【摘 要】
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电弧焊接过程包含了大量复杂信息,还存在高温、弧光、飞溅、烟尘和电磁干扰等因素影响,焊接过程的状态决定了焊接后成形质量,因此焊接过程状态的监督是一项至关重要的任务。随着智能制造的发展,熔焊在线质量监测成为重要研究内容。本文研究了冷金属过渡（Cold Metal Transfer,CMT）焊接工艺过程,基于视觉和光谱信息设计了在线质量监测系统,实现了焊接状态的高效监测。具体研究内容如下:（1）熔池图像
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电弧焊接过程包含了大量复杂信息,还存在高温、弧光、飞溅、烟尘和电磁干扰等因素影响,焊接过程的状态决定了焊接后成形质量,因此焊接过程状态的监督是一项至关重要的任务。随着智能制造的发展,熔焊在线质量监测成为重要研究内容。本文研究了冷金属过渡（Cold Metal Transfer,CMT）焊接工艺过程,基于视觉和光谱信息设计了在线质量监测系统,实现了焊接状态的高效监测。具体研究内容如下:（1）熔池图像采集和轮廓提取技术:建立了被动熔池视觉成像系统,结合触发设置装置,采集到高质量的熔池图像。针对熔池图像成像特征,设计了一套基于超像素的区域合并和自适应抠图方法提取熔池轮廓,将超像素分割和最大相似度合并相结合得到初始熔池轮廓,在该轮廓的基础上用闭合形式抠图算法进行边缘细分割,提取了准确的熔池轮廓,为熔池形态参数的获取奠定了基础。通过与其他算法进行结果对比,验证了本文方法的有效性。（2）多源信息融合的焊丝成分定量监测技术:通过FPGA开发板在电流峰值时刻触发相机和光谱仪进行电弧信息采集,实现图像和光谱数据同步。将卷积神经网络引入到该任务中,提出基于特征融合的多模态模型。根据电弧光谱和图像特点,将Alex Net进行改进用于提取光谱特征,将Res Net进行改进用于提取图像特征,然后将提取的特征进行特征融合和结果预测,结合改进的标准均方误差损失函数训练模型,实现了焊丝成分定量监测。用均方根误差评估本章方法预测结果为0.4951,比单源信息模型以及其他模型预测结果误差小,验证了本文方法的有效性。（3）利用LabVIEW平台设计开发了CMT焊接过程质量监测系统,集成数据采集和数据处理模块,实现了焊接过程中参数设置、熔池和电弧多个信息实时显示、多任务同步处理分析以及缺陷预警等功能。
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