焊接缺陷磁光成像及識別模型研究.pdf

1、在長時間的連續(xù)焊接過程中，某些焊接參數(shù)的變化易造成焊接質(zhì)量的不穩(wěn)定，從而產(chǎn)生焊接缺陷，如凹陷、裂紋、未焊透等。焊接缺陷的產(chǎn)生嚴(yán)重威脅焊接接頭的性能，引起局部應(yīng)力集中、縮短工件使用壽命、易脆裂等，導(dǎo)致產(chǎn)品存在質(zhì)量隱患，嚴(yán)重時將導(dǎo)致產(chǎn)品直接報廢，影響加工效率和經(jīng)濟(jì)效益。若存在質(zhì)量隱患的產(chǎn)品未能被及時有效檢出而流入市場，在經(jīng)過一定的使用壽命后將可能導(dǎo)致重大事故發(fā)生。在工業(yè)生產(chǎn)中以鐵制品居多，因此，針對鐵磁性材料的平板緊密對接焊，以檢測手段簡單

2、快捷、無危害、零污染及可視化成像作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，研究一種基于磁光成像的焊接缺陷無損檢測新方法。
　　本課題通過磁光成像傳感器獲取焊接缺陷磁光圖像，綜合運(yùn)用法拉第磁致旋光效應(yīng)、磁化曲線和磁疇理論，建立不同焊接狀態(tài)下的焊件磁疇分布模型，定性地解釋了焊接缺陷磁光成像機(jī)理。利用基于法拉第磁致旋光效應(yīng)的磁光成像技術(shù)，通過把焊件的磁場變化轉(zhuǎn)換為光強(qiáng)的強(qiáng)弱，從而實現(xiàn)物體表面細(xì)小缺陷可視化檢測。通過分析磁光薄膜和低碳鋼焊件的磁滯曲線，揭示了磁光薄膜

3、對磁場的敏感程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于焊件母材這一規(guī)律。正因為磁光薄膜對磁場的敏感性，使得裝配這一薄膜的磁光傳感器能有效地檢測焊件缺陷。物質(zhì)的磁化過程本質(zhì)上就是磁疇結(jié)構(gòu)和疇壁運(yùn)動方式的變化。利用微觀形態(tài)下的磁疇理論描述了鐵磁性焊件被磁化后自身磁場的變化情況。通過研究鐵磁性焊件兩種不同性質(zhì)磁場下（外磁場和剩磁）的磁光圖像，建立了基于磁疇理論的焊件磁疇分布模型，對焊接缺陷磁光成像機(jī)理進(jìn)行基礎(chǔ)性探索。
　　針對磁光傳感器采集到的焊接缺陷磁光圖像序列，

4、研究焊接缺陷磁光圖像自動識別和分類模型。論文建立了主成分分析-誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(principalcomponent analysis-back propagation neural network，PCA-BP)模型和決策樹模型分別對無缺陷、裂紋、凹陷和未焊透磁光圖像進(jìn)行分類。PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型通過分析各缺陷磁光圖像列向量的灰度分布情況，利用主成分分析法得到能反映磁光圖像列向量大部分灰度信息的主成分，以此作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5、的特征輸入構(gòu)建缺陷磁光圖像分類模型。基于最小GINI指標(biāo)決策樹模型通過選擇合適的特征屬性，首先構(gòu)造了用于將缺陷磁光圖像分成無缺陷、未焊透和裂紋凹陷這三類的主決策樹，以避免由于裂紋凹陷磁光圖像特征屬性過于相似而造成復(fù)雜的樹結(jié)構(gòu)，而后構(gòu)造用于將裂紋和凹陷磁光圖像進(jìn)行有效分類的子決策樹，將主決策樹與子決策樹進(jìn)行拼接便得到完整的磁光圖像決策樹分類模型。最后，通過剪枝除去數(shù)據(jù)中的異常點以避免過擬合和提高分類準(zhǔn)確率。試驗結(jié)果表明，兩種分類模型均可用