研究目的
引入一种认知评估方法，用于预测焊接质量并将其分类至不同质量等级。
研究成果
所提出的质量评估方法为基于激光的工艺在线监测与控制提供了重要解决方案，其包含用于质量预测的认知特性。该方法基于训练模型成功对新模拟试验进行了分类，能够预测焊接质量，并验证了该方法适用于实际测量数据的有效性。
研究不足
该方法在涉及试样中出现的垂直（与潜在相机同轴）裂缝时具有一定意义。然而，这取决于裂缝的大小。较大的裂缝与其他裂缝一样能够被成功识别。
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激光焊接质量评估的认知方法
DOI：10.1016/j.procir.2018.03.119
期刊：Procedia CIRP
出版年份：2018
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
激光焊接中的质量评估至关重要。目前已开发出大量在线检测技术，通过识别熔池几何形状和焊接缺陷来进行质量评价。本文旨在介绍一种认知评估方法，用于预测焊缝质量并将其分类至不同质量等级。该研究对应基于摄像头的监测方法，利用从工艺模拟模型中获取的热成像（其中人为插入了缺陷）。采用了一种降维技术，随后实施图像处理技术，根据特定的熔池特征来识别焊接缺陷。同时开发并验证了一种分类算法。
作者：
John Stavridis，Alexios Papacharalampopoulos，Panagiotis Stavropoulos
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