典型文献
激光-MIG复合焊根部驼峰缺陷预测
文献摘要：
激光-熔化极惰性气体(melt inert gas,MIG)复合焊过程中容易出现根部驼峰缺陷,为了实现焊接过程根部驼峰缺陷的同步预测,研究根部驼峰缺陷预测的算法并对其预测结果进行分析.采用高速摄像机进行复合焊接过程的实时视觉传感采集,提取焊接过程的正面熔池和匙孔的时序特征信息,并对这些特征信号进行小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与重构.应用激光扫描仪获得背部焊缝余高,以此作为驼峰状态标记的依据.再通过长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络对焊接过程中根部驼峰状态进行预测.结果表明,WPD-LSTM算法对根部驼峰预测的准确率达到 97.85％.相比其它算法,基于焊接过程正面视觉传感时序特征信息的WPD-LSTM算法预测准确率更高,且预测结果具有较高的连续性,有利于实现对焊接过程根部驼峰缺陷的同步检测与控制.
文献关键词：
根部驼峰;视觉检测;长短期记忆神经网络;小波包分解
中图分类号：
作者姓名：
刘秀航;叶广;黄宇辉;张艳喜;冯桑;高向东
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]刘秀航;叶广;黄宇辉;张艳喜;冯桑;高向东-.激光-MIG复合焊根部驼峰缺陷预测)[J].焊接学报,2022(12):47-52,99
A类：
根部驼峰
B类：
MIG,驼峰缺陷,缺陷预测,熔化,化极,惰性气体,melt,inert,gas,焊过,焊接过程,究根,高速摄像机,复合焊接,视觉传感,熔池,匙孔,时序特征,特征信息,特征信号,小波包分解,wavelet,packet,decomposition,WPD,激光扫描仪,背部,焊缝余高,long,short,term,memory,对焊,算法预测,预测准确率,同步检测,检测与控制,视觉检测,长短期记忆神经网络
AB值：
0.288358
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