性气体保护电弧焊(tungsten inert gas arc welding,TIG焊)过程中,焊接工艺参数的实时状态与焊缝熔池三维尺寸间的非线性对应关系,研究建立一种基于信息物理融合的多传感器TIG焊过程熔池状态协同感知计算方法. 首先,构建由红外温度传感器、电弧形态传感器、电弧能量传感器和焊接位置传感器组成的TIG焊过程熔池状态信息物理融合系统架构. 其次,考虑焊接过程中焊枪电弧的运动特性和测量噪声影响,设计基于温度、位置、能量传感器信息交互的熔池长宽深三维参数状态感知策略,并基于多传感器数据的异步和异构特性,提出了基于无迹卡尔曼滤波的焊接过程中熔池状态的多传感器数据协同感知算法. 针对7075超硬铝合金TIG焊过程进行熔池参数在线测量与辨识试验,结果表明,所提算法能够根据TIG焊过程多传感器数据实时计算熔池参数结果,焊缝宽度和焊缝高度计算结果误差基本上控制在10%以内,该算法响应时间基本控制在0.3 s内,能够较为准确地评估焊接过程中熔池的实时状态.     

钨极氩弧焊焊缝熔宽模糊控制系统设计

设计了一种焊接质量参数自调整模糊与积分的混合控制器，并用ＣＣＤ摄像机正面拍摄熔池图象的计算机视觉传感方法对焊缝熔宽进行实时控制，试验表明，该系统具有良好的控制特性，能获得较满意的控制效果。     

焊接参数对铝合金VPPA焊缝成形的影响

在铝合金变极性等离子弧穿孔立焊过程中,正、反极性电流和离子气流量等焊接参数对焊缝成形和焊缝质量都有显著影响,这些焊接参数的合理匹配是保证穿孔过程和焊缝稳定成形的重要前提.试验采用厚度10 mm的LD10铝合金板作为焊接母材,重点研究了焊接电流和离子气流量对焊缝质量的影响,分析了正、反极性电流的幅值和时间比对焊缝成形的影响规律.研究结果表明:随着焊接电流的增大,焊缝背面熔宽和余高增大,正面熔宽增大而余高减小;随着离子气流量的增大,焊缝背面余高和宽度增加,正面余高和宽度减小.     

Neural network modeling for weld shape process of P-GMAW

Weld shape control is a fundamental issue in automatic welding. In this paper, a double side visual system is established for pulsed gas metal arc welding （ P-GMAW） , and both topside and backside weld pool images can be captured and stored continuously in real time. By analyzing the weld shape regulation with the molten metal volume, some topside weld pool characterized parameters （WPCPs） are proposed for determining penetration in butt welding of thin mild steel. Moreover, some BP network models are established to predict backside Weld pool width with welding parameters and WPCPs as inputs.     

基于神经网络模型的P-GMAW焊缝成形过程仿真

脉冲熔化极气体保护焊(P-GMAW)是一种高效、适应性强的焊接方法之一,在工业生产中得到了广泛的应用.文中以低碳钢P-GMAW为对象,研究其焊缝成形过程的建模与仿真方法.文中首先利用BP神经网络,建立了该过程的动态模型,然后利用该模型的稳态与动态仿真揭示了P-GMAW过程的成形规律.同时,文中提出了一种利用神经网络模型...     

激光-MIG复合焊熔透状态视觉检测方法的研究

激光-MIG复合对接焊中,熔透状态是反映焊缝成形质量的重要指标.为获得反映熔透状态的信息,在此采用视觉传感器时焊接过程中的熔池正面、小孔图像、熔池背面分别进行了检测.结果表明,在复合对接焊条件下,采用熔池正面图像检测或小孔热辐射图像检测的方法,不能判断出熔透状态.采用主动照明的拍摄方式并选用合适滤光片的熔池背面图像的视觉检测方法,能够获得反映焊缝熔透状态的图像.     

熔焊快速成型中焊缝下塌问题的研究

介绍了熔焊快速成型的计算机控制系统，该系统能够在焊接过程中对焊接参数实时调节。应用该系统进行了堆焊试验，对试验结果进行分析得出了焊接工艺参数与成型焊缝熔宽、余高之间的关系。分析了熔焊快速成型中熄弧处焊缝容易下塌的原因，并以焊接工艺参数对焊缝成型影响的研究为依据．提出了一些解决的措施。进行了单道多层和多道多层的堆焊试验，试验证明所提出的方法有效。     

管道全位置焊接熔池监测试验研究

在管道全位置自动焊接过程中,焊接熔池形态监测对焊接质量控制有重要意义。设计一套熔池监测试验装置,方便采集清晰的熔池图像。运用图像处理技术检测熔池边缘。用熔池长度、熔池宽度以及熔池头部轮廓二项式系数等特征参数重新定义熔池形态。应用正交试验法和极差分析法,研究在仰焊区段焊接电流、电弧电压以及焊枪摆速等因素组合变化时对熔池形态的影响程度。结果表明:采用优化的焊接工艺参数组合,可以获得良好的焊缝成形质量。     

激光焊熔池图像三维形态恢复算法分析

利用熔池图像表面的明暗变化恢复熔池表面三维形态,分析熔高和熔宽等特征与焊接质量的关系.试验装置采用红外激光辅助光源和带有近红外窄带滤波组合系统的高速影像设备实时捕捉熔池动态图像,并根据统计学估计光源位置参数,采用基于单幅熔池灰度图像的明暗恢复形状技术(shape from shading,SFS)中的局部分析算法来恢复熔池三维表面形态,并通过中值滤波和三次样条插值对三维重建后熔池形状进行去噪和平滑处理.结果表明,所采用的方法能有效地恢复熔池表面信息,为大功率盘形激光焊接过程中根据熔池二维图像预测焊缝成形提供了一种方法.     

Neural network modeling for dynamic pulsed GTAW process with wire filler based on MATLAB

0　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＧＴＡＷ ｐｒｏｃｅｓｓｉｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄａｓｍｕｌｔｉ ｖａｒｉａｂｌｅ ,ｃｏｕｐｌｉｎｇａｎｄｎｏｎｌｉｎｅａｒ.Ｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｈａｒｄｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｆｏｒｒｅｌａｔｉｎｇｗｅｌｄｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓｔｏｔｈｅｗｅｌｄｐｏｏｌｓｈａｐｅｓ.Ｔｈｅｍａｊｏｒｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆｒｅｇｒｅｓｓｉｎｇｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｃｅｓｓ,ｓｏｉｔｓａｐｐｌｉｃａ…     

Supervised descent method for weld pool boundary extraction during fiber laser welding process

In order to obtain a high-quality weld during the laser welding process, extracting the characteristic parameters of weld pool is an important issue for automated welding. In this paper, the type 304 austenitic stainless steel is welded by a 5kW high-power fiber laser and a high-speed camera is employed to capture the topside images of weld pools. Then we propose a robust visual-detection approach for the molten pool based on the supervised descent method. It provides an elegant framework for representing the outline of a weld pool and is especially efficient for weld pool detection in the presence of strong uncertainties and disturbances. Finally, welding experimental results verified that the proposed approach can extract the weld pool boundary accurately, which will lay a solid foundation for controlling the weld quality of fiber laser welding process.