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激光焊接304不锈钢熔池红外特征与焊接状态检测研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第15-24页
    1.1 课题研究背景第15-19页
        1.1.1 激光焊接自动化技术概述第15-18页
        1.1.2 机器视觉技术概述第18-19页
    1.2 熔池红外特征与焊接状态检测研究现状第19-22页
        1.2.1 熔池红外特征检测第20页
        1.2.2 熔宽检测第20-21页
        1.2.3 焊缝偏差检测第21-22页
    1.3 选题意义及主要研究内容第22-23页
    1.4 本章小结第23-24页
第二章 大功率光纤激光焊接试验方案第24-31页
    2.1 试验装置第24-25页
    2.2 试验方案第25-30页
        2.2.1 焊接试验方案第26-29页
        2.2.2 视觉检测方案第29-30页
    2.3 本章小结第30-31页
第三章 图像处理与熔池红外特征提取第31-42页
    3.1 激光焊接视觉检测软件设计第31-33页
        3.1.1 OpenCV简介第31-32页
        3.1.2 软件界面设计第32-33页
    3.2 熔池特征量提取第33-41页
        3.2.1 双边滤波器简介第34-35页
        3.2.2 熔池红外特征提取第35-41页
    3.3 本章小结第41-42页
第四章 图像处理预测实际熔宽第42-50页
    4.1 熔池宽度提取第42-46页
        4.1.1 熔池宽度计算第43-44页
        4.1.2 FIR滤波器简介第44-45页
        4.1.3 熔宽测量值FIR滤波第45-46页
    4.2 实际熔宽预测精度分析第46-49页
    4.3 本章小结第49-50页
第五章 亚像素角点法的微间隙焊缝中心位置检测第50-63页
    5.1 亚像素角点检测原理第50-52页
    5.2 微间隙焊缝中心位置测量第52-56页
        5.2.1 检测熔池图像中的亚像素角点第52-54页
        5.2.2 焊缝中心与角点分布的关系第54-55页
        5.2.3 焊缝中心位置测量值处理第55-56页
    5.3 焊缝中心位置测量值精度分析第56-62页
    5.4 本章小结第62-63页
第六章 熔池红外热像特征参数分析及数学建模第63-97页
    6.1 建模方案第63-67页
        6.1.1 建模方法选择第64-66页
        6.1.2 焊接状态视觉检测模型建立流程第66-67页
    6.2 熔池特征量预处理及相关性分析第67-72页
        6.2.1 各特征量的数据预处理第67-68页
        6.2.2 各特征量之间的相关性第68-72页
    6.3 熔宽预测的回归建模第72-78页
        6.3.1 匙孔质心与熔宽之间的关系第72-75页
        6.3.2 熔宽预测回归模型建立第75-76页
        6.3.3 实际熔宽预测回归模型精度分析第76-77页
        6.3.4 实际熔宽预测回归模型验证第77-78页
    6.4 焊接质量评价的分类模型建立第78-84页
        6.4.1 焊接质量评价的朴素贝叶斯分类建模第80-81页
        6.4.2 焊接质量评价的决策树分类建模第81-84页
    6.5 焊缝偏差的回归建模第84-95页
        6.5.1 焊缝偏差检测回归模型建立第84-87页
        6.5.2 焊缝偏差检测回归模型精度分析第87-92页
        6.5.3 焊缝偏差检测回归模型验证第92-95页
    6.6 本章小结第95-97页
总结与展望第97-100页
参考文献第100-105页
攻读学位期间发表的论文第105页
攻读学位期间获奖情况第105-107页
致谢第107-108页
附录第108-125页
    附录1 图像序列读取OpenCV程序第108-109页
    附录2 熔宽检测OpenCV程序第109-112页
    附录3 匙孔特征提取OpenCV程序第112-117页
    附录4 亚像素角点检测焊缝中心位置OpenCV程序第117-122页
    附录5 熔池红外特征相关性分析Matlab程序第122-123页
    附录6 熔宽检测回归建模Matlab程序第123-124页
    附录7 焊缝偏差回归建模Matlab程序第124-125页

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