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提出了基于焊接比色图像偏心的概念并给出计算公式.从比色图像信号强度与焊接区域发射率、光谱辐射强度等的关系、比色值与焊接温度场及比色系统波长的关系以及比色图像偏心计算公式出发,分析了比色图像比色值分布对称性,推导并建立了焊接比色图像偏心与焊接区温度的函数值、焊缝中心与电弧中心偏差间关系模型.研究了以比色图像偏心作为检测对象的优异特性,给出了模型在某一焊接工艺参数条件下的数值解,发现模型的输出与输入有很好的线性关系.仿真试验证明以比色图像偏心可以代替焊缝中心偏差,为进一步研究比色图像偏心算法的实际应用打下理论基础. 相似文献
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以激光对接焊的焊接缺陷为对象,研究基于数值模拟的焊接缺陷漏磁场的分析方法. 建立对接焊焊接缺陷检测的三维模型,利用漏磁场理论对比分析不同几何缺陷与漏磁场信号之间的关系规律,并用试验进行验证. 结果表明,裂纹的深度越深,磁感应强度越大,未熔合、凹坑分别随着角度、宽度的增大而磁感应强度减小,并且验证漏磁场信号可以作为焊接缺陷检测的依据. 采用RGB分割法对磁光图像进行分割并提取几何特征,用模糊C-均值聚类(FCM)对不同焊接缺陷进行识别,有良好的识别率. 相似文献
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由于多传感匙孔特征参数可以有效地反映大功率激光焊接质量状态,本文研究了匙孔特征信息的提取方法并建立了焊缝成形预测模型。以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外高速摄像机和X射线视觉成像系统同时提取了焊接过程中的熔池动态图像,并分割出匙孔区域。针对近红外图像,应用矩方法导出匙孔的不变矩特征,同时定义并提取匙孔面积和最前端点纵坐标两个特征;针对X射线图像则提取匙孔深度和熵两个特征。在不同激光功率条件下得到匙孔特征并进行特征融合分析,然后建立了3个BP神经网络焊缝成形预测模型。探索了匙孔形态、焊接条件和焊接状态三者之间的联系,实现了对焊接过程的在线监测。试验结果表明,将两个传感器获取的匙孔特征信息融合并进行主成分分析变换后,熔宽和熔深的预测绝对误差平均值分别为0.18mm和0.57mm,比基于单个传感器获取匙孔特征建立的BP神经网络分别减小了0.03mm和0.31mm,显示提出的方法能够有效在线监测大功率盘形激光焊接状态。 相似文献
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0 IntroductionTheweldmodelingandcontrolareveryimportanttothemechanicsofweldprocessandhowtheycanbebestutilized.Thesatisfiedcontroloftheoverallweldprocessisnoteasilyaccomplished,largelyduetotheinadequaciesoftheavailableprocessmodels.Thearcweldingprocesst… 相似文献
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