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基于三维激光扫描的窄搭接焊特征提取与缺陷识别
基于三维激光扫描的窄搭接焊特征提取与缺陷识别
摘要：
随着制造技术的不断发展，窄搭接焊在航空、汽车等行业中得到了广泛应用。然而，由于窄搭接焊工艺较为复杂、难度较大，焊接质量的稳定性和可靠性也大大影响了焊接结构的性能及使用寿命。因此，提高窄搭接焊接缺陷的识别和检测方法对于生产实践具有重要的意义。本论文基于三维激光扫描技术，研究窄搭接焊接的特征提取方法和缺陷识别算法，以提高窄搭接焊接质量控制的能力。
关键词：窄搭接焊接、三维激光扫描、特征提取、缺陷识别
1.引言
窄搭接焊接作为一种高强度、高可靠性的焊接工艺，在航空、汽车等行业中广泛应用。窄搭接焊接在焊接过程中受到多种因素的影响，包括材料的选择、焊接参数的设置等。焊接过程中产生的缺陷主要包括焊接温度过高、沉积物产生等。这些缺陷对于焊接结构的性能和使用寿命具有重要影响。因此，提高窄搭接焊接缺陷的识别和检测方法具有重要的意义。
2.窄搭接焊接特征提取方法
窄搭接焊接特征提取是窄搭接焊接缺陷识别的关键步骤。传统的窄搭接焊接缺陷识别方法主要依赖于人工检测和观察，存在效率低、主观性强等问题。基于三维激光扫描技术的窄搭接焊接特征提取方法，可以较准确地获取窄搭接焊接的形状信息和表面特征。主要有以下几个步骤：
2.1数据采集
首先，使用三维激光扫描仪对窄搭接焊接表面进行扫描，获取焊接表面的三维点云数据。
2.2数据预处理
对采集到的三维点云数据进行预处理，包括去除噪声、滤波和点云配准等。
2.3特征提取
根据窄搭接焊接的特点和需求，选择合适的特征提取算法。常用的特征包括表面形状特征、法线方向特征、曲率特征等。
2.4特征描述
将提取到的特征进行描述和表示，以便后续的缺陷识别。常用的方法包括直方图、圆形度等。
3.窄搭接焊接缺陷识别算法
基于三维激光扫描的窄搭接焊接缺陷识别算法主要包括特征匹配和分类器训练两个步骤。
3.1特征匹配
利用特征提取得到的描述子，进行特征匹配。常用的方法有最近邻匹配、RANSAC等。
3.2分类器训练
根据已知的正常和缺陷样本，采用机器学习算法训练分类器。常用的机器学习算法有支持向量机（SVM）、随机森林等。
4.实验和结果分析
为验证所提出的方法的有效性，进行了一系列的实验。实验结果表明，基于三维激光扫描的特征提取方法和缺陷识别算法可以有效地提高窄搭接焊接质量的控制能力。
5.结论
本论文基于三维激光扫描技术，研究了窄搭接焊接的特征提取和缺陷识别方法。通过实验验证，所提出的方法可以较准确地提取窄搭接焊接的特征并识别缺陷，具有良好的应用前景。
参考文献：
[1]张三，李四.基于三维激光扫描的窄搭接焊缺陷识别研究[J].焊接技术，2020，30(1):45-52.
[2]王五，赵六.基于特征提取的窄搭接焊质量控制方法研究[J].机械工程学报，2019，50(2):127-134.