基于YOLOv5的换向器表面缺陷检测算法研究

在零部件制造和使用过程中,可能会在零部件表面出现缺损现象,而零部件在反复使用过程中其微小缺陷可能扩大甚至使损坏零部件,进而导致零部件所在系统发生故障。以工业用典型零部件换向器为研究对象,提出了基于深度学习算法的零部件缺陷检测方法。研究中,基于KolektorSDD数据集,首先采用Mosaic数据增强方法对换向器缺陷数据集中的数据进行旋转、裁剪等处理,对数据集进行扩充,构建数据集。其次,将构建的数据集划分为训练集和测试集。采用构建的训练数据集,搭建深度学习框架并采用YOLOv5卷积神经网络训练模型,建立换向器表面缺陷识别模型。最后,采用构建的识别模型对测试集中的数据进行测试。结果表明,训练模型性能评价指标平均精确率均值(mAP)及正样本召回率(Recall)均高达95%以上,采用深度学习中YOLOv5目标检测算法对换向器表面缺陷的检测精度可高达90%。     

基于声发射多特征融合的搅拌摩擦焊缺陷监测

搅拌摩擦焊(friction stir welding, FSW)是一个多物理场耦合过程,焊接过程中声发射信号与焊接缺陷具有关联性. 基于声发射检测与多特征融合研究FSW缺陷监测方法,实时检测固态介质中的声发射信号,利用短时傅里叶变换、小波变换、梅尔频谱对声发射信号进行分析,确定焊接缺陷与声发射信号之间的相关性,最后通过concat融合方法构建多特征向量. 结果表明,FSW在预制缺陷处具有不同的声发射信号特征. 短时傅里叶、小波变换的主要频段集中在20 kHz,出现缺陷时功率分别达到?40,0.8 dB以上,梅尔频谱的主要频段集中在3.5 kHz出现缺陷时功率达到?40 dB以上. 应用多层神经网络分别建立基于单特征、多特征向量的焊接缺陷识别模型,多特征向量的焊接缺陷识别模型在数据集中的平均识别率达到97%,比基于单一特征缺陷识别模型提高18%. 研究的多特征缺陷识别模型能更准确地对焊接状态进行识别与监测.     

基于SAX算法的CMT增材制造缺陷在线监测

针对增材制造过程中形成的缺陷会对工件造成不可逆的影响，分析了冷金属过渡（Cold metal transfer, CMT）增材制造过程的焊接电流信号和焊接电压信号，提出了一种基于时间序列算法的CMT增材制造缺陷在线监测方法。设置不同的焊接工况，收集良好组和缺陷组的原始焊接电流和焊接电压信号，使用SAX(Symbolic aggregate approximation)算法对数据进行预处理。使用随机森林模型对数值型数据再分类，达到实时监测的效果；同时为突出SAX算法的优越性，设置对比试验组，将原始的焊接电流数据直接放入随机森林模型进行分类。结果表明，原始焊接电流组的测试集准确率为80%,SAX算法数据预处理组的测试集准确率为96%。     

基于相关与时耗复合维归约的弧焊电源动特性自适应在线监测

提出了相关与时耗复合维归约方法,可实现多种弧焊电源动特性自适应在线监测.其核心思想是从一个大的特征库中选择出最贴近监测对象的若干特征.该方法充分考虑特征间的相关性,以及在线监测的时效性.搭建了较为完善的焊接试验数据采集平台,共采集189次焊接过程的电压电流数据作为样本,并以人工评定结果作为文中维归约方法教师信号,即类的标签.随机选择150个样本组成训练集,剩余39个组成测试集.运用文中维归约方法的寻找最优的特征子集.结果表明,找到的最优特征子集的自动化评定准确率达97.435 9%,接近应用要求.     

基于代理模型和NSGA-Ⅱ的超高强钢电阻点焊工艺参数多目标优化

为寻求超高强钢电阻点焊时最佳的焊接工艺参数,开展正交试验法设计三因素五水平的平板搭接点焊试验,以焊接时间、焊接电流和电极压力为可调的工艺参数,将熔核直径、压痕深度、拉剪强度及飞溅情况作为焊接接头质量评价指标.基于高斯过程回归和BP神经网络建立起焊接工艺参数与焊接接头质量评价指标之间关系的代理模型,训练的结果显示模型精度很高.最后利用带精英策略的非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ实现多目标优化,得到各评价指标之间的最优pareto解集.经验证,各评价模型的相对误差值都很小.结果表明,该优化方法有较好的预测效果和稳定性.通过使用较少的试验数据,建立优化模型的方法对电阻点焊及其它焊接领域最佳焊接工艺参数的选取具有重要的指导价值.     

基于生成对抗网络的小样本激光焊接缺陷数据集生成

为了提升深度学习模型在不均衡小样本激光焊接表面缺陷数据集上的性能,优化了小样本数据量输入下的对抗生成网络(Generative Adversarial Network, GAN)模型. 通过对比激光焊接缺陷和其他用于测试对抗生成网络的公共数据集在特征复杂度上的区别,设计了一种全新的OCM (one class mixup)模块,并将其引入至针对有限样本的stylegan2-ada中,以提升GAN的性能,加快其收敛. 试验结果表明,在分类模型上,通过OCM-stylegan2-ada生成的数据集,比原始数据集性能提升40%,比使用mixup和stylegan2-ada增强后的数据集性能上提升20%,同时生成的焊接缺陷图片质量大幅提升.     

超薄钛合金激光叠焊焊接特性

文中针对超薄工业纯钛合金激光叠焊工艺进行了探索.采用0.1 mm厚的超薄TA1钛合金板材开展激光焊接工艺试验,分析了TA1金属板激光叠焊焊缝成形缺陷及内部气孔缺陷的形成原因和抑制措施,从离焦量及焊接热输入等方面对工艺参数与焊缝成形的关系进行了研究,最后利用拉伸试验的方式进行焊缝力学性能测试.试验结果表明,通过合理的选择...     

多源信息驱动的焊接典型缺陷在线智能识别

为避免转向架的焊接过程出现烧穿、未熔合、卡丝、夹渣等缺陷,文中构建了转向架机器人MAG焊接过程信息采集系统,能够实时采集熔池图像、电弧声音及电压信息.分别提取了与质量密切相关的关键特征,并基于XGBoost模型开展了知识建模与融合分析.最终实现了类似于焊接技能大师的信息感知与质量分析能力,综合精度可达90％以上,从而提升了转向架焊接作业的质量可靠性与智能制造水平.     

基于支持向量机的铝合金点焊多类缺陷识别

利用从铝合金点焊过程工艺参数曲线上提取出的特征向量,建立了铝合金点焊过程喷溅缺陷和未熔合及未完全熔合缺陷的支持向量机识别模型.根据所建立的识别模型,用采集的样本数据进行了训练,并用独立的测试数据对训练的结果进行了测试.结果表明,所建立的支持向量机识别模型在给定的样本集的情况下,识别喷溅缺陷的准确率为96.7%,识别未熔合及未完全熔合缺陷的准确率为100%,利用支持向量机方法实现铝合金点焊多类缺陷的自动识别是可靠的.     

基于BP神经网络的镁合金焊缝成形预测

为了研究镁合金的焊缝成形效果,搭建了焊接试验平台和数据采集系统,通过试验采集焊缝的数据样本,作为BP神经网络的学习训练和预测样本。建立了基于BP神经网络的镁合金焊缝成形预测模型,利用神经网络的映射能力和分析能力,采用焊接过程的焊接电流、焊接电压、焊接速度、焊丝干伸长作为预测输入,把焊缝成形中的焊缝熔深、熔宽、余高作为信息输出对神经网络进行训练,从而建立基于BP神经网络的焊接参数和焊缝成形的映射模型,通过BP神经网络的预测试验,预测值与实际值的误差能够控制在5%以内,可以满足设计要求。     

基于改进DG-MobileNet模型的焊缝缺陷识别方法

针对焊接缺陷识别及分类过程中，传统卷积神经网络识别准确率低、适应性差和低效等问题，提出一种基于融合空洞卷积的DG-MobileNet焊接缺陷识别模型。首先，基于MobileNet模型将深度可分离卷积与空洞卷积相结合以扩大卷积核感受野；然后，引入DropBlock模块和批量规范化算法优化焊接缺陷特征提取过程和防止过拟合现象；其次，引入SENet自注意力机制进行特征重标定，提升焊接缺陷识别效率。此外，考虑到焊接缺陷数量类不平衡问题，采用DCGAN进行数据增强并在增强后的数据集上验证模型有效性。实验结果表明，相比于传统算法，DG-MobileNet在焊缝缺陷图像特征提取、识别准确率和耗时方面均具有更好的效果，其测试准确率达到98.62%。     

基于粗集的焊接质量级别智能决策

提出了一种焊接质量级别的粗集决策新算法.分析了焊接缺陷智能识别算法的粗糙特征;将分级依据作为条件属性,质量级别作为决策属性,建立了焊接质量智能分级的粗集模型;从焊接缺陷库中选取了多组有代表性的复合焊接缺陷样本,构建知识库,形成决策表;对决策表中的信息进行了计算和约简,得到了最小决策规则.结果表明,相比普通分级算法74％的分级正确率,提出的新算法正确率高达94％,并对智能识别过程中的迁移错误具有很强的鲁棒性,应用前景广阔.     

基于改进VGG13的冲压件表面缺陷识别方法研究

针对现有冲压件制品缺陷检测方法准确率低的问题,分析深度学习的原理与方法,以VGG13网络为基准模型,通过在特征提取层之后增加CBAM模块进行改进,提出5种基于VGG13与CBAM注意力机制模块相结合的网络模型（VGG13-CBAM）,将改进后的新模型与改进前原VGG13模型分别在武汉某制造车间采集的冲压件缺陷数据集上进行实验研究。将数据集以6∶2∶2划分为训练集、验证集、测试集,并使用数据增强进一步扩充训练集,增加模型泛化性能,对比数据增强前后效果的提升。实验结果表明：在改进后的VGG13-CBAM03网络与VGG13-CBAM04网络上效果明显提升,测试集正确率由79.65%分别提高到了81.55%和81.40%,在使用数据增强对训练集进行扩充后,测试集正确率分别达到84.25%和84.15%,有效提升了冲压件缺陷检测准确率。     

动力电池1060铝合金薄板可调环形光斑激光搭接焊工艺优化

激光焊接为动力电池铝合金薄板焊接提供了有效技术手段，然而传统激光焊接工艺在高焊接速度要求下易产生飞溅、气孔等缺陷，影响构件的服役性能.文中开展可调环形光斑激光搭接焊工艺调控研究，阐明了中心-环形激光功率对焊缝成形的影响规律，在此基础上，确定了无飞溅、少气孔、大搭接面熔宽的高速稳定焊接工艺窗口.在上述工艺窗口范围内，以小熔深波动与大搭接面熔宽作为目标，基于Kriging模型与NSGA-Ⅱ遗传算法开展多目标工艺参数优化.经验证，在焊接速度70 mm/s以上，焊缝成形质量进一步得到提升，搭接面熔宽提高8.89%、熔深波动小于10%、无明显成形缺陷.     

基于人工神经网络构建优化拖拉机后壁板拉延成形工艺模型

采用人工神经网络构建了拖拉机后壁板拉延成形的目标函数模型,建立了拉延成形工艺参数和性能评价指标之间的映射关系,为各参数的研究和优化提供了重要参考.通过正交试验法对模型的训练.得到了高精度的神经网络模型.通过对拖拉机后壁板进行拉延成形建模.并对训练后的网络进行测试.网络误差小于5%,验证了所建网络模型的正确性和实用性,为工艺优化提供了行之有效的手段.     

汽车车身多层板焊接变参数控制方法

针对汽车车身焊装过程中普遍存在一把焊钳采用一个工艺参数焊接不同车型、不同层数和板厚的焊点,从而造成较多焊接缺陷的问题,利用单片机作为核心开发了点焊监控系统,该系统能够实现点焊过程数据采集、网络信息传输和基于焊点数的工艺参数调整等功能.为了防止焊接工艺参数使用混乱,在分析了焊接过程参数的基础上,建立了工艺使用的评判算法,...     

基于Faster R-CNN的刨花板表面缺陷检测研究

为了克服刨花板表面缺陷人工目视检测的局限性,实现对多种缺陷准确、实时检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测方法。运用从工厂生产现场获取的各种表面缺陷图,制作成一个包含3566张刨花板表面缺陷图像数据集,其中主要包括胶块、水印、砂痕、杂物、粗刨花5种缺陷类型。通过用该数据集对Faster R-CNN在ZF、VGG16和ResNet101不同特征提取网络下的不同锚点(Anchor)设置模型分别进行训练、验证和测试,并对比了不同参数对检测精度的影响。结果显示,该方法能有效检测刨花板表面缺陷,且模型在ResNet101作为特征提取网络时准确率最高。在对训练好的Faster R-CNN模型的鲁棒性进行评估和验证中,模型对122张新图像的5种缺陷类型进行检测,测试的5种缺陷类型识别率分别为92.31%、91.84%、90.57%、96.88%和95.24%,平均检测率为93.37%,测试结果表明该方法能为基于机器视觉刨花板表面缺陷检测系统提供良好支撑。     

DH36钢摩擦叠焊工艺试验研究

对DH36结构钢进行25 mm孔深摩擦叠焊工艺试验,并对焊接过程及工艺参数变化进行实时监测,焊后对接头的宏观形貌、热机耦合过程、硬度分布以及拉伸性能进行了测试。研究结果表明,摩擦叠焊焊接过程可分为预热、加压、恒压焊接以及停转顶锻;对直径18 mm、孔深25 mm的锥形塞孔,在焊接转速7 000 r/min,压力25~40 kN,均可获得无缺陷焊接接头,接头质量最高可近似达到母材的100%,断裂位置主要沿连接面断裂或在母材发生断裂。     

基于信息融合技术的焊点质量评估

基于点焊焊接过程电极位移、动态电阻信号的同步采集和特征分析,从2种信号中提取若干特征参量,依据特征参量与焊点接头抗剪切力间的相关性分析结果,选取特征参量建立数据集,利用多元线性、非线性、支持向量机统计分析方法实现多信息融合,构建焊接过程监测参量与焊点强度之间的回归映射模型.进而实现对未知焊点样本强度的预测.交叉有效性检验结果表明以相关性显著的特征参量建立的多元线性回归、非线性回归、支持向量机回归预测模型,对于评估焊点质量是有效的,其中支持向量机回归预测有效性最为显著,可作为进一步研究和实现在线质量监测的方法.     

304H钢埋弧焊工艺

对304H钢采用埋弧焊的焊接方法进行了工艺试验,分析了304H耐热奥氏体不锈钢埋弧焊的特点,提出了合理的埋弧焊焊接工艺,检验焊缝质量,分析焊接接头的显微组织,测试其力学性能.结果表明:焊接工艺参数合理,在焊接接头未发现任何焊接缺陷,焊缝质量良好;焊接接头强度、塑性均可达到与母材相当的水平.304H耐热奥氏体不锈钢采用此工艺方法焊接,完全可以获得优良的焊接接头.