研究目的
研究如何利用视觉系统结合NARX神经网络模型来检测T型接头激光塞焊中的LB偏移量。
研究成果
该研究展示了一种利用同轴成像和NARX神经网络模型在线监测T型接头激光塞焊焊缝偏移的方法。尽管在精度和特征选择方面存在局限，但该方法对指导焊后检测和自适应控制具有潜在价值。
研究不足
训练数据中的光束偏移量采集自机器人标称路径偏差，而非实时记录。未考虑光束偏移方向，且所选特征可能存在线性相关性，这表明需要采用主成分分析等特征降维技术。
1：实验设计与方法选择：
研究将视觉相机同轴集成到激光束焊接工具中以监测光束偏差。采用多项式曲面拟合方法提取描述熔池行为的特征。训练NARX神经网络模型以建立图像特征与激光束偏移的关联。
2：样本选择与数据来源：
在2毫米和4毫米厚的S355MC钢板上进行焊接，钢板通过水刀切割确保紧密的装配公差。
3：实验设备与材料清单：
使用6千瓦IPG镱光纤激光系统、德国Isel?数控龙门架、高动态范围CMOS相机及氩气?；て?。
4：实验流程与操作步骤：
设置激光功率和焊接速度以获得外观良好的焊缝。相机与LED以每秒100帧同步。
5：数据分析方法：
采用多项式曲面拟合方法从匙孔周围感兴趣区域提取特征。在Matlab中实现NARX神经网络模型预测激光束偏移。
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