激光焊匙孔特征的近红外与X射线传感分析

摘要

由于多传感匙孔特征参数可以有效地反映大功率激光焊接质量状态,本文研究了匙孔特征信息的提取方法并建立了焊缝成形预测模型.以大功率盘形激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外高速摄像机和X射线视觉成像系统同时提取了焊接过程中的熔池动态图像,并分割出匙孔区域.针对近红外图像,应用矩方法导出匙孔的不变矩特征,同时定义并提取匙孔面积和最前端点纵坐标两个特征;针对X射线图像则提取匙孔深度和熵两个特征.在不同激光功率条件下得到匙孔特征并进行特征融合分析,然后建立了3个BP神经网络焊缝成形预测模型.探索了匙孔形态、焊接条件和焊接状态三者之间的联系,实现了对焊接过程的在线监测.试验结果表明,将两个传感器获取的匙孔特征信息融合并进行主成分分析变换后,熔宽和熔深的预测绝对误差平均值分别为0.18 mm和0.57 mm,比基于单个传感器获取匙孔特征建立的BP神经网络分别减小了0.03 mm和0.31 mm,显示提出的方法能够有效在线监测大功率盘形激光焊接状态.