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基于LabVIEW的激光-MIG复合焊接过程等离子体监测
基于LabVIEW的激光-MIG复合焊接过程等离子体监测
摘要：
激光-MIG复合焊接是一种高效率、高质量的焊接技术，但焊接过程中的等离子体行为对焊接质量有很大影响。为了实现对激光-MIG复合焊接过程中等离子体行为的监测，本文提出了一种基于LabVIEW的监测系统。该系统利用高速相机采集焊接过程中的图像，并通过图像处理技术提取出等离子体轮廓。然后，采用聚类分析方法对等离子体进行分类，并计算出等离子体的参数。最后，通过LabVIEW编程实现了对等离子体参数的实时显示和记录功能。实验结果表明，该系统能够准确地监测激光-MIG复合焊接过程中的等离子体行为，为焊接质量的控制提供了有力的支持。
关键词：激光-MIG复合焊接；等离子体监测；LabVIEW；图像处理
1.引言
激光-MIG复合焊接是一种将激光焊接和MIG焊接相结合的高效率、高质量的焊接技术。在焊接过程中，等离子体的生成和行为对焊接质量有很大影响。然而，目前对激光-MIG复合焊接过程中等离子体行为的监测研究还比较有限。为了改善激光-MIG复合焊接的焊接质量，有必要实时监测焊接过程中等离子体的行为。本文提出了一种基于LabVIEW的激光-MIG复合焊接过程等离子体监测系统，旨在实现对焊接过程中等离子体的准确监测和参数计算。
2.系统结构
基于LabVIEW的激光-MIG复合焊接过程等离子体监测系统主要由以下几部分组成：高速相机、图像处理模块、聚类分析模块和LabVIEW控制界面。高速相机用于采集焊接过程中的图像，将图像传输给计算机。图像处理模块对采集到的图像进行处理，提取出等离子体的轮廓。聚类分析模块对轮廓进行分类，并计算出等离子体的参数，如等离子体的面积、弧长、形状等。LabVIEW控制界面用于实时显示和记录等离子体参数，提供给焊接操作员参考。
3.图像处理算法
图像处理算法是实现对焊接过程中等离子体行为监测的关键。本文采用了以下几种图像处理算法：预处理、二值化、边缘检测和等离子体轮廓提取。预处理阶段主要利用滤波等方法对原始图像进行噪声去除和增强处理；二值化阶段将预处理后的图像转换为二值图像，以便边缘检测；边缘检测阶段通过边缘算子提取图像中的边缘信息；等离子体轮廓提取阶段利用边缘信息对等离子体进行轮廓提取。
4.聚类分析
聚类分析是对提取出的等离子体轮廓进行分类的方法。本文采用了基于K-means算法的聚类分析方法。该方法首先根据等离子体的数目设定聚类数目K，然后根据等离子体的形状特征将等离子体轮廓分为K个不同的类别。通过聚类分析，可以得到每个等离子体类别的面积、弧长等参数。
5.实验结果
本文在激光-MIG复合焊接设备上进行了一系列实验，验证了基于LabVIEW的激光-MIG复合焊接过程等离子体监测系统的可行性和有效性。实验结果表明，该系统能够准确地监测激光-MIG复合焊接过程中的等离子体行为。通过对等离子体的参数进行分析，可以有效地评估焊接质量，提高焊接效率。
6.结论
本文提出了一种基于LabVIEW的激光-MIG复合焊接过程等离子体监测系统，实现了对焊接过程中等离子体行为的准确监测和参数计算。实验结果表明，该系统能够有效地评估焊接质量，提高焊接效率。未来的研究可以进一步优化系统性能，提高监测的精度和实时性。
参考文献：
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作者简介：
XXX，博士研究生，主要研究方向为焊接技术与自动化。已在相关领域国际期刊上发表多篇论文。