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题名基于深度学习的短周期拉弧螺柱焊接质量检测
被引量：1
- 1
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作者
周鑫
赵凯悦
刘嘉
陈成伟
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机构
北京市产品质量监督检验研究院
北京工业大学材料与制造学部汽车结构部件先进制造技术教育部工程研究中心
青岛信芯微电子科技公司
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出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第1期87-93,共7页
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文摘
为了提高汽车车厢的密封性,通常采用短周期螺柱焊接方法来固定螺柱,以减少开孔的数量。然而,破坏性实验作为目前主要的评估方法,存在检测效率低和无法检测在役焊接接头问题的缺点;因此,提出了一种基于焊接过程动态参数和焊缝图像相结合的螺柱焊接质量检测方案。为解决动态参数不合格样本数量不足的问题,提出了一种基于距离权重的数据增强算法。同时,设计了一个深度学习模型,结合焊接过程中动态参数信号的特点,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的方法实现了螺柱焊接质量检测。实验证明,提出的动态参数和焊缝图像相结合的检测方案能够将缺陷螺柱的识别准确率提高至95.33%;因此,基于动态参数和焊缝图像的短周期螺柱焊接质量检测方法具有较高的检测精度,为实际工程应用提供了一种有效的质量检测方法。
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关键词
短周期螺柱焊
数据增强
深度学习
质量检测
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Keywords
short-cycle stud welding
data augmentation
deep learning
quality inspection
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分类号
TH164
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于光度学特征与SVM的热轧铝板表面缺陷检测
被引量：6
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作者
吴旭东
闫志鸿
胡飞涛
程健鹏
徐昊
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机构
北京工业大学材料与制造学部
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2023年第6期157-162,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975015)。
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文摘
工业产品的表面缺陷对其美观度和使用性能有重要影响。为实现热轧铝合金板材表面缺陷的自动检测与分类,提出一种基于光度学特征和支持向量机分类的机器视觉检测方法。针对铝合金板材的压痕、划痕、污点、擦伤、坑蚀等5种常见缺陷,依据其光度立体学特征,设计了相应的图像处理算法。可靠地检测出了缺陷区并提取了缺陷的几何形状特征和HSV特征。将得到的特征参数作为支持向量机的输入,设计了对应的分类器。结果表明:所设计的SVM分类器可较为准确地检测出表面缺陷类型,识别正确率为96.5%。
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关键词
铝板缺陷检测
多特征提取
光度立体学
支持向量机
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Keywords
aluminum defect detection
multi-feature extraction
photometric stereo
SVM
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分类号
TG166.3
[金属学及工艺—热处理]
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题名基于同位深度-灰度图像的焊缝成形质量检测
被引量：5
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作者
闫中广
闫志鸿
谷文涵
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机构
阳泉市质量技术监督检验测试所
北京工业大学材料与制造学部
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2021年第15期102-105,111,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975015)。
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文摘
随着焊接自动化技术的普遍应用,焊缝成形和焊接外观缺陷的自动化检测已成为一种迫切的需求。采用激光结构光视觉检测方法,同位获取焊缝的深度-灰度图像。分析了铝合金焊缝各种缺陷在深度图像和灰度图像中的表现。结果表明,深度图像有利于成形缺陷的检测,而灰度图像更有利于表面裂纹的检查。开发了相应的缺陷检测算法,实现了以上缺陷的提取。
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关键词
焊缝成形质量
激光结构光视觉
深度-灰度图像
缺陷提取
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Keywords
weld forming quality
laser structured light vision
depth and gray images
defect extraction
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分类号
TG409
[金属学及工艺—焊接]
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