【摘 要】
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以采集的电阻点焊接头表面的数字图像作为信息源,探索了一种新的点焊质量无损监测方法。首先,通过图像特征分析,焊点表面图像被划分为4个环形特征区域,提取环形特征区域面积
【机 构】
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兰州理工大学有色金属合金省部共建教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50275028)
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以采集的电阻点焊接头表面的数字图像作为信息源,探索了一种新的点焊质量无损监测方法。首先,通过图像特征分析,焊点表面图像被划分为4个环形特征区域,提取环形特征区域面积作为表征焊点质量的特征参数。其次,根据特征区域面积与焊点抗剪强度的相关性分析结果,选择了相关性显著的3个特征参数作为输入向量,焊点抗剪强度作为输出向量,建立了点焊质量的RBF神经网络监测模型。仿真分析和验证结果表明,基于焊点表面图像特征信息处理监测点焊质量的方法是可行的。
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