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Experimental study of weld position detection based on keyhole infrared image during high power fiber laser welding 下载免费PDF全文
Keyhole is one of the important phenomena in high-power laser welding process. By studying the keyhole characteristic and detecting the seam offset during high-power fiber laser welding, an infrared sensitive high-speed camera arranged off-axis orientation of laser beam was applied to capture the dynamic thermal images of a molten pool. The 304 austenitic stainless steel plate butt joint welding experiment with laser power 10 kW was carried out. Through analyzing the keyhole infrared image, the weld position was calculated. Least squares method was used to determine the actual weld position. Image filtering technique was used to process the keyhole image, and the keyhole centroid coordinate were calculated. Also, least squares method was used to fit the keyhole centroid curve equation and establish a nonlinear continuous model which described the deviation between keyhole centroid and weld seam. The heat accumulation effect affected by the infrared radiation was analyzed to determine whether the laser beam focus spot deviated from the desired welding seam. Experimental results showed that the keyhole centroid has related to the seam offset, and can reflect the welding quality. 相似文献
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通过实地考察,从建筑师的角度对德国城市建设经验及成果进行了总结,从对历史建筑的保护性开发利用和新建筑的规划设计及城市环境,公共设施建设等方面阐述了德国城市建设的可持续发展理念,并介绍了该国城市建设中的细部设计,以期指导国内城市建设。 相似文献
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针对工业实际焊接加工过程的焊缝偏差,利用IPG YLR-10000大功率光纤激光焊接设备,通过高速视觉传感器获取动态熔池红外图像序列图,观察激光束偏离焊缝时熔池红外辐射的特征变化,采用焊接熔池前峰点位置作为焊点偏移特征参数测量值,试验证明该参数能体现激光束偏离焊缝的实际情况。最后,利用回归分析方法建立焊点实际偏差与焊点位置测量偏差的红外动态视觉模型,通过分析该模型的相关性参数、对F检验法中F参数的结果进行验证,确定了该二元回归建模的有效性及可行性。 相似文献
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基于视觉传感的焊缝中心检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过视觉传感器获取焊缝图像,采用多种去噪技术对焊缝图像中的噪声进行滤波试验。针对焯缝图像中的干扰噪声特性,对各种滤波方法进行了分析和比较,并对滤波效果较好的焊缝图像进行边缘检测计算。提出3种识别焊缝特征的组合图像处理方法,并研究提取焊缝中心特征信息的效果和精度。试验结果表明,对焊缝图像采用Wiener滤波与Robert边缘检测算法能较好地提取焊缝中心位置的特征信息。 相似文献
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针对激光焊接微间隙焊缝(间隙小于0.1 mm),研究提高磁光传感检测焊缝精度的BP神经网络修正方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,利用磁光传感器检测焊缝区域磁场分布并成像.通过分析焊缝处磁场成像并应用BP神经网络修正磁光传感器得到焊缝中心数据,有效避免焊缝磁光图像低对比度和强噪声干扰问题.经过在不同焊接速度试验下的测试,四组神经网络试验的焊缝位置误差的绝对平均值都在0.015 mm左右,BP神经网络测量误差比磁光成像直接测量平均减少约28%.BP神经网络修正磁光成像测量技术可有效识别微间隙焊缝,为解决激光焊接微间隙焊缝过程自动识别和跟踪焊缝的难题提供了一种新方法. 相似文献
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