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白车身激光扫描焊熔池边界提取与缺陷识别的研究
摘要：
本文研究了白车身激光扫描焊熔池边界提取与缺陷识别的方法。通过对激光扫描焊的原理和应用进行分析，提出了一种基于图像处理技术的焊熔池边界提取方法，并为熔池边界的缺陷识别提供了一种有力的解决方案。最后，通过实验验证了该方法的有效性。
关键词：白车身；激光扫描焊；熔池边界提取；缺陷识别；图像处理技术。
一、背景介绍
随着汽车行业的不断发展，车身结构的轻量化和安全性能的提高已成为汽车设计的重要方向。在车身结构的制造中，激光扫描焊技术被广泛应用，其具有高效率、高精度、易自动化等优点。但焊接生产过程中，焊熔池的形态及其边界缺陷情况的识别与控制是关键问题之一。
为了实现对焊接生产过程的监测与控制，需对焊接熔池进行在线探测与边界提取，同时能够准确、快速地判断出熔池边界上存在的缺陷。因此，熔池边界提取与缺陷识别技术具有重要意义。
二、焊熔池边界提取方法
本文提出了一种基于图像处理技术的焊熔池边界提取方法。该方法主要分为以下几步：
1.图像预处理：对激光扫描焊的原始图像进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等操作。
2.图像分割：通过阈值分割方法，将预处理后的图像分成不同的区域。
3.腐蚀和膨胀：通过腐蚀和膨胀操作，使得焊熔池的边界更加清晰。
4.边缘检测：通过Canny算法进行边缘检测，得到焊熔池边界。
实验表明，该方法能够有效地提取熔池边界，并且边界线条清晰、准确。
三、焊熔池边界缺陷识别技术
本文提出了一种基于图像处理技术的熔池边界缺陷识别技术，该方法主要分为以下几步：
1.图像分割：将焊熔池的图像分成不同的区域。
2.形态学操作：对分割后的区域进行形态学处理，进一步清除噪声、平滑边缘等。
3.特征提取：对每个区域进行纹理特征提取和形态学特征提取，得到每个区域的全局和局部特征。
4.分类识别：采用支持向量机（SVM）进行分类识别，判断每个区域是否存在缺陷。
实验表明，该方法能够准确地识别焊熔池边界上的缺陷，并且分类准确率高。
四、实验结果与分析
通过对白车身的激光扫描焊进行测试，得到了焊熔池边界提取和缺陷识别的结果。实验表明，本文提出的方法能够有效地提取熔池边界，同时准确地识别出边界上的缺陷，得到了良好的效果。
五、结论
本文研究了白车身激光扫描焊熔池边界提取与缺陷识别的方法。通过对激光扫描焊的原理和应用进行分析，提出了一种基于图像处理技术的焊熔池边界提取方法，并为熔池边界的缺陷识别提供了一种有力的解决方案。实验表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，可以为焊接生产提供一种有效的监测和控制手段，具有重要的应用前景。