基于磁光成像的微间隙焊缝信息提取

焊缝跟踪的精确性是保证良好焊接质量的关键因素,为精确检测焊缝位置,研究一种基于磁光成像(MOI)技术的焊缝识别新方法。在激光平板对接焊实验中,通过对焊件施加感应磁场,由磁光传感器将焊缝处感应磁场分布的变化转换成相应的光强变化,实现对焊缝的实时成像。对获取的焊缝磁光图像进行灰度变换、中值滤波和二值化处理,与传统边缘检测方法不同,引进一种抗噪性更好的形态边缘检测算子进行边缘检测,继而提取出焊缝中心坐标。结果表明,该方法可获得较高的测量精度,能有效检测出焊缝中心位置。     

紧密对接焊缝多尺度形态学磁光成像检测方法

利用磁光传感器获取紧密对接微间隙（0~0.1 mm）焊缝磁光图像.针对传统形态学图像处理方法检测微间隙焊缝时容易出现边缘细节丢失的问题和存在检测精度不高的缺点,在四个不同方向上各选取三种不同尺度的结构元素,应用多尺度多结构元素形态学方法提取微间隙焊缝边缘信息,并与小波边缘检测和Sobel边缘检测结果相比较.在激励磁场变化情况下进行三组试验,分别采用多尺度形态学算法和传统形态学算法提取焊缝中心位置.结果表明,多尺度多结构元素形态学算法能更有效地检测出微间隙焊缝中心位置,为紧密对接焊缝的识别与跟踪控制提供试验依据.     

基于分时模糊控制法的单丝双连杆应力槽线切割加工控制研究

研发的单丝双连杆应力槽线切割机床是新一代免穿丝型电火花线切割机床。该机床采用一根电极丝同时对两根连杆的大头孔内表面双侧应力槽进行切割加工,所以伺服控制方法的研究非常关键。在分析双连杆应力槽线切割加工过程的基础上,提出了分时模糊控制法,确保机床能够对两根连杆的应力槽同时加工,提高生产效率。实验表明,该机床能够在20 s内同时完成两根连杆的大头孔内表面双侧应力槽切割加工。与连杆应力槽双向同步电火花线切割机床相比,使用分时模糊控制法后该机床的加工时间更短,槽宽与槽深的控制更精确,实现了预期目标。     

基于神经网络的焊缝宽度预测方法研究

精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键因素,为了实现焊缝的识别和跟踪,需要准确提取焊缝特征信息。微间隙焊缝的视觉传感图像中,过渡带区域包含焊缝位置信息和偏差信息。利用形态学算子对图像进行滤波后,提取焊缝过渡带宽度数据,并利用神经网络搭建焊缝宽度预测模型。实验证明,该模型能对焊缝宽度进行有效预测,为后续的焊缝纠偏和跟踪做好准备。