电弧焊熔透状态视觉检测模型研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）电弧爆溶透状态视觉检测模型研究林俊．－二〇一五年六月１１８４５分类号：：学校代号ＵＤＣ：密级：学号：２１１１２０１０９７广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）电弧择溶透状态视觉检测模型研究林俊指导教师姓名、职称：高向东教授专业或领域名称：机械电子工程学生所属学院：机电工程学院２０１５年６月论文答辩日期：ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄｔｏＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙ

2、ｆｏｒｔｈｅＤｅｇｒｅｅｏｆＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅＶｉｓｕａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒａｒｃｗｅｌｄｉｎｇｐｅｎｅｔｒａｔｉｏｎＣａｎｄｉｄａｔｅ：ＬｉｎＪｕｎＳｕｅｒｖｉｓｏｒ：ＧａｏＸｉａｎｄｏｎｇｐｇＪｕｎｅ２０１５ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＧｕａｎｇｄｏｎｇｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏＵｙｇｙＧｕａｎｇｚｈｏｕ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ，

3、５１０００６＾摘要燥接是制造业的基础。随着工业制造要求的提高，傳接质量的要求也变得越来越重要。电弧煌由于自身技术发展十分成熟，且适用的范围也十分广泛，目前应用在诸多领域。因此，人们对电弧得的辉接质量提出了更高的要求。在越来越注重效率的今天，电弧燥煌接实时监测显得愈发重要，为此论文研究基于机器视觉传感的溶透状态监测模型。在实时监测揮接质量的过程中，必须通过当前的彈接状态与揮接质量之间的关系。建立数学模型以获取溶透实时监测状态许多研究表明，揮接过程中形成的炼池与揮缝背部的炼透有着密切的联系，而炼透

4、与最终的燥接质量联系紧密，因此通过提取的溶池特征能与当前的燥接质量建立对应关系。通过视觉传感器拍摄燥接过程的培池图像，利用相关的图像处理技术从中提取出最能代表溶池信息的特征参数，再与此时的燥接质量对应起来，建立炼池特征与溶透状态之间的数学模型。通过多组煌接试验条件验证模型，证明建立的数学模型能够有效地预测出当前的溶透状态，最终得到当前的職质量。一对溶透当前的状态进行实时监测可以看作是模式识别的类，而神经网络则在模式识别这一方面有着较高的预测精度，因此论文根据神经网络的特点设计了两个不同训练算法的神经网络：

5、ＢＰ算法（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）和ＩＣＡ算法（ＩｍｐｅｒｉａｌｉｓｔＣｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），利用神经网络模型对溶透状态进行准确预测。其中，ＩＣＡ算法一是通过模拟帝国主义竞争的过程来得到优化问题最优解的种全局优化搜索算法。首先，从溶池图像中提取出３个特征参数：溶池面积、恪池溶宽、溶池半长。其次，釆用一试凑法确定神经网络隐含层神经元个数个预测精度较高的神经网络模型，最，建立后用两个算法训练神经网络，获得两个模型对溶透各自的识别率。试验结果表明选用的ＢＰ神经网络最优

6、识别模型比ＩＣＡ神经网络的最优模型对不同傳接条件的溶透状态有着很高的预测精度。针对ＢＰ神经网络的识别精度高但过于依赖初始权值阈值的特点和ＩＣＡ算法在全局ＩＣＡＢＰＩＣＡ搜索的优点，论文将算法与神经网络结合，利用算法选取ＢＰ神经网络初始一－权值及阈值，提出种ＩＣＡＢＰ神经网络的溶透识别模型。首先将模型的权值阈值作为优化问题要求的解，然后根据溶透状态输出的实际误差与期望误差的差的大小及时调Ｉ广东工业大学硕士学位论文整权值及阈值。其次利用ＩＣＡ得到神经网络的初始权值、阈值，通过ＢＰ算法对神经网‘一络进行

7、训练，得到使得模型识别精度最高的组权值和阈值。最终利用不同试验条件寻找对擦透的识别效果最好的神经网络模型－。试验结果证明ＩＣＡＢＰ神经网络对溶透状态的预测精度优于ＢＰ神经网络的预测精度。关键词：燥接质量；溶透状态；模式识别；ＩＣＡ算法；ＢＰ神经网络ＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＷｅｌｄｉｎｇｉｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒ．Ｗｉｔｈｔｈｅｉｍｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｙｐｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｒｅｕｉｒｅ

8、ｍｅｎｔｓｔｈｅｗｅｌｄｉｎｕａｌｉｔｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓａｒｅｂｅｃｏｍｉｎｑ，ｇｑｙｑｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍｏｒｔａｎｔ．Ｄｕｅｔｏｔｈｅｍａｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｍｅ