该文对薄板激光焊接过程中焊接缺陷的诊断原理和技术进行了深入研究.首先,利用光谱分析方法,从理论上探讨了薄板激光焊接过程中等离子体的存在,分析了等离子体的产生和组成,从而较深入地论证了薄板激光焊接过程中的小孔效应焊机理.其次,通过对等离子体光辐射的分析,说明了薄板激光深熔焊接过程中的蓝光是由组成等离子体的处于激发态的铁粒子跃迁辐射造成的.然后,利用自行设计的传感器、信号处理系统和数据分析软件对薄板激光焊接过程中等离子体行为和出现缺陷时的光、声信号特征进行了分析.通过检测等离子体光、声信号的平均强度就可以实时监测激光焊接过程的稳定性.要进一步对出现的缺陷进行识别,则必须利用等离子体光、声信号的频谱特征.在它们的频谱图中虽存在一定的主频但又有其分散性,反映缺陷种类的信息主要集中在200Hzˉ1000Hz处.由于人工神经元网络在模式识别和缺陷诊断方面具有很强的功能,因此设计了一个BP网络通过大量样本的训练,最终可识别出正常焊缝、未焊透、间隙过大、错边等四种焊缝质量状态.