激光焊熔池红外辐射特征支持向量机回归分析

大功率光纤激光焊接过程中,熔池红外辐射蕴含着丰富的焊接质量信息。以大功率光纤激光对接焊304不锈钢板为试验对象,运用近红外高速摄像机获取焊接熔池动态热像。定义并提取熔池宽度、匙孔面积、匙孔周长和匙孔质心横、纵坐标,作为熔池特征参数,运用支持向量机建立熔池特征参数和焊缝宽度的回归模型,并通过网格寻优和粒子群算法优化支持向量机参数。试验表明,所建立的支持向量回归机能够较好地融合熔池特征,预测焊缝宽度,从而为自动监控大功率光纤激光焊接质量提供试验依据。     

大功率盘形激光焊多特征参数同步检测

以大功率盘形激光焊接304不锈钢为研究对象,分别使用近红外波段高速摄像机、紫外波段和可见光波段高速摄像机同时摄取焊接过程匙孔、金属蒸汽和飞溅瞬态图像。定义匙孔、金属蒸汽以及飞溅为焊接过程特征参数,并将其动态特征作为神经网络的输入参数,以焊缝宽度作为衡量焊接状态的参数和神经网络的输出参数,建立多特征参数同步采集的盘形激光焊接过程检测模型。与单一特征参数检测试验对比发现,多特征参数同步检测方法能够更好地反映大功率盘形激光焊接状态。     

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。     

大功率光纤激光焊熔池形态及焊接稳定性分析

在大功率光纤激光焊接过程中,熔池热辐射含有丰富的焊接质量信息,熔池形态及其变化特征与焊接稳定性密切相关.研究一种基于红外热像的大功率光纤激光深熔焊熔池形态分析及焊缝质量稳定性评价的方法.以10 kW大功率光纤连续激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外传感高速摄像机摄取熔池动态热像,通过动态自动阈值和数学形态学方法重...     

大功率激光焊背面焊缝宽度神经网络预测

针对焊接过程中熔透及焊缝背面成形难以直接检测的问题,通过焊件正面和侧面的传感特征信息,对焊件背面的焊缝宽度进行预测. 用视觉传感器获取激光焊接过程中包含焊接特征信息的图像,对图像进行分割分层、模式识别和空域图像处理,准确提取焊接特征信息,发现焊接特征信息随着焊接路径的变化有着相应的变化趋势. 建立包含两个隐含层的贝叶斯神经网络,用提取到的9组特征信息作为输入,对焊件背面焊缝宽度进行预测. 通过10组焊件背面焊缝宽度的预测值与实际值的比较,验证了贝叶斯神经网络具有良好的预测能力,在焊缝不理想的状态下,也具有较好的预测能力.     

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.     

激光焊匙孔与飞溅形态分析方法

在大功率盘形激光焊接过程中,匙孔与飞溅形态和焊接质量以及焊接过程稳定性有密切联系。以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外波段高速摄像机摄取焊接过程中熔池动态热像,紫外波段和可见光波段高速摄像机摄取飞溅瞬态图像。通过计算机图像处理技术分析飞溅数量、面积与匙孔面积、质心特征参量,并与焊缝宽度的变化对比,探索匙孔与飞溅形态的波动规律。试验结果表明,匙孔和飞溅特征量变化规律有紧密关联,并能够对大功率盘形激光焊接304不锈钢板焊接质量的在线监控提供了试验依据。     

大功率碟形激光焊支持向量回归熔宽预测算法

大功率碟形激光焊接作为一种重要的新型激光加工技术在制造业领域得到日益广泛的应用.针对焊接过程多变量强耦合性以及反馈的实时性要求,提出了用支持向量机(SVR)对焊接过程中熔宽变化量进行预测的新方法,并根据焊接试验数据对其性能进行验证.同时分析对比了支持向量机与BP神经网络的预测效果.结果表明,BP神经网络和支持向量机的训练和单步预测效果良好,均可以应用在大功率碟形激光焊接过程中,但SVR模型要更加适应于大功率碟形激光焊接过程的样本训练和预测.当采样点数N值取10时预测效果最优.     

大功率光纤激光焊匙孔形态频域分析

匙孔是激光焊接熔池形态的一个重要特征,与焊接的质量和焊接的状态有着密切的关系。本文以10kW大功率光纤激光焊接304不锈钢板为试验对象,应用近红外高速摄像机摄取焊接过程中的熔池图像,以匙孔面积和匙孔宽度作为匙孔形态特征参数,激光束与焊缝中心的偏差来反映焊接的稳定性。在频域内运用高斯高通滤波、高频加强滤波、灰度阈值分割、Canny边缘检测等方法获取匙孔特征参数。通过分析匙孔特征参数的变化,发现匙孔形态与焊接状态之间存在联系。试验结果表明,匙孔面积和匙孔宽度参数可有效反映大功率光纤激光焊接过程的稳定性。     

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.     

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.     

大功率盘形激光焊接过程等离子体图像特征分析

研究一种基于等离子体图像特征的大功率盘形激光深熔焊质量分析及检测的新方法．以大功率盘形激光焊接Type 304不锈钢板为试验对象,应用高速摄像机摄取焊接过程中的等离子体图像,通过图像处理技术提取等离子体的面积和高度特征．以熔宽作为衡量焊接过程稳定性的因素,对比焊接过程中等离子体图像和焊接试件的熔宽变化,研究相邻等离子体...     

大功率光纤激光焊熔透状态模糊聚类识别方法

熔透是评价激光焊接质量的重要因素,但在焊接过程中难以直接检测熔透状态.以大功率光纤激光焊接304不锈钢紧密对接焊缝为试验对象,研究一种基于熔池红外热像的熔透状态识别方法.采用红外摄像机摄取焊接区域熔池动态图像,提取熔池特征量,应用模糊聚类算法分析熔池特征量与熔透状态之间的关系,使用模糊C-均值（FCM）和Gustafson-Kessel（GK）两种模糊聚类法建立熔透状态识别模型.激光焊接试验结果表明,熔池表征与熔透状态之间存在密切关联,通过GK模糊聚类算法建立的模型对熔透状态能达到78%以上的识别率,为大功率光纤激光焊接过程熔透状态的识别和控制提供试验依据.     

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.     

焊缝偏差RBF神经网络预测算法

以10 kW大功率光纤激光焊接304奥氏体不锈钢板为试验对象,研究一种焊缝偏差预测算法.利用红外摄像机摄取焊接过程中的熔池红外图像,提取匙孔质心、匙孔形状参数和热堆积效应参数等反映激光束与焊缝位置偏差的特征量作为径向基函数RBF神经网络预测模型的输入量,建立焊缝偏差RBF神经网络预测模型.选择焊缝偏差特征量作为训练样本并对预测模型进行训练,建立焊缝偏差预测模型.结果表明,该模型能够对大功率光纤激光焊接过程中的激光束与焊缝位置之间的偏差进行有效预测.     

基于阴影的激光深熔焊熔池形态分析

熔池形态特别是熔池体积使用现有测量手段难以直接进行测量.采用大功率盘形激光对304型不锈钢厚板进行平板堆焊,通过外加辅助强红外激光光源投射熔池阴影,采用高速摄像机加装组合滤光片摄取清晰地熔池及其阴影动态图像,提取焊接过程中熔池投射阴影的面积变化,并进行一元线性回归和相关性分析.结果表明,熔池的阴影面积变化与焊接质量存在正相关性,为焊接质量检测提供了新方法.     

激光焊接不锈钢微间隙焊缝偏差角点检测法

针对大功率(10 kW)光纤激光焊接304不锈钢紧密对接微间隙焊缝(焊缝间隙小于0.1 mm),通过高速像机摄取熔池近红外热像并分析其特征,分析和处理熔池热像特征,提取激光束偏离焊缝位置的信息,探索激光束与焊缝偏差的信息表征.利用激光深熔焊的匙孔效应,研究焊缝在固态与液态交界处不稳定边缘特征点,提出一种角点检测法实现微间隙焊缝偏差的检测.结果表明,熔池红外热像角点密集分布中心与焊缝偏差有密切的关系,通过角点分布密度可以有效判断焊缝偏差状态.