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。     

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。