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电子束深熔焊熔池视觉采集系统与视觉特征研究的开题报告
一、题目
电子束深熔焊熔池视觉采集系统与视觉特征研究
二、背景与意义
电子束深熔焊是一种高速、高品质、高精度的焊接技术，其优点在于能够在高密度、高强度材料之间进行焊接，适用于各种规模的制造业。然而，熔池形态与质量直接影响到焊缝的质量，但传统的电子束深熔焊焊缝质量检测仅能靠目视判断，而此种方式存在不精确、不稳定等问题，需要借助电脑视觉技术对熔池形态自动识别和熔池质量进行实时监控，以实现高品质、高精度的焊接。
三、研究内容
1.建立电子束深熔焊熔池视觉采集系统，在实时采集的图像中提取熔池的特征参数。
2.基于卷积神经网络（CNN）的深度学习算法，训练分类器对熔池形态和熔池质量进行分类。
3.对分类结果进行实验验证，探索影响焊缝质量的因素。
四、研究方法
本项目主要采用计算机视觉、机器学习等技术进行研究，其中包括：
1.设计电子束深熔焊熔池图像采集系统，使用高速摄像机实时捕捉焊接过程中熔池的图像。
2.使用OpenCV等计算机视觉库，对图像进行预处理和分割，提取出熔池的关键特征参数。
3.基于卷积神经网络理论，建立具有良好泛化能力和鲁棒性的分类器，进行焊缝质量的分类检测。
4.对分类结果进行实验验证，分析影响焊缝质量的因素，并针对不同问题制定方案以提高焊接质量。
五、研究预期成果
本研究旨在解决电子束深熔焊焊接过程中目视判断不准确、不稳定等问题，针对熔池形态及质量进行自动监测、分类、实时反馈，以实现高品质、高精度的焊接。预期成果包括：
1.实现电子束深熔焊焊接熔池视觉采集系统建设。
2.实现对熔池形态及质量的实时监测，以及实现参数的知识库化。
3.实现深度学习算法的设计与实现，以及实现算法在焊接中的应用。
4.实现提高焊缝质量的方案，可以改善焊缝质量，提高焊接的精度和准确性。
六、参考文献
[1]朱明芳.熔池形态与焊接参数的关系研究[D].太原:中北大学,2018.
[2]陈志江.电子束深熔焊焊缝的质量检测与控制方法研究[D].武汉:华中科技大学,2017.
[3]李智勇,张乃伟.基于深度学习的焊缝分类研究[J].焊接技术,2018,47(4):98-102.
[4]张银灵,袁树伟.基于视觉检测的焊缝形态分析与识别方法研究[J].焊接技术,2018,47(3):49-53.