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基于水平集與隨機(jī)森林算法的粗鋁絲超聲鍵合焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2024-05-15 05:48
  作為一種有效的連接技術(shù),超聲鍵合屬于節(jié)能環(huán)保的鍵合方式,其在加工過(guò)程中不需要額外的鍵合材料,也不需要高溫環(huán)境,不會(huì)產(chǎn)生環(huán)境有害氣體,因此其在工業(yè)生產(chǎn)中越來(lái)越流行。隨著工業(yè)自動(dòng)化的不斷改革和創(chuàng)新,現(xiàn)在的工業(yè)鍵合技術(shù)要求精度高、魯棒性強(qiáng)和環(huán)境適應(yīng)性好,而傳統(tǒng)的超聲鍵合設(shè)備由于鍵合過(guò)程中劈刀的磨損,經(jīng)常需要手動(dòng)進(jìn)行鍵合力和鍵合能量的校正。機(jī)器視覺(jué)反饋以其精度高、實(shí)時(shí)性好、對(duì)待加工工件表面無(wú)磨損等優(yōu)點(diǎn)成為工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域重要的研究方向。利用視覺(jué)反饋對(duì)超聲鍵合過(guò)程的鍵合質(zhì)量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控為實(shí)現(xiàn)鍵合設(shè)備的全自動(dòng)化和高效率提供了全新的思路。針對(duì)鍵合過(guò)程中劈刀磨損導(dǎo)致的鍵合參數(shù)不佳問(wèn)題,利用工業(yè)相機(jī)拍攝已鍵合的焊點(diǎn)圖像,研究基于像素鄰域灰度方差的算法對(duì)焊點(diǎn)所在區(qū)域進(jìn)行高效率定位,對(duì)定位到的焊點(diǎn)圖像利用改進(jìn)的灰度投影算法去除冗余的非焊點(diǎn)區(qū)域,在此基礎(chǔ)上提出改進(jìn)的Level-Set算法對(duì)焊點(diǎn)的缺陷進(jìn)行分割以確定焊點(diǎn)缺陷面積,利用KPCA提取焊點(diǎn)線性可分的主特征,最后,采用隨機(jī)森林算法對(duì)KPCA提取的特征進(jìn)行分類(lèi)以確定缺陷類(lèi)別,以此作為鍵合參數(shù)調(diào)整的參考。本文采用龍門(mén)架、伺服電機(jī)、超聲換能器、超聲驅(qū)動(dòng)器、工業(yè)相...

【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1超聲金屬焊線機(jī)

圖1-1超聲金屬焊線機(jī)

來(lái)自美國(guó)的Jones發(fā)明了超聲連接方法,1960年后,日本、瑞士英國(guó)等國(guó)對(duì)該技術(shù)進(jìn)行研究并將其初步與實(shí)際生產(chǎn)結(jié)合[1]。超聲金屬焊接擁有一特有的優(yōu)點(diǎn),能夠加工不同種類(lèi)和厚度的材料,其產(chǎn)生的焊點(diǎn)牢固、無(wú)污染,工過(guò)程不產(chǎn)生任何環(huán)境有害物質(zhì),因此屬于環(huán)保工藝,被廣泛應(yīng)用于制冷水管....


圖1-3RyanS.H.Yang論文所研究焊點(diǎn)

圖1-3RyanS.H.Yang論文所研究焊點(diǎn)

用基于形狀輪廓的方法,并結(jié)合形態(tài)學(xué)的算法完成完整的焊點(diǎn)定定位是為后期焊點(diǎn)的檢測(cè)提供樣本。對(duì)于焊點(diǎn)檢測(cè),目前常用的性檢測(cè)和非接觸性檢測(cè)。接觸性檢測(cè)包括阻抗分析和機(jī)械強(qiáng)度測(cè)檢測(cè)主要包括目測(cè)法、X射線檢測(cè)、紅外激光檢測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)抗分析的檢測(cè)方法易受鍵合材料的影響,且其必須與焊點(diǎn)接觸....


圖1-6LeiSu論文研究的焊點(diǎn)圖像

圖1-6LeiSu論文研究的焊點(diǎn)圖像

焊縫圖像b)焊縫檢測(cè)HairolNizamMohdShad論文的焊hdShad等人提出一種局部閾值、噪聲去除、邊緣區(qū)域點(diǎn)生成等域分割和顏色特征提取的焊點(diǎn)子區(qū)域的顏色特征,并利用分關(guān)技術(shù)的研究,但是21世紀(jì)以。華中科技大學(xué)LeiSu等人通結(jié)構(gòu)信息對(duì)其進(jìn)行分割....


圖1-7KeLi論文研究的焊點(diǎn)圖像

圖1-7KeLi論文研究的焊點(diǎn)圖像

a)相機(jī)采集的原圖c)漏焊圖1-7KeLi論文研究的焊點(diǎn)圖像基于SVM-DDA的增強(qiáng)RBF識(shí)別算法,利用動(dòng)數(shù),根據(jù)SVM與RBF的相似性,利用SVM計(jì)算[21]。上述大部分檢測(cè)算法都提取焊點(diǎn)具有物理意下焊點(diǎn)無(wú)規(guī)律性形態(tài),于是哈爾濱工業(yè)大學(xué)袁統(tǒng)習(xí)機(jī)(EL....



本文編號(hào):3973995

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