激光深熔焊熔池形态表征与熔透状态识别算法研究的任务书.docx

激光深熔焊熔池形态表征与熔透状态识别算法研究的任务书
一、课题背景
激光深熔焊是一种新型的高能量密度加工方法，具有热影响区小、焊接速度快、焊缝成形好、快速实现自动化等优点。在实际工程应用中，焊接质量的稳定性和一致性是影响熔池形态的重要因素。而熔池的形态和熔透状态对焊接质量有着决定性的影响。因此，对激光深熔焊过程中的熔池形态进行表征和熔透状态识别算法的研究，对于实现稳定、高效、自动化的焊接工艺具有重要的意义。
二、研究内容和目的
1.熔池形态表征
通过对激光深熔焊过程中的熔池形态进行图像处理和分析，提取熔池的形态特征指标，并对这些指标和焊接参数进行关联分析，建立熔池形态与焊接参数之间的关系模型，为实现对熔池形态的自动控制奠定基础。
2.熔透状态识别算法
基于多种传感器监控激光深熔焊过程中的温度、能量、熔池形态等多个信号，运用机器学习和深度学习算法，建立熔透状态识别模型，实现对焊接质量的在线监测和控制。
3.系统集成
以上两个方面的研究成果，将被集成到激光深熔焊自动化系统中，以实现焊接过程的自动化控制和优化。
三、研究方案和方法
1.熔池形态表征
（1）图像采集：利用高速相机对激光深熔焊过程中的熔池进行图像采集。
（2）图像处理：对采集到的图像进行预处理，去除噪声和图像干扰，调整图像对比度和亮度，同时进行图像分割和边缘检测等预处理步骤。
（3）特征提取：基于预处理后的图像，提取熔池的形态特征指标，如熔池直径、形状指数、长宽比等指标。
（4）关联分析：根据实验数据，将熔池的形态特征指标与焊接参数进行关联分析和建模，为实现对熔池形态的自动控制奠定基础。
2.熔透状态识别算法
（1）传感器监测：通过多种高精度传感器对激光深熔焊过程中的温度、能量、熔池形态等多个信号进行监测。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行预处理，去除异常值、筛选有效数据等预处理步骤，为后续的熔透状态识别提供准确的数据支撑。
（3）模型构建和训练：基于多种机器学习和深度学习算法，建立熔透状态识别模型，利用预处理后的数据进行模型训练和测试，提高模型的准确性和可靠性。
（4）实时监测和控制：将熔透状态识别算法集成到激光深熔焊自动化控制系统中，实现对焊接质量的实时监测和控制。
四、预期成果
通过本研究，预期实现以下成果：
1.建立激光深熔焊过程中的熔池形态和焊接参数之间的关系模型，为熔池形态的自动控制奠定基础。
2.建立激光深熔焊过程中的熔透状态识别模型，实现焊接质量的在线监测和控制。
3.将熔池形态表征和熔透状态识别算法集成到激光深熔焊自动化控制系统中，实现焊接过程的自动化控制和优化。
五、研究意义
本研究成果的实现，对于提高激光深熔焊过程的稳定性和一致性，提高焊接质量和生产效率，具有重要的意义。同时，该研究对于推动激光深熔焊技术的发展和完善，进一步推动高能量密度加工领域的发展，也具有积极的促进作用。