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电弧焊熔透视觉传感与识别方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
Contents第11-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·本课题的背景和意义第14-15页
   ·常见的焊接熔透控制方法第15-17页
     ·电弧声法第15页
     ·熔池振荡频率法第15-16页
     ·温度场法第16页
     ·熔池视觉传感法第16-17页
   ·视觉传感在焊接熔透控制中的应用第17-19页
     ·熔池图像采集第18页
     ·熔池图像处理第18-19页
   ·课题来源及研究内容第19-21页
     ·课题来源第19页
     ·现有方法的缺点及原因第19-20页
     ·解决方法第20-21页
   ·小结第21-22页
第二章 焊接熔透系统的设计及焊接试验第22-33页
   ·系统概述第22-24页
   ·系统主要部件第24-29页
     ·视觉传感模块第24-26页
     ·图像采集卡第26页
     ·运动控制卡及继电器控制卡第26-27页
     ·电焊机第27页
     ·执行机构及工作台第27-29页
   ·基于视觉传感的焊接试验第29-32页
     ·摄像机标定第29-30页
     ·滤光第30-31页
     ·焊接试验第31-32页
   ·小结第32-33页
第三章 焊接熔池图像滤波处理第33-52页
   ·熔池图像空域滤波第33-36页
     ·中值滤波第34-35页
     ·亮度变换第35-36页
   ·频域滤波第36-40页
     ·傅立叶变换原理第37-38页
     ·频域低通滤波第38-39页
     ·频域高通滤波增强第39-40页
   ·空域与频域滤波熔宽检测对比第40-44页
     ·熔池熔宽提取算法第40-41页
     ·空域和频域滤波熔宽分析第41-44页
   ·基于熔透特性的熔池特征参数提取第44-51页
     ·熔透定义第44-46页
     ·镜面反射下的熔池特征第46-51页
   ·结论第51-52页
第四章 熔透状态与特征参数关系模型建立第52-72页
   ·系统建模第52页
   ·径向基神经网络分类第52-62页
     ·径向基函数神经元模型、结构及工作原理第53-55页
     ·径向基神经网络学习第55-56页
     ·数据选择与归一化第56-58页
     ·RBF网络建立第58-61页
     ·RBF网络仿真与结果分析第61-62页
   ·BP神经网络建模第62-71页
     ·BP神经网络原理第62-67页
     ·BP神经网络训练第67-68页
     ·熔透识别的BP神经网络建模第68-69页
     ·BP神经网络建模结果分析第69-71页
   ·结论第71-72页
总结与展望第72-74页
参考文献第74-78页
攻读学位期间发表的论文第78-80页
致谢第80-81页
附录第81-92页
 附录1 熔池图像滤波及特征提取Matlab程序(部分)第81-84页
 附录2 BP神经网络建模Matlab程序(部分)第84-91页
 附录3 径向基(RBF)神经网络建模Matlab程序(部分)第91-92页

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