熔焊增材成形熔池多物理場(chǎng)在線測(cè)量技術(shù)

序一
序二
前言
章 緒論
1.1 熔焊增材在線質(zhì)量監(jiān)測(cè)中的科學(xué)和技術(shù)問(wèn)題
1.1.1 高溫熔焊與增材成形機(jī)理
1.1.2 焊接過(guò)程智能控制理論
1.2 熔池多物理場(chǎng)測(cè)量與在線質(zhì)量預(yù)測(cè)方法
1.2.1 熔池視覺(jué)檢測(cè)
1.2.2 熔池三維重建
1.2.3 熔池溫度測(cè)量
1.2.4 電弧光譜診斷
1.2.5 多模態(tài)數(shù)據(jù)解析
1.2.6 焊接系統(tǒng)模型
1.3 本書概述
參考文獻(xiàn)
第2章 熔池視覺(jué)信息獲取
2.1 熔池視覺(jué)*佳成像機(jī)理
2.1.1 熔池成像影響因素分析
2.1.2 熔池?zé)彷椛涮匦?br />2.1.3 相機(jī)的量子效率
2.1.4 熔池視覺(jué)*佳成像波段選擇
2.1.5 基于焊接電流的熔池圖像觸發(fā)采集優(yōu)化方法
2.1.6 熔池成像系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.1.7 鋁合金熔池成像結(jié)果
2.2 多波段抗干擾熔池圖像獲取方法
2.2.1 多波段CMT P工藝熔池圖像采集裝置
2.2.2 多波段CMT P工藝熔池圖像特征
2.2.3 多曝光TIG工藝熔池圖像采集裝置
2.2.4 多曝光TIG工藝熔池圖像特征
2.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 多源熔池圖像信息融合
3.1 細(xì)節(jié)增強(qiáng)的多波段熔池圖像彩色融合算法
3.1.1 基于NSCT的熔池圖像融合算法
3.1.2 基于改進(jìn)Reinhard算法的熔池彩色融合算法
3.2 基于高、低曝光熔池圖像融合的增強(qiáng)HDR生成算法
3.2.1 算法模型及流程
3.2.2 基于改進(jìn)域?qū)驗(yàn)V波的細(xì)節(jié)因子提取
3.2.3 權(quán)重矩陣構(gòu)建
3.2.4 基于域變換遞歸濾波的光暈消除
3.2.5 圖像融合
3.2.6 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
3.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 熔池視覺(jué)形態(tài)在線檢測(cè)
4.1 熔池圖像輪廓提取
4.1.1 改進(jìn)SLIC超像素分割及合并策略優(yōu)化的熔池輪廓提取
4.1.2 基于超像素的區(qū)域合并和自適應(yīng)摳圖算法
4.1.3 基于邊緣導(dǎo)向算子模板匹配的熔池輪廓提取算法
4.1.4 基于活動(dòng)輪廓模型的PAW和TIG工藝的熔池輪廓提取方案
4.1.5 基于Res-Seg卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熔池輪廓檢測(cè)
4.2 在線焊縫寬度預(yù)測(cè)
4.2.1 基于網(wǎng)絡(luò)的焊縫寬度預(yù)測(cè)
4.2.2 基于數(shù)據(jù)擬合的焊縫寬度預(yù)測(cè)
4.3 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 熔池溫度場(chǎng)測(cè)量與冶金缺陷預(yù)測(cè)
5.1 溫度場(chǎng)測(cè)量方法
5.1.1 基于彩色CCD的熔池溫度場(chǎng)計(jì)算原理
5.1.2 基于彩色CCD的熔池溫度場(chǎng)檢測(cè)系統(tǒng)
5.1.3 CMT焊熄弧后熔池的冷卻過(guò)程
5.1.4 基于熔池溫度場(chǎng)分布的CMT焊熔透狀態(tài)預(yù)測(cè)
5.1.5 CMT焊熔透實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5.2 冶金質(zhì)量分析
5.2.1 基于溫度場(chǎng)的駝峰焊道檢測(cè)
5.2.2 基于熔池視覺(jué)的焊縫駝峰、熔透檢測(cè)
5.2.3 基于熔池形態(tài)的余高和熔深監(jiān)測(cè)
5.3 基于深度預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的駝峰和熔透預(yù)警
5.3.1 熔池預(yù)警網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
5.3.2 熔池預(yù)警算法實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 電弧瞬態(tài)光譜獲取與分析
6.1 高靈敏度、高信噪比瞬態(tài)光譜測(cè)量
6.1.1 基于多通道測(cè)量技術(shù)的光譜儀
6.1.2 基于亞Hadamard矩陣的瞬態(tài)光譜儀設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
6.1.3 基于瞬態(tài)HTS的電弧光譜研究
6.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光譜測(cè)量
6.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
6.2.2 信噪比分析
6.2.3 網(wǎng)絡(luò)重建及仿真數(shù)據(jù)測(cè)試
6.2.4 基于實(shí)際光學(xué)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
6.3 基于光譜稀疏表示的在線電弧穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)
6.3.1 基于離散稀疏流形正則化的電弧光譜穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)
6.3.2 保護(hù)氣流量在線監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 增材成形三維形貌監(jiān)控
7.1 三維形貌測(cè)量
7.1.1 基于線結(jié)構(gòu)光與工業(yè)機(jī)器人的大構(gòu)件三維測(cè)量
7.1.2 基于面結(jié)構(gòu)光與工業(yè)機(jī)器人的大構(gòu)件三維測(cè)量
7.2 增材過(guò)程形貌監(jiān)測(cè)
7.2.1 基于熔池圖像和深度殘差網(wǎng)絡(luò)的電弧增材余高定量監(jiān)測(cè)
7.2.2 增材熔池長(zhǎng)程預(yù)測(cè)和余高增量分析
7.2.3 增材三維粗糙度測(cè)量方案與結(jié)構(gòu)光線掃三維重建系統(tǒng)
7.3 增材過(guò)程焊縫跟蹤
7.3.1 焊縫跟蹤技術(shù)組成
7.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫特征提取算法
7.3.3 焊縫跟蹤實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
7.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 熔池視覺(jué)-光譜-電參協(xié)同傳感
8.1 視覺(jué)-光譜-電參獲取
8.1.1 電參數(shù)據(jù)采集
8.1.2 光譜數(shù)據(jù)采集
8.1.3 基于FPGA的數(shù)據(jù)采集模塊
8.2 圖像和電參協(xié)同的電弧成分預(yù)測(cè)
8.2.1 電弧成分定性預(yù)測(cè)技術(shù)組成
8.2.2 電弧成分定性預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
8.2.3 電弧成分定量預(yù)測(cè)技術(shù)組成
8.2.4 電弧成分定量預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
8.3 基于圖像和光譜多源特征融合的弧焊質(zhì)量監(jiān)測(cè)
8.3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)獲取
8.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
8.3.3 結(jié)果分析
8.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 多平臺(tái)熔焊過(guò)程質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
9.1 LabVIEW平臺(tái)基于視覺(jué)和光譜的熔焊質(zhì)量監(jiān)測(cè)
9.1.1 焊接子系統(tǒng)
9.1.2 數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)
9.1.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)方案