激光焊接偏差识别的神经网络模型试验研究 |
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引用本文: | 高向东,莫玲,文茜,Katayama Seiji.激光焊接偏差识别的神经网络模型试验研究[J].现代焊接,2013(12):22-27. |
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作者姓名: | 高向东 莫玲 文茜 Katayama Seiji |
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作者单位: | [1]广东工业大学机电工程学院 [2]日本大阪大学接合科学研究所 |
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摘 要: | 激光焊接偏差识别是保证激光焊接质量的关键技术,本文研究一种用于识别激光束与焊缝位置偏差的BP神经网络模型。在大功率光纤激光焊接试验条件下,利用高速红外摄像机摄取焊接区域熔池图像,分析激光束与焊缝对中及偏离所对应的红外辐射瞬态特征。通过图像处理增强熔池图像,计算熔池特征参数(熔池匙孔特征参数、匙孔质心值、热堆积效应参数)以及相对应的焊缝与激光束之间的偏差值,将其输入所设计的神经网络进行网络权值参数的训练,建立基于BP神经网络且具有一定环境适应能力的焊缝偏差模型。试验结果表明,该模型能够反映熔池特征参数与焊缝偏差之间的规律,可实现较精确的焊缝偏差识别。
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关 键 词: | 大功率光纤激光焊 焊缝偏差 红外辐射 BP神经网络 |
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