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編輯推薦: |
本书内容实用,技术新颖,汲取zui新研究成果和实践经验,体现了焊接智能检测新技术、新工艺,适应焊接专业发展需要,具有较高的指导性和借鉴性。
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內容簡介: |
本书在介绍焊缝无损检测、数字图像处理方法及常用焊缝图像识别方法的基础上,详细介绍了利用机器视觉、数字图像处理和人工智能等技术对焊缝图像进行识别和质量检测的方法,主要包括焊接过程中监测GMAW 熔池区域的图像信息、成形焊缝的表面检测、焊缝内部缺陷的图像采集和图像识别等。
本书内容实用,技术新颖,体现了焊接智能检测新技术、新工艺,具有较高的指导性和借鉴性,适应焊接相关专业师生及技术人员阅读参考。
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內容試閱:
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作为现代制造业重要的材料成型加工工艺,焊接技术在建筑业、船舶制造业、石油业、航空业等众多行业和领域中的应用已经十分广泛,焊接质量控制显得尤为重要。但是,目前焊接质量的控制仍然依赖于焊接作业前的试验以及对焊接工艺的优化设计,难以在焊接过程中实现对焊接质量的实时监控,不能杜绝缺陷的产生。传统的人工检测质量和线下质量监管已难以满足快速增长的制造量和复杂的工艺需求。《中国制造2025》中指出,要“促进制造业数字化、网络化、智能化发展”,在线质量检测分析已成为焊接领域中重要的研究内容之一。
随着生产和相关技术的需要,越来越多的科研人员投入到焊缝质量和缺陷在线实时自动检测等相关技术的研究中,也产生了一定的成果。但是,焊缝质量和缺陷在线实时自动检测技术仍然面临许多问题。迄今为止,国内还没有一套比较完善的焊缝质量在线检测系统能够成熟地运用到实际工业生产过程中。机器视觉检测技术具有非接触、无损伤及稳定高效等特点,已越来越多地应用到焊接过程中焊缝跟踪、目标识别和缺陷识别等方面。将基于人工智能的机器视觉检测技术应用于焊缝质量检测,不仅可以大大降低工作人员的劳动强度、避免作业环境对人体健康的危害、限度地提高相关生产过程的自动化程度,还可以大大提高焊接作业的生产效率及产品的质量,有利于现代制造业中产品的大批量持续生产。焊接过程中信息的快速获取和自动处理性能的不断提高,也为工业生产的信息集成提供更加便利的条件。
为了给焊接过程提供稳定可靠的实时性质量评价,实现机器人焊接过程中智能化的焊接质量监控,本书阐述了利用机器视觉检测、数字图像处理和人工智能等技术对焊接过程中多元化图像信息的识别研究,详细介绍了焊接过程中监测熔池区域的图像信息、提取缺陷信息,采用基于结构光的主动视觉法实现成形焊缝的表面检测,通过对焊缝的X 射线图像进行智能检测,识别和定位焊缝的内部缺陷等方面的内容。本书得到了国家重点研发计划课题的资助(编号2018YF0707305)。希望本书能为从事焊缝成形、焊缝缺陷和焊缝质量智能检测与识别的研究人员提供参考,共同提高焊接检测的精度和效率,逐步提高焊接过程自动化的程度。非常感谢刘翠荣教授、吴志生教授在本书内容和相关课题中给予的指导,感谢朱彦军博士、李晔博士、李岩博士、刘康同学以及课题组其他成员在课题研究和本书撰写中给予的无私帮助。由于本人水平所限,书中难免有很多不足之处,敬请读者批评指正。
著者
2021 年1 月
于太原科技大学
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