典型文献
基于相关分析和神经网络的激光焊接稳态识别
文献摘要：
为了准确识别激光焊接的稳态类型,采用了图像处理、相关分析和神经网络的方法,增加对准稳态的研究,以信号特征的相关系数作为神经网络模型的输入,进行了理论分析和实验验证,得出了光学、视觉信号的相关性对激光焊接稳态类型的影响规律.结果表明,匙孔面积和金属蒸汽面积的相关性区分稳态类型的效果最好,其相关系数为0.2～0.3时为稳态,0.4～0.5时为准稳态,0.6～0.7时为非稳态;训练完成的神经网络模型在测试集上达到了98.76％的预测准确率,可满足准确识别焊缝稳态类型的需求.该研究为自动化生产中预防出现激光焊接缺陷提供了参考.
文献关键词：
激光技术;稳态识别;相关分析;神经网络;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
黄威威;游德勇;高向东;张艳喜;黄宇辉
作者机构：
广东工业大学 广东省焊接工程技术研究中心,广州510006
文献出处：
引用格式：
[1]黄威威;游德勇;高向东;张艳喜;黄宇辉-.基于相关分析和神经网络的激光焊接稳态识别)[J].激光技术,2022(03):312-319
A类：
稳态识别
B类：
激光焊接,准确识别,对准,准稳态,信号特征,匙孔,金属蒸汽,非稳态,测试集,上达,预测准确率,焊缝,自动化生产,焊接缺陷,激光技术
AB值：
0.270726
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