【摘 要】
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采用对金属蒸汽图像特征进行分类的方法来评估焊接过程的稳定性。使用高速摄像机实时获取大功率盘形激光焊接过程中金属蒸汽和飞溅图像,定义并提取飞溅面积和个数、飞溅灰度
【机 构】
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广东工业大学机电工程学院; 大阪大学接合科学研究所;
【出 处】
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Transactions of Nonferrous Metals Society of China
【基金项目】
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Project (51175095) supported by the National Natural Science Foundation of China;Projects (10251009001000001,9151009001000020) supported by the Natural Science Foundation of Guangdong Province,China
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采用对金属蒸汽图像特征进行分类的方法来评估焊接过程的稳定性。使用高速摄像机实时获取大功率盘形激光焊接过程中金属蒸汽和飞溅图像,定义并提取飞溅面积和个数、飞溅灰度图像平均灰度和熵、金属蒸汽质心与焊接点的坐标比以及金属蒸汽质心的极坐标(矢径和极角)等7个金属蒸汽和飞溅特征。为实现降维,使用Karhunen-Loeve变换法将7维特征向量转换为3维特征向量,同时使用K近邻法将图像分成焊接质量较好与较差两类。实验结果表明,金属蒸汽及飞溅与焊接稳定性有密切的联系,使用K近邻法对Karhunen-Loeve变换后的图像进行分类可以获得较好的效果,实现焊接状况的评估。
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