轿车车身电阻点焊接头质量评判方法的研究

摘要

电阻点焊以其能量集中、生产效率高等特点成为轿车车身总成过程中最主要的连接方法。但由于其焊接过程是一种热—机械相互耦合作用的、极其复杂而敏感的过程，期间任何故障因素的随机出现均威胁着车身焊点的外观质量，也会造成点焊接头强度的不稳定。而目前大多数的轿车生产商为了保证车身焊点的质量，主要通过设计冗余焊点，焊后采用人工破坏抽检及目测的方法来检查焊点的强度及外观质量。因此，发展一种在线的、无损的、可靠的点焊接头质量评判方法对实际轿车车身的生产有着重大的意义。文中基于焊点表面数字图像和电极位移信号两大信息源，以评判点焊接头的外观质量及连接强度为研究目标，开展了以下研究工作：
　　 1)基于图像采集平台，获取焊接过程中发生喷溅、粘损及正常情况下的焊点表面图像，并对其进行图像预处理。其中，通过对焊点灰度图及直方图的分析，尝试采用迭代法和OSTU法自动提取阀值以实现图像分割。经实验对比分析，最终选用迭代法作为焊点图像的阀值分割方法；
　　 2)通过对焊点二值图像形状特征和几何特征的分析，从中提取其周长L，面积A，伸长度E及致密度C作为特征参量，并研究了4个参量随焊接工艺参数变化的规律。最终选取鲁棒性较强的L、A及E作为判识焊点外观缺陷的特征参量，基于SVM建立了点焊接头外观缺陷的诊断模型；
　　 3)针对实际生产中可能出现的故障因素，如：电极轴向错位、工件翘曲、网压波动等，获取并分析故障状态下及正常状态下的电极位移信号，结果表明故障状态下电极位移信号表现出不同程度的奇异性。从电极位移信号曲线中提取可表征这种奇异性的特征参数，建立奇异焊点的SVM一级识别模型，该模型可以有效地对奇异焊点进行判识；
　　 4)基于一级识别模型的判识结果，进一步从奇异焊点的电极位移曲线中提取可表征其质量的特征参数，并以焊点的抗剪强度和压痕深度为评判标准，建立了焊点的SVM二级质量评判模型，实现了对奇异焊点质量的实时评判；
　　 5)通过分析焊点表面所具有的图像特征与接头熔核形成过程之间的关系，将焊点表面图像划分为三个特征区域，从中提取三个同心圆的面积作为特征值来表征接头的熔核面积，并以接头横截面处的熔核面积为评判指标建立焊点强度等级的SVM分类模型。该模型可以准确地对熔核面积进行等级分类，实现了对点焊接头质量的无损评判。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.1.3课题来源

1.2数字图像处理的发展及应用

1.2.1数字图像处理的发展概况

1.2.2数字图像处理的应用现状

1.3 SVM(支持向量机)的发展及应用

1.3.1 SVM的基本原理

1.3.2 SVM的应用

1.4电阻点焊质量监测方法研究现状

1.4.1基于电极位移曲线的点焊质量监测技术

1.4.2电阻点焊质量的智能控制技术

1.5目前研究所存在的问题

1.6本文研究内容

第二章点焊接头外观质量评判方法的研究

2.1焊点表面数字图像的获取及分析

2.1.1数字图像的获取

2.1.2数字图像的分析

2.2焊点表面数字图像的预处理

2.2.1图像的灰度化处理

2.2.2图像的分割

2.2.3基于迭代法的图像分割

2.3基于SVM的点焊接头外观缺陷诊断

2.3.1图像特征参量的提取

2.3.2特征参量与焊接工艺参数的关系

2.3.3 SVM诊断模型的建立

2.3.4 SVM诊断模型的验证

2.4本章小结

第三章点焊接头强度评判方法的研究

3.1电极位移曲线的获取及分析

3.1.1电极位移曲线的获取

3.1.2正常状态下电极位移曲线的分析

3.1.3故障状态下电极位移曲线的分析

3.2基于SVM的点焊接头质量诊断

3.2.1奇异焊点的一级识别模型

3.2.2焊点质量的二级分类模型

3.3基于SVM的点焊接头熔核面积预测

3.3.1焊点表面及熔核横截面图像的分析

3.3.2图像特征参量的提取

3.3.3 SVM预测模型的建立

3.3.4 SVM预测模型的验证

3.4本章小结

第四章结论

参考文献

致谢

附录A 攻读硕士期间发表论文