GMAW焊熔池信息识别及熔深控制技术研究
| 1 绪论 | 第7-18页 |
| 1.1 引言 | 第7-8页 |
| 1.2 熔池传感方式的发展现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 各类传感方式简介 | 第8-9页 |
| 1.2.2 光谱传感方式原理及传感系统 | 第9-12页 |
| 1.2.2.1 电弧光谱传感原理 | 第9-11页 |
| 1.2.2.2 电弧光谱传感系统 | 第11-12页 |
| 1.3 图像处理及相关应用的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 光谱传感在焊接质量控制上的应用 | 第13-15页 |
| 1.5 焊接过程智能控制的新发展 | 第15-16页 |
| 1.6 关于GMAW焊的新研究 | 第16页 |
| 1.7 本课题研究内容 | 第16-18页 |
| 2 GMAW焊熔池图像传感与控制系统 | 第18-24页 |
| 2.1 GMAW焊熔池图像传感与控制系统总体结构 | 第18-20页 |
| 2.2 图像传感与采集系统 | 第20-23页 |
| 2.2.1 视觉传感系统的设计思想 | 第20-21页 |
| 2.2.1.1 直接视觉传感系统 | 第20-21页 |
| 2.2.1.2 反射光路视觉传感系统 | 第21页 |
| 2.2.2 熔池图像传感与采集模块 | 第21-22页 |
| 2.2.3 滤光片的选择 | 第22-23页 |
| 2.3 焊接参数调整控制的实现 | 第23-24页 |
| 3 熔池图像分析与处理 | 第24-36页 |
| 3.1 熔池图像采集与分析 | 第24-26页 |
| 3.1.1 图像采集工艺试验条件 | 第24页 |
| 3.1.2 图像分析 | 第24-26页 |
| 3.2 图像处理 | 第26-36页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第27-30页 |
| 3.2.1.1 图像截取 | 第28-29页 |
| 3.2.1.2 图像平滑 | 第29-30页 |
| 3.2.2 熔池边缘提取 | 第30-36页 |
| 3.2.2.1 熔池图像灰度值分布 | 第30-32页 |
| 3.2.2.2 图像增强 | 第32-34页 |
| 3.2.2.3 熔池边界提取 | 第34-36页 |
| 4 特殊工艺条件下熔池图像分析 | 第36-44页 |
| 4.1 气体流量不足 | 第36-38页 |
| 4.2 未清除铁锈 | 第38-39页 |
| 4.3 弧长变化 | 第39页 |
| 4.4 焊偏与未熔合 | 第39-42页 |
| 4.5 多层摆动焊接 | 第42-44页 |
| 5 富氩气保焊焊接熔深建模 | 第44-64页 |
| 5.1 熔深模型建立的意义 | 第44-45页 |
| 5.2 焊接过程熔深建模 | 第45-57页 |
| 5.2.1 神经网络法熔深建模 | 第46-51页 |
| 5.2.1.1 BP神经网络 | 第47-49页 |
| 5.2.1.2 BP神经网络熔深模型 | 第49-51页 |
| 5.2.2 因子分析法熔深建模 | 第51-57页 |
| 5.2.2.1 试验条件 | 第52页 |
| 5.2.2.2 试验设计内容 | 第52-53页 |
| 5.2.2.3 数据处理及模型建立 | 第53-57页 |
| 5.3 熔深模型的应用前景 | 第57-58页 |
| 5.4 熔深控制的初步构建方案 | 第58-64页 |
| 5.4.1 控制系统的硬件部分 | 第58-59页 |
| 5.4.2 利用神经网络模糊法则进行控制思路 | 第59-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
