熔池图像处理在气保焊中应用研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业自动化的发展，焊接技术作为一项重要的加工手段，其自动化水平也需要不断提高。

气保焊(gasmetalarcwelding，gmaw)以其高效、优质的焊接特点，广泛应用于航空航天、汽车制造、船舶制造等领域。

熔池作为焊接过程中的关键区域，其状态直接影响着焊缝的质量。

2. 本选题国内外研究状况综述

熔池图像处理技术在焊接质量检测中的应用研究近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在熔池图像处理方面开展了大量研究工作，主要集中在熔池图像特征提取、熔池状态识别、焊接质量预测等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对气保焊熔池图像处理中的关键问题，开展以下几方面的研究：
1.气保焊熔池图像特征分析:分析气保焊熔池图像的特点，研究熔池区域分割、几何特征提取、温度场分布特征提取等算法。

2.气保焊熔池状态识别与分类:研究基于多特征融合的熔池状态识别方法，构建熔池状态分类模型，实现对不同熔池状态的准确分类。

3.熔池图像处理系统的设计与实现:设计开发基于熔池图像处理的气保焊质量监测系统，实现对熔池状态的实时监测、焊接质量的评估和控制。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，以气保焊熔池图像为研究对象，开展以下研究工作：
1.文献调研:系统查阅国内外相关文献，了解熔池图像处理技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为本研究提供理论基础。

2.气保焊熔池图像数据库构建:搭建气保焊实验平台，采集不同焊接参数下的熔池图像数据，并进行标注，构建气保焊熔池图像数据库，为算法研究提供数据支撑。

3.熔池图像处理算法研究:研究熔池区域分割算法，将熔池区域从背景中分割出来；研究熔池几何特征提取算法，提取熔池的宽度、长度、面积等几何特征；研究熔池温度场分布特征提取算法，获取熔池温度场的空间分布信息。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多特征融合的熔池状态识别:提出一种基于多特征融合的熔池状态识别方法，将熔池的几何特征、温度场分布等多源信息进行融合，提高熔池状态识别的准确性和可靠性。

2.面向气保焊的专用熔池图像处理系统:针对气保焊的特点，开发专用熔池图像处理系统，实现对气保焊过程的实时监测和质量控制，填补国内空白。

3.基于深度学习的熔池图像处理算法研究:探索深度学习在熔池图像处理中的应用，开发基于深度学习的熔池区域分割、特征提取、状态识别等算法，提高算法的鲁棒性和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王振雷, 孙振忠, 刘彬, 等. 基于熔池图像处理的焊接质量在线检测技术研究进展[j]. 中国激光, 2019, 46(7): 0702002.

2. 赵文超, 史清宇, 张华, 等. 基于熔池视觉传感的激光焊接熔透状态识别[j]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(15): 151401.

3. 周波, 吴林, 潘际銮. 基于熔池动态特征的激光焊接熔透状态识别[j]. 焊接学报, 2018, 39(8): 865-870.