电弧焊熔透状态视觉检测模型研究机械电子工程专业论文.docxVIP

分类号： 分类号： 学校代号： 11845 UDC： 密级： 学 号： 2111201097 广东工业大学硕士学位论文 (工学硕士) 电弧焊熔透状态视觉检测模型研究 林俊 指导教师姓名、职称： 直回丕塾援 专业或领域名称： 扭越电王王猩 学生所属学 院： 扭电王猩堂随 论文答辩日 期： 垄Q!墨生鱼旦 万方数据 A A Dissertation Submitted to Guangdong University of Technology for the Degree of Master of Engineering S cience Visual detection model for arc weld ing penetration Candidate：Lin Jun Supervisor：Gao Xiangdong June 2015 School of Electromechanical Engineering Guangdong University of Technology Guangzhou，Guangdong，P．R。China，51 0006 万方数据 摘要摘要 摘要 摘要 焊接是制造业的基础。随着工业制造要求的提高，焊接质量的要求也变得越来越 重要。电弧焊由于自身技术发展十分成熟，且适用的范围也十分广泛，目前应用在诸 多领域。因此，人们对电弧焊的焊接质量提出了更高的要求。在越来越注重效率的今 天，电弧焊焊接实时监测显得愈发重要，为此论文研究基于机器视觉传感的熔透状态 监测模型。 在实时监测焊接质量的过程中，必须通过当前的焊接状态与焊接质量之间的关系 建立数学模型以获取熔透实时监测状态。许多研究表明，焊接过程中形成的熔池与焊 缝背部的熔透有着密切的联系，而熔透与最终的焊接质量联系紧密，因此通过提取的 熔池特征能与当前的焊接质量建立对应关系。通过视觉传感器拍摄焊接过程的熔池图 像，利用相关的图像处理技术从中提取出最能代表熔池信息的特征参数，再与此时的 焊接质量对应起来，建立熔池特征与熔透状态之间的数学模型。通过多组焊接试验条 件验证模型，证明建立的数学模型能够有效地预测出当前的熔透状态，最终得到当前 的焊接质量。 对熔透当前的状态进行实时监测可以看作是模式识别的一类，而神经网络则在模 式识别这一方面有着较高的预测精度，因此论文根据神经网络的特点设计了两个不同 训练算法的神经网络：BP算法(Back Propagation Algorithm)和ICA算法(Imperialist Competitive Algorithm)，利用神经网络模型对熔透状态进行准确预测。其中，ICA算法 是通过模拟帝国主义竞争的过程来得到优化问题最优解的一种全局优化有哪些信誉好的足球投注网站算法。首 先，从熔池图像中提取出3个特征参数：熔池面积、熔池熔宽、熔池半长。其次，采用 试凑法确定神经网络隐含层神经元个数，建立一个预测精度较高的神经网络模型，最 后用两个算法训练神经网络，获得两个模型对熔透各自的识别率。试验结果表明选用 的BP神经网络最优识别模型比IcA神经网络的最优模型对不同焊接条件的熔透状态有 着很高的预测精度。 针对BP神经网络的识别精度高但过于依赖初始权值阈值的特点和ICA算法在全局 有哪些信誉好的足球投注网站的优点，论文将ICA算法与BP神经网络结合，利用ICA算法选取BP神经网络初始 权值及阈值，提出一种ICA．BP神经网络的熔透识别模型。首先将模型的权值阈值作为 优化问题要求的解，然后根据熔透状态输出的实际误差与期望误差的差的大小及时调 万方数据 广东工业大学硕士学位论文整权值及阈值。其次利用ICA得到神经网络的初始权值、阈值，通过BP算法对神经网 广东工业大学硕士学位论文 整权值及阈值。其次利用ICA得到神经网络的初始权值、阈值，通过BP算法对神经网 络进行训练，得到使得模型识别精度最高的一组权值和阈值。最终利用不同试验条件 寻找对熔透的识别效果最好的神经网络模型。试验结果证明ICA．BP神经网络对熔透状 态的预测精度优于BP神经网络的预测精度。 关键词：焊接质量；熔透状态；模式识别；ICA算法；BP神经网络 Il 万方数据 AbstractAbstract Abstract Abstract Welding is the foundation of the manufacturing industry．With the improvement of industrial manufacturing requirements，the welding quality requirements are becoming increasingly important．Due to the mature development and broad s