基于多阈值与神经网络的旋转电弧图像飞溅分析
Spatter analysis of rotating arc image based on multi threshold and neural network作者机构：南昌大学南昌330031
出 版 物：《焊接学报》 (Transactions of The China Welding Institution)
年 卷 期：2022年第43卷第12期
页 面：41-46,I0005页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
主 题：旋转电弧 焊接飞溅 多阈值处理 BP神经网络 图像处理
摘 要：为探究旋转电弧飞溅产生原因及规律,针对高速相机采集的旋转电弧平堆焊的焊接图像,提出了一种基于掩膜的多阈值与BP(back propagation)神经网络组合方法识别焊接飞溅.多阈值法获取飞溅位置及其轮廓,再通过建立5特征值的BP神经网络模型识别飞溅.结果表明,对于具有灰度分布范围大、背景复杂的旋转电弧飞溅图像,该组合方法的识别准确率可达95.76%.同时,通过飞溅与焊丝位置的相位分析,飞溅最大数量相位均值为241.4°,即焊丝末端进入熔池后约0.14周期位置,主要是由焊丝末端熔滴与熔池接触导致电流激增,电流抑制不充分造成,该研究结果为旋转电弧焊接飞溅控制提供了依据.
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