基于熔池特征融合的选区激光熔化缺陷预测方法研究

针对单一熔池特征对选区激光熔化缺陷预测精度不高的问题，提出了一种基于熔池特征融合的选区激光熔化过程缺陷预测机器学习模型。利用红外热像仪拍摄选区激光熔化过程中的熔池红外图像，检测工件中的缺陷并对其相对应的熔池红外图像进行类型标定。通过提取拍摄的熔池红外图像中熔池的灰度梯度特征、尺寸特征和形状特征，融合特征向量后得到新的特征向量，并传入K-邻近算法（KNN）中进行缺陷分类和缺陷预测，并通过比较算法预测缺陷的准确率确定K值。结果表明，运用这种融合特征分类KNN算法对选区激光熔化缺陷预测的准确率可达97.5%，相比单一熔池特征缺陷预测方法效果有较大的提升。     

基于机器视觉的激光熔覆熔池形貌监测

为了研究激光熔覆过程中熔池形貌的变化,搭建了激光熔覆熔池在线监测系统。采用COMS相机与激光设备同轴装配的方式获取熔池图像,在分析熔池灰度直方图分布的基础上,采用三角阈值分割的自适应阈值分割法对熔池图像进行二值化,通过Canny算子检索出熔池图像的边缘,利用最小外接矩形算法获取熔池区域的长和宽。以45钢为基体、420不锈钢为熔覆粉末进行9组单道熔覆正交实验。实验结果显示,在该监测系统下测得的熔池宽度与电子显微镜下测量的实际熔覆宽度平均误差为4.5%,验证了该视觉监测系统的有效性。对监测系统下得到的熔池宽度进行极差分析,结果表明：激光功率对熔池宽度的影响最大,其次是扫描速度,最后是送粉速率;熔池宽度随激光功率的增大而增大,随扫描速度和送粉速率增大而减小。利用该监测系统获取的熔池信息与变化规律可作为激光熔覆实时控制的参考变量,为激光熔覆实现闭环控制奠定基础。     

基于目标检测的选区激光熔融成形过程熔池与飞溅监测

在选区激光熔融成形过程中,飞溅与熔池包含了能够体现加工质量的重要特征信息,从成形过程采集到的熔池图像中,获得这些信息,实现选区激光熔融的过程监测是近年来研究的重点之一。为了更加精确且有效地从图像中提取熔池和飞溅的信息,提出了一种基于YOLOv5目标检测模型,实现了对成形过程图像中飞溅与熔池的实时定位与捕获。首先,以YOLOv5s目标检测网络为基础,调整骨干网络的深度与宽度,修改检测头的数量。之后,引入自校正卷积与CBAM注意力机制模块,设计了新的特征整合结构,通过上述步骤,提升了网络的检测性能。将工业相机采集到的图像制作为目标检测数据集,进行模型的训练与测试,结果表明该网络能够从原始图像中对飞溅与熔池目标进行准确的定位,在具有良好的检测精度的同时,网络模型的参数量极少,更加符合工业应用的需求。网络的检测精度mAP@0.5:0.95达到了0.466,为基于图像的选区激光熔融过程监测提供了一种新的方法。     

基于激光视觉的脉冲GTAW熔池振荡检测与分析

熔池振荡频率与焊缝全熔透状态有较为直接的物理对应关系,但熔池振荡频率的检测十分困难。针对该问题提出一种基于激光视觉的熔池振荡特征频率检测传感新方法。在介绍激光视觉法原理基础上,设计脉冲非熔化极气体保护焊(Gas tungsten arc welding, GTAW)熔池振荡激光视觉传感试验系统。采集反映熔池振荡变化的视频图像,提出激光特征条纹的图像处理算法,并利用Matlab软件编写相应的程序获得熔池振荡波形,利用快速傅里叶变换提取出熔池振荡特征频率。试验结果表明,激光视觉法不仅成功实现脉冲GTAW熔池振荡信号的检测传感,而且克服了已有的脉冲GTAW熔池振荡检测法不能被用于连续焊接的缺陷。软件系统能够较准确地提取出熔池振荡特征频率、处理时间为20 ms,满足熔池振荡信号的实时检测要求,为连续脉冲GTAW熔透控制奠定了基础。     

激光焊接不锈钢熔池图像分割算法

激光焊接熔池的形态及其变化与焊接质量密切相关。设计高速视觉传感系统,通过增加特定波长辅助光源照射熔池,获取熔池形态相关信息。通过分析熔池及其阴影与背景的特点,将图像分为左右两部分,分别采用不同组合的数学形态学处理,分割出熔池及其阴影的区域。通过试验验证,该算法能够有效分割熔池及其阴影,为后续熔池形态变化及焊接质量分析打下了基础。     

基于相位一致性的激光熔覆熔池边缘提取方法

针对激光熔覆过程中存在弧光、熔融金属液滴等干扰导致激光熔覆熔池边缘难以准确提取的问题,提出了基于相位一致模型的熔池边缘提取方法。为了得到完整、精准的熔池边缘,对获取的熔池图像进行预处理后,使用基于阈值的方法,对熔池进行初步分割,对剪裁后的熔池图像采用相位一致性模型进行边缘检测,将其边缘在粗分割区域进行标记,对标记图进行进一步分割并用sobel算子对精分割区域进行边缘提取。相关试验的对比分析表明,该方法具有良好的熔池边缘提取精度和干扰鲁棒性。     

大功率激光焊接图像边缘检测系统的实现

提出了一种基于FPGA和四元数的高强度低合金厚钢板激光焊接熔池图像边缘检测系统,以及该系统的实现方法。针对大功率激光焊接速度快和控制实时性要求高的特点,采用FPGA构建熔池图像高速处理平台。通过实验研究,分析了基于FPGA的四元数运算的精度。构建了基于FPGA和四元数的彩色图像边缘检测系统软硬件平台,采用单位四元数以及三维空间矢量旋转的对应关系构造滤波器,完成高强度低合金厚钢板的激光焊接熔池彩色图像边缘提取。由于向量代数的局限性,彩色图像的R、G、B分量之间存在相关性和连续性,如果单独利用其中一种分量来描述,则会损失掉图像的部分信息,该方法处理熔池图像的优势在于运算中保留了图像R、G、B分量之间的相关性和连续性。并且该系统具有便携性好、实时性强、成本低、可维护性强等优点,在大功率激光焊接质量检测以及其他工业、医学图像检测领域都具有较强的通用性和推广价值。     

激光致熔池图像获取及质心提取方法研究

激光焊接已广泛应用于航空航天、汽车、船舶、医疗器械等领域关键部件的制造。为保证焊接质量,可使用工业CCD相机在焊接过程中实时检测熔池中心与焊缝间的偏差,并根据偏差进行调整。因此,首先要对激光致熔池获取和质心提取方法进行研究。由于激光焊接中熔池温度高,应用工业CCD相机直接拍摄熔池的图像无法进行图像处理。为拍摄熔池清晰图像,在对熔池辐射光线特性进行分析的基础上,结合工业CCD光谱响应特性,确定合适的采集熔池图像所需光谱波长范围。应用镜头前放置了所求波长滤光片的工业CCD相机,拍摄直接作用在304钢板上的激光致熔池图像,并对熔池边缘识别和熔池质心计算方法进行了研究。实验表明,所提出激光致熔池提取方法及质心计算方法有效。     

基于激光点阵的TIG焊熔池自由表面三维形貌测量方法

测量弧焊熔池自由表面三维形貌对研究电弧与熔池耦合作用机理,控制焊缝成形及全熔透等有着重要意义。针对现有的三维测量方法难以应用于强弧光、熔池表面镜面反射情况,提出一种点阵激光测量熔池自由表面三维形貌的新方法。通过分析建立熔池自由表面反射成像激光点与投射激光点之间的映射模型,提出基于投射激光点更新的熔池自由表面三维恢复算法。重建连续钨级惰性气体保护焊(Tungsten inert gas arc welding,TIG)熔池自由表面三维形貌,提取其宽度和高度尺寸,并与实际测量结果进行对比。结果表明,点阵激光测量法不仅有效避免弧光干扰实现了熔池自由表面的动态测量,而且重建的熔池自由表面三维形貌几何尺寸变化与实测结果吻合较好,宽度和高度误差分别为1.73%,2.32%,为更好地研究TIG焊熔池自由表面行为演化规律提供一种新方法。     

基于熔池运动特征的选区激光熔融过程状态检测方法

选区激光熔融是一种极具发展前景的金属增材制造技术,由于加工过程容易产生各种缺陷,过程监控对于产品质量的控制显得尤为重要.熔池变化特征是最有效的监测手段之一,但是传统的熔池几何特征缺乏与不同熔化状态的准确对应关系.针对该问题,根据熔池特点提出一种新的熔池运动特征用于描述运动熔池的变化规律.首先利用激光扫描位置数据确定熔池的移动方向及质心,然后通过设定3个不同尺度的阈值来捕捉飞溅,并结合连通分量分析方法提取熔池区域和飞溅,进一步消除熔池感兴趣区域中的飞溅.接着将熔池质心到熔池边界轮廓的距离按顺时针方向展开,获得一个36维的矢量特征用于描述运动的熔池.最后,利用k均值聚类算法分别对同一工艺参数和不同工艺参数下获取的熔池进行了聚类分析,并与传统的熔池几何特征进行了对比.实验结果表明,提取的36维熔池运动特征可以较好地区分熔池移动方向及不同的熔化状态,为选区激光熔融过程在线监控提供了一种新的思路.     

GMAW焊熔池图像处理算法

根据GMAW焊的特点,建立焊接熔池图像传感系统,获取了清晰的熔池图像,并对焊缝熔池图像的特征进行分析。采用自适应维纳滤波、GAMMA值增强和Otsu阈值分割进行图像预处理,并采用形态学开运算和Prewitt边缘检测算子对图像进行了后处理。结果表明,这套算法能够对熔池图像进行有效地处理,获得清晰完整的熔池边缘。     

Real-time image processing for vision-based weld seam tracking in robotic GMAW

Image capturing and processing is important in using vision sensor to effectively track the weld seam and control the weld quality in robotic gas metal arc welding (GMAW). Using vision techniques to track weld seam, the key is to acquire clear weld images and process them accurately. In this paper, a method for real-time image capturing and processing is presented for the application in robotic seam tracking. By analyzing the characteristic of robotic GMAW, the real-time weld images are captured clearly by the passive vision sensor. Utilizing the main characteristics of the gray gradient in the weld image, a new improved Canny edge detection algorithm was proposed to detect the edges of weld image and extract the seam and pool characteristic parameters. The image processing precision was further verified by using the random welding experiments. Results showed that the precision range of the image processing can be controlled to be within ±0.3 mm in robotic GMAW, which can meet the requirement of real-time seam tracking.     

铜熔池信息视觉检测和图像处理研究

建立了一个近红外CCD熔池动态信息的图像检测系统,用于钢表面铜熔池视觉信息的检测.应用窄带滤光技术成功地解决了强弧光干扰,在获取清晰的焊接熔池区图像的基础上,研究了焊缝熔池几何尺寸的边缘检出方法,获得了满意的熔池边缘特征图像.     

Obtaining weld pool vision information during aluminium alloy TIG welding

An image sensing system for the TIG (tungsten inert-gas arc) welding process of aluminium alloy was established. The relationships between the image sensing system and the characteristic of welding current were discussed in detail. Front and back images of the weld pool were obtained with different welding parameters. In order to process the image, the characteristics of an aluminium alloy were analysed. Image processing and pattern recognition were first used to obtain information from the TIG welding process for aluminium alloy. The image of the weld pool was pre-processed using a series of methods: a weighted median filter, a statistical threshold by expectation and the projection method. A neural network method was used to extract the edge of the images of the weld pool. The result of detecting the edge with a BP neural network were excellent. The symmetry of the weld pool for aluminium alloy was studied when the welding current is large. The edge of the image of the whole weld pool is obtained in a single side image and an accurate method for measuring the weld pool geometry parameter is provided. Experiments show that using the image sensing to control the TIG weld width for aluminium alloy is an effective method.     

对接TIG焊熔池正面几何形状参数的检测

研制出连续电流对接TIG焊熔池正面形状参数实验检测装置。利用普通CCD摄像机,通过光学参数的优化和采集参数的动态调整,拍摄出了清晰度和分辨率都较高的对接TIG焊熔池正面图像。根据对接TIG焊熔池图像特点,设计出图像处理算法,检测出了焊接熔池的整个边缘,得到了不同工艺条件下对接TIG,焊熔池几何形状参数的实际尺寸。     

Visual sensing and penetration control in aluminum alloy pulsed GTA welding

In this paper, visual sensing and penetration control in aluminum (Al) alloy pulse gas tungsten arc welding were researched. Firstly, a three-optical-route visual sensor was designed. The sensor can capture the weld pool from three directions at the same time. After analyzing the influences of different factors on weld pool image, serials of clear and stable weld pool images were obtained. Then, image processing technologies were developed to compute back topside weld pool geometry parameters. Wavelet transform and Canny operator were synthesized to get all edges in the weld pool image. After noise removal and calibration, the breaking edges of weld pool were obtained, and then piecewise curve fitting based on polynomial function were used to recover the whole weld pool edge. Lastly, proportional–integral–differential and a multiplex controller were designed to control penetration in welding process. Experiments proved that visual-based penetration control can insure welding quality well from weld pool width and reinforcement.     

基于M带小波变换的焊接熔池图像边缘检测

利用M带小波变换理论对CO2焊图像进行处理。基于Mallat小波模极大值边缘检测技术，研究了熔池边缘和焊缝位置的M带小波检测方法及算法实现，对边缘检测结果进行了分析。对CO2焊图像处理结果表明，用M带小波变换理论构造的小波基对提取熔池边缘和焊缝位置效果较好，可用于熔深控制、焊缝跟踪等领域。     

An application of genetic algorithm for edge detection of molten pool in fixed pipe welding

This paper presents a study on an application of genetic algorithm (GA) for edge detection of molten pool in fixed pipe welding. As circumferential butt-welded pipes are frequently used in power stations, offshore structures, and process industries, it is important to investigate the characteristic of the welding process. In pipe welding using constant arc current and welding speed, the bead width becomes wider as the circumferential welding of small-diameter pipes progresses. In order to avoid the errors and to maintain the uniform weld bead over the entire circumference of the pipe, the welding conditions should be controlled as the welding proceeds. This research studies the intelligent welding process of aluminum alloy pipe 6063S-T5 in fixed position using the AC welding machine. The monitoring system used an omnidirectional camera to monitor backside image of molten pool. A method of optimization for image processing algorithm using GA was proposed and has been implemented into a process to recognize the edge of molten pool. The result of detection, which is back bead width, was delivered into a fuzzy inference system to control welding speed. The experimental results show the effectiveness of the control system that is confirmed by a sound weld of the experimental results.     

基于卡尔曼滤波的焊缝检测技术研究

提出一种基于卡尔曼滤波技术的电弧焊焊缝检测新方法。利用视觉传感器获取弧焊区熔池图像,并抽取图像质心作为描述焊缝位置的特征矢量,建立图像质心状态方程和测量方程。在有色噪声模型的基础上,应用卡尔曼滤波对图像质心位置和质心位移进行状态估计,得到最小均方差条件下的焊缝位置最佳预测值,从而减小过程噪声和测量噪声引起的焊缝位置测量偏差,实现弧焊过程中焊缝位置的精确检测。计算机仿真及实际焊接试验结果验证了该方法的有效性。