基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的激光-MIG复合焊缝熔宽在线检测.docx

基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的激光-MIG复合焊缝熔宽在线检测
摘要：
本文针对激光-MIG复合焊缝熔宽在线检测问题，提出了一种基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的方法。首先，通过图像采集系统获取激光-MIG焊接过程中的焊缝图像，并对图像进行预处理。然后，利用BP神经网络对预处理后的图像进行特征提取和分类，实现焊缝熔宽的在线检测。为了提高检测的准确性和实时性，引入卡尔曼滤波对神经网络输出进行补偿处理。实验证明，该方法能够有效地检测激光-MIG焊接过程中的焊缝熔宽，具有较高的准确性和实时性。
关键词：激光-MIG焊接；焊缝熔宽；在线检测；BP神经网络；卡尔曼滤波
1.引言
激光-MIG复合焊接技术可以克服传统焊接技术的一些缺点，被广泛应用于飞行器、汽车、船舶等行业。焊缝熔宽是评价焊接质量的重要指标之一，因此对焊缝熔宽进行准确在线检测对于确保焊接质量具有重要意义。
2.相关工作
在激光-MIG复合焊接的过程中，焊缝熔宽的在线检测方法有很多，如基于图像处理的方法、基于传感器的方法等。然而，由于焊接过程受到诸多因素的影响，例如焊透度、焊接速度等，传统的检测方法存在着检测不准确和实时性差的问题。
3.方法
本文提出了一种基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的方法，该方法主要包括三个步骤：图像采集和预处理、BP神经网络特征提取和分类、卡尔曼滤波补偿处理。
3.1图像采集和预处理
在激光-MIG焊接过程中，利用图像采集系统获取焊缝图像，然后对图像进行预处理。预处理方法包括图像去噪、图像增强等，旨在提高后续处理的效果。
3.2BP神经网络特征提取和分类
对预处理后的图像，利用BP神经网络进行特征提取和分类。首先，将图像分成不同的区域，提取每个区域的特征。然后，将特征输入到BP神经网络中进行训练和分类，得到焊缝熔宽的检测结果。
3.3卡尔曼滤波补偿处理
为了提高检测的准确性和实时性，引入卡尔曼滤波对神经网络输出进行补偿处理。卡尔曼滤波利用线性动态系统的状态方程和观测方程，通过历史观测值和状态方程预测未来观测值，并将预测值与当前观测值进行比较，得到补偿后的输出。
4.实验结果与分析
通过实验验证了基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的方法的有效性。实验结果表明，该方法在焊缝熔宽的在线检测方面具有较高的准确性和实时性。
5.结论
本文提出了一种基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的方法，用于激光-MIG复合焊缝熔宽在线检测。实验证明，该方法能够有效地检测焊缝熔宽，具有较高的准确性和实时性。未来可以进一步优化和改进该方法，以适用于更多焊接应用场景。
参考文献：
[1]刘维明,张金侠,黄晓娇.基于数字图像处理的焊接质量评估方法[J].光电子·激光,2010,21(6):876-880.
[2]黄辉,马建平,尚乃兴.基于视觉传感器的焊接熔宽在线检测方法[J].机械设计与制造,2013,(6):235-238.
[3]张峰,贺志英,龚连勇.基于自适应BP神经网络的焊接熔深预测[J].机械科学与技术,2014,33(2):332-334.