| 基于改进神经网络的激光焊接偏差智能识别研究 |
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| 引用本文： | 成慧翔,马艳娥,李新卫.基于改进神经网络的激光焊接偏差智能识别研究[J].四川激光,2021,42(12):165-169. |
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| 作者姓名： | 成慧翔 马艳娥 李新卫 |
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| 作者单位： | 山西农业大学信息学院,山西晋中 030008;太原理工大学,太原 030200 |
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| 基金项目： | 山西省自然科学基金资助项目;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 为保证激光焊接质量,需要有效识别激光在焊接过程中的焊接偏差,因此,采用改进神经网络模型实现激光焊缝偏差识别.构建激光焊接试验装置,采用302不锈钢板作为焊接试件,通过高速摄像机获取激光焊接过程中的熔池红外图像,并通过中值滤波算法对图像实行预处理后获取堆积热效应参数、匙孔质心参数、匙孔形变参数,以此作为改进神经网络模型的输入向量,实现激光焊接偏差识别.实验结果表示:该模型在隐含层单元数量为3、训练步数为240时训练误差较大程度接近目标值,且模型规则数量为4条时,可有效、精准地完成激光焊缝偏差识别.
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| 关 键 词： | 改进神经网络 激光 焊接偏差 识别 熔池红外图像 堆积热效应 |
Research on Intelligent deviation recognition of laser welding based on Improved Neural Network |
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| CHENG Huixiang,MA Yane,LI Xinwei.Research on Intelligent deviation recognition of laser welding based on Improved Neural Network[J].Laser Journal,2021,42(12):165-169. |
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| Authors: | CHENG Huixiang MA Yane LI Xinwei |
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