基于视觉传感的电子束深熔焊焊缝表面成形的预测

基于视觉传感的方法,获得了钛合金电子束焊熔池图像．采用二值形态学图像处理算法对熔池图像进行了处理,得到了熔池的边缘,并在此基础上利用自己开发的一套熔宽提取程序实现了熔宽的准确提取．找到了熔宽的波动性与焊缝表面成形之间的对应关系,当熔宽波动较大时,表面成形较差,而当熔宽波动较小时,表面成形较好．经过分析,提出用变异系数C...     

大功率光纤激光焊熔池红外热像增强算法

在激光焊接过程中,分析熔池的红外热像是观测焊接质量的重要方法。本文以大功率激光焊接为试验对象,综合运用维纳滤波、中值滤波、灰度拉伸、阈值分割、图像形态学法等算法处理焊接中所获取的红外图像,提取熔池信息,最后用熔宽测量值与实际焊接图像比较验证算法的可靠性。试验结果表明,按上述方法处理后提取出的熔宽变化与实际熔宽变化相符,能够反映焊接过程质量的稳定性。     

强弧光反射环境下频域滤波的熔宽特征提取

以碳钢Q235氩弧焊为试验对象,研究一种基于熔池镜面反射物理特性的电弧焊熔宽提取方法,应用空域滤波与频域滤波融合去噪技术对受高频噪声污染的焊接图像进行处理.对比频域滤波处理前后熔宽提取的准确率,发现利用频域低通滤波结合增强型高通滤波补偿算法对熔池图像去噪效果较好.电弧焊接试验结果表明所提出的熔宽识别算法能够较准确地提取熔宽值.     

电弧焊熔池表征与熔透状态映射研究

针对电弧焊熔池图像特点,试验研究通过熔池特征映射熔透状态的方法。在焊接过程中由摄像机实时摄取熔池图像,并通过图像处理得到熔池的轮廓,而后提取熔池面积、熔宽以及熔池图像质心到熔池图像底部的距离等三个特征量,用这三个特征作为BP(Back Propagation)神经网络的输入参数,从而建立熔透识别模型。通过改变BP神经网络的隐含层神经元个数及训练函数获得不同的模型,分析比较各个模型对熔透的识别效果,并把识别效果最好的模型作为最终的焊缝熔透状态识别模型。试验结果表明,将Levenberg-Marquardt算法作为BP神经网络模型的训练算法能更加准确预测焊缝熔透状态。     

基于焊工调节的铝合金脉冲MIG焊背面熔透建模

针对铝合金薄板脉冲MIG焊背面熔透难题,提出一种基于焊工调节的背面熔透建模与控制方法.设计焊接速度随机变化波形,致使铝合金背面熔池尺寸动态波动,采用被动视觉系统实时采集背面熔池图像,焊工观察图像熔池大小,手工调节焊接电流保证背面熔宽的均匀性,同时开发图像处理算法提取背面熔宽.采用最小二乘系统辨识法建立焊工调节电流与背面熔宽的非线性Hammerstein模型.开展了铝合金脉冲MIG焊电流扰动和焊接速度扰动试验.结果表明,基于焊工调节的非线性Hammerstein模型可以有效地控制背面熔宽,且具有良好的抗干扰能力.     

铝合金脉冲MIG焊熔宽动态过程的视觉传感辨识

针对铝合金脉冲MIG焊过程,建立了熔池图像检测视觉系统,利用形态学方法去除了图像信号中的噪声、阴极雾化区等影响熔池特征提取的部分,获得了满意的熔池边缘图像,可以对熔池形状信息进行动态检测.在此基础上,设计了阶跃响应实验,利用曲线拟合法对基值电流、送丝速度、脉冲电流占空比与熔宽的模型分别进行了辨识,分析了基值电流、送丝速度和脉冲电流占空比对熔宽的影响规律,为铝合金脉冲MIG焊过程控制提供了理论依据.     

基于红外热像的大功率光纤激光焊熔宽检测技术研究

大功率光纤激光焊接中,熔宽是反映焊接质量的直接信息,研究一种基于红外热像的大功率光纤激光焊熔宽检测技术是评价焊缝质量的一个重要方法。本文采用近红外传感高速影像机获取熔池动态热像,经自适应中值滤波、灰度拉伸、裁剪、动态阈值、数学形态学等图像算法来提取熔池热像边缘和检测熔宽。试验结果表明,所采取的组合算法能准确地检测出大功率光纤激光焊中熔宽的变化。     

基于多视觉的熔池图像处理与特征提取

提出了一种多视觉焊接熔池采集系统,采用复合滤光的方法,能够有效地克服弧光的干扰,获取清晰的熔池图像.针对采集的熔池图像特点提出了一系列的图像处理方法.首先对熔池图像进行中值滤波去除图像中的噪声,然后采用CANNY多阈值方法提取熔池边缘特征,并利用去伪边缘、迭代拟合处理,从而获得熔池边缘特征.利用提取的熔池边缘特征和CCD摄像机与熔池的位置关系,得出熔池的后托角和堆高.将计算的熔池堆高与实测熔池堆高对比,偏差小于0.06 mm,证明了双视觉特征提取在熔池图像中的有效性和可靠性.     

基于GMAW根焊熔池图像特征的焊接偏差识别

由直接拍摄电弧式视觉传感方法获取的熔池图像信息量丰富,可为焊接偏差信息自动识别提供基础数据。建立GMAW根焊熔池图像采集系统,其中CCD像机集成窄带滤光片排除弧光干扰,获取清晰熔池图像。通过开发熔池图像边缘检测算法,提取熔池及焊丝轮廓信息,在此基础上确定熔池的熔宽特征及偏差系数。开展了焊丝相对坡口中心偏差量为0,1,2 mm的根焊试验,分析偏差系数随焊丝偏差量的变化规律,并通过焊丝偏差量为0.5 mm时的根焊试验进行验证。试验结果表明:偏差系数随焊丝偏差量的增大单调变化,且与焊丝偏差量有一定的映射关系,因此可通过计算熔池图像中的偏差系数来确定焊接偏差量。     

镁合金双弧焊熔池图像数学形态学处理

为了获得清晰的熔池图像,建立了对镁合金DE-GMAW熔池图像进行检测的CCD视觉传感系统。通过窄带滤光系统并选取合适的焊接工艺参数,获取了镁合金DE-GMAW清晰的熔池图像。首先采用了传统的图像处理方法处理熔池图像,发现其不能获得较理想信息。通过研究,发现运用数学形态学方法较常规方法更容易获取较为准确的熔池初始边缘,为实现该种焊接方法的过程控制奠定了基础。