[發明專利]一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法

在審

• 申請號: 202011400726.6
• 申請日: 2020-12-04
• 公開（公告）號: CN112548321A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 李俐群;陶汪;宮建鋒;孟圣昊;付吉遠
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: B23K26/03
• 分類號: B23K26/03;B23K26/12;B23K26/70
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 侯靜

1.一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法如下：將兩個待焊接母材放置在真空倉內，接頭形式為對接，啟動激光頭進行焊接，焊接過程中熔池的動態圖像沿著光線傳輸到相機的鏡頭中，相機的數據輸出端與計算機的輸入端連接；所述的熔池的動態圖像傳輸的光線與激光同軸；計算機通過圖像采集模塊、低通高斯濾波模塊和輪廓提取模塊將相機拍攝到的熔池圖像提取特征信息數值，得到用于缺陷識別的特征信息為熔池寬度、熔池面積、匙孔寬度和匙孔面積，通過前向神經網絡對動態焊接過程的缺陷準確識別；

通過前向神經網絡的判斷焊接過程缺陷的方法如下：設置輸出節點，根據四種對應的焊接狀態，選擇使用一個四維向量的形式進行表述，首選確定四種典型焊接狀態：穩定、下榻、焊偏和過程不穩定的理想輸出量，經過正向的信息傳遞后，利用梯度下降法求權值變化以及誤差的反向傳播，且基于Labview軟件進行系統的編程，通過Labview自帶的數據庫中直接調用BP算法函數，將以上四種特征值結合權重和閾值進行BP算法運算后輸出實際輸出值，并與理想輸出值比對；經過BP算法后輸出實際輸出值，判斷準則即將向量中分量最大的那個視為最貼近對應焊接狀態的值，焊接狀態即該輸出量對應的焊接狀態；通過選取合適的樣本數據實現監測系統的在線識別功能；

通過前向神經網絡學習模式的方法如下：采集焊接過程中的焊接狀態數據；使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小，達到最小后的權值和閾值就可以反過來根據實時采集的數據進行精確判斷焊接缺陷。

2.根據權利要求1所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的兩個待焊接母材均為A5083鋁合金。

3.根據權利要求1所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的將兩個待焊接母材放置在真空倉內，接頭形式為對接，為I形坡口。

4.根據權利要求1所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的相機為CMOS相機。

5.根據權利要求1所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的兩個待焊接母材的尺寸均為6mm×100mm×200mm。

6.根據權利要求5所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的兩個待焊接母材在焊接前進行預處理，具體方式為去油污和除氧化膜，并且在預處理后的24小時內進行焊接。

7.根據權利要求6所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的去油污和除氧化膜的具體方法為：首先將鋁合金板材放入溫度為40℃～60℃，質量分數為8％～10％的氫氧化鈉水溶液中腐蝕，保持5min～10min后取出，隨后將板材置于冷水中沖洗2min～3min，然后再將板材置于質量分數為30％的硝酸水溶液中進行光化處理以中和余堿，最后再用流水沖洗2min～3min，沖洗后將其保存在100℃的烘烤箱內烘干，隨用隨取，在焊接前10min中從烘干爐中取出板材，再用丙酮拭擦待焊部位。

8.根據權利要求1所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于焊接的工藝參數為：激光功率3kW，焊接速度1m/min。

9.根據權利要求4所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于所述的CMOS相機為加拿大XIRIS公司生產的XVC-1000型號的CMOS相機。

10.根據權利要求1所述的一種基于同軸監測的真空激光焊接焊縫缺陷識別方法，其特征在于焊接的離焦量為-2m。