计算机视觉焊缝识别技术研究

对焊缝识别技术进行了深入研究,包括对焊缝图像的中值滤波以降低噪声干扰、对图像的最佳阈值化以获取焊缝信息以及对图像的数学形态学处理以消除焊缝周围孤立点的干扰.在此基础上,提取到较为清晰的焊缝图像,进而采用最小二乘法建立焊缝的轨迹方程,为焊接控制提供依据,提高焊缝跟踪精度及焊接质量.     

弧焊机器人焊缝跟踪神经网络控制器

介绍了一种能提高高弧焊机器人焊缝跟踪精度的神经网络控制器,通过神经网络的补偿作用,弥补了由于无法知道机器人精确模型所造成的控制上的误差,不同于机器人控制中传统的网络控制器,本文提出并应用了基于笛卡尔空间轨迹控制的机器人焊缝跟踪神经网络,大大简化了控制算法,计算机模拟及实验表明,该控制器非常适用于只的实际焊接,对于现有机器人,无须改变其控制器内部结构,即可应用该技术,与常用的机器人关节力矩控制法相比     

煤层气开发地质单元划分与应用实践

根据煤层气生产潜力,结合开发地质条件划分煤层气开发地质单元,能为开发工艺选型提供重要支撑。通过分析各项地质储层参数对煤层气开发效果的影响,建立了评价参数体系,确定出主要研究内容;归纳总结出煤储层精细描述中的各项"点"参数和"面"参数获取的一般方法,结合"多层次模糊综合评价+多参数叠加"法,提出了煤层气开发地质单元的划分方法,在鄂尔多斯盆地东缘临兴地区进行了实践应用。根据钻井、测井、压裂、排采和实验室测试等数据,建立了相关数学模型,得出了各井点8+9号煤层的埋深、构造曲率、厚度、含气量、含气饱和度、渗透率、临储压力比、地下水流体势、煤体结构、水平主应力差、脆性指数等参数,应用克里金插值法绘制各参数的等值线图。然后,应用多层次模糊综合评价法对产气潜力进行评价,叠加气体产出条件和煤层可改造性评价结果将研究区划分为3个产气潜力区38个开发地质单元。其中,"甜点"潜力区开发地质单元10个,包括产出和开发条件均有利的Ⅰ_1类2个,产出有利、开发一般的Ⅰ_2类3个,产出有利、开发较差的Ⅰ_3类1个,产出和开发条件均一般的Ⅱ_2类3个,产出条件不利、开发条件有利的Ⅲ_1类1个;"一般"潜力区开发地质单元20个;"不利"潜力区共划分了8个开发地质单元。该方法可有效服务于"地质-工程-排采"一体化的煤层气开发新理念,为煤层气高效建产区建设提供有效地质支撑。     

钢-铝异种合金脉冲激光焊焊缝表征分析

采用Nd:YAG激光焊对304不锈钢和5052铝合金进行异种金属焊接,分别以峰值功率、焊接速度、离焦量和脉冲频率等工艺参数设计24组工艺试验,并对比分析未熔合、熔合和焊穿3种焊缝表面表征。运用激光点位移传感器测量焊缝高度,探索焊缝高度随激光功率等工艺参数的变化趋势,得出钢-铝焊缝3种表面形貌的工艺参数区间。分析结果表明,焊缝的表面形貌是由激光单点能量、离焦量和脉冲频率等因素共同决定,焊缝高度与峰值功率、焊接速度、离焦量和脉冲频率等工艺参数有一定的变化规律。     

交变/旋转磁场下焊接缺陷磁光成像检测与分类

针对任意角度焊接缺陷难以检测的问题,研究在不同磁场激励下焊接缺陷磁光成像无损检测系统。重点介绍了由U形磁轭产生的交变磁场和平面交叉磁轭产生的旋转磁场激励焊件的机理,比较了交变/旋转磁场激励下不同焊接缺陷的磁光成像效果。基于法拉第旋转效应分析磁光成像特性与磁场强度之间的关系,磁光图像的灰度值可以匹配相应的漏磁场强度。采用主成分分析法提取融合图像列像素灰度特征和通过灰度共生矩阵提取磁光图像纹理特征,建立BP神经网络模型和支持向量机模型识别这些缺陷特征。试验结果表明,在旋转磁场激励下,BP神经网络模型和支持向量机模型的分类精度分别为94.1%和98.6%,相比交变磁场,分类精度分别提高了10.7%和8.5%。旋转磁场激励下的磁光成像克服了定向检测的局限性,能够实现对任意角度焊接缺陷的检测及分类。     

基于视觉的焊缝跟踪模糊控制系统的研制

本文论述一种明型焊缝跟踪控制用视觉传感器ＣＣＤ检测焊缝跟踪偏差，并通过一个参数有调整模糊控制器实现偏差的调节。实验证明，与传统控制方法相比，该系统能够有效地提高焊缝跟踪精度。     

埋弧焊焊缝跟踪控制系统及发展状况

高技术工业生产对厚板焊接的质量越来越高,使埋弧焊具有日益广阔的应用前景,而埋弧焊的焊缝跟踪技术则是进一步提高焊接生产主和焊缝质量的关键。根据所用传感器的不同综述了各种埋弧焊缝跟踪控制系统的原理和特点及各重要部分,分析了其现状并提出了未来发展方向。     

激光焊接状态图像灰度共生矩阵分析法

在激光焊接过程中，金属蒸气和飞溅蕴含着丰富的焊接状态信息.以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象，应用紫外波段和可见光波段高速摄像机摄取焊接过程中金属蒸气和飞溅瞬态图像.分析图像区域纹理二阶统计特征——灰度共生矩阵，并用ASM（angular second moment）能量、惯性矩、熵和自相关性描述灰度共生矩阵，分析灰度共生矩阵与焊缝成形之间的关系，同时提取飞溅数量和面积、金属蒸气质心方位和金属蒸气高度等特征，建立BP（back propagation）神经网络模型，预测焊缝成形.结果表明，所分析方法能够有效反映金属蒸气、飞溅与焊接状态之间的关联，为在线监测大功率盘形激光焊接质量提供依据.     

基于Windows环境下的焊缝跟踪智能控制系统

在中文Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下，应用程序设计语言Ｍｉｃｒｏｓｏｒｔ Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋研究开发一个焊缝跟踪适时能控制系统。该系统不仅能够实现焊缝实时跟踪，而且还包括图象数据库管理子系统，操作简便，并且具有较强的文字和图形辅助功能。