基于深度学习的激光熔覆熔池形貌提取方法研究

激光熔覆技术是先进制造的重要发展方向。随着科技和工业的高速发展,人们对熔覆层的质量要求越来越高,熔池作为激光熔覆过程中一个重要的检测对象,其特征直接决定着熔覆层的好坏。目前熔池形貌的提取都是基于传统的图像分割实现的,遇到特征不明显的熔池时,传统图像分割表现不佳,影响后续实验结果。为此,开发一种基于语义分割网络的熔池形貌提取方法,用语义分割网络替代传统图像分割,结合机器语言实现熔池形貌的高精度提取,并用实验验证证明方法的可行性,为后续熔池的检测与分析打下坚实基础。

基于三维激光扫描和墙体长度的砖混建筑物变形监测方法

针对砖混建筑物,通过三维激光扫描技术进行数据观测,以墙体长度为监测指标,进行变形监测。首先,基于墙体点云厚度,在确定距离阈值后,经建筑点云分割、墙体点云再分配实现建筑物墙体拆分。其次,以单面墙体为基本单位,进行墙体边界点估计,该估计方法由基于法线的点云边界估计方法变化得到,仅需计算一次线,转换一次坐标系。然后,基于上边界点,将选权迭代最小二乘法引入,同时在相邻两上边界线相交于一点的约束下,进行该线拟合。再次,由上边界线,在墙体上创建可向下平移的兴趣区域,每次平移后,结合区域内垂直边界点所在直线,计算墙体长度。最后,对于两次连续观测,将相同平移次数获取的墙体长度做差,以实现变形值提取。结果表明,由该方法计算的墙体长度而获取的变形情况,与墙体裂缝表现的变形情况基本吻合。且墙体长度的计算误差分布在-3~7 mm,可以达到毫米级精度。

基于激光扫描技术的灰库三维形貌重建系统的设计与试验

灰库的主要作用是收集并短期储存锅炉设备产生的飞灰,需要定期对灰库内部环境进行检测。针对灰库内部粉尘较多、可视条件较差的作业环境,提出一种基于激光扫描技术的灰库三维形貌重建系统。采用自主研发的倒置式三维激光扫描装置对灰库进行扫描获取原始点云,再对原始点云数据进行处理,最后对处理后的点云数据应用三维重建算法实现灰库三维形貌重建。使用该系统对火电厂某灰库进行验证试验,结果证明,该系统可以准确检测灰库内壁黏结情况与库底积灰状态。

中锰汽车钢激光焊接接头组织与杯突成形性能研究

中锰钢具有良好的高强度与高塑性综合性能,在汽车工业中受到广泛关注,成为新一代汽车用钢热门材料之一。采用光纤激光器对Fe-0.1C-5Mn中锰钢进行焊接,对焊接接头进行埃里克森杯突成形试验,结合有限元模拟分析了接头杯突成形性能影响因素,并与钨极氩弧焊试验结果进行对比。研究结果表明,中锰钢激光焊接后接头形成“硬化区”,降低焊接接头的成形性能。影响中锰钢焊接接头成形性能的主要因素是接头硬化区宽度,硬化区宽度越窄,焊接试板成形性能越好。激光焊接速度对硬化区宽度的影响更为明显,提高焊接速度,能够通过降低硬化区的宽度提高焊接接头成形性能。试验条件下,2 mm厚的中锰钢激光焊接试板成形比能够达到0.66。

激光选区熔化多孔Ti6A14V合金压缩性能测试与分析

为测试不同单元结构的多孔Ti6A14V合金试样压缩力学性能,设计孔径为550μm,孔隙率为65%,单元结构分别为90°V型、正四面体型、立方体型和正八面体型的多孔试样模型,通过激光选区熔化成型。观测了成型试样的外观结构形貌,结果与设计模型相近,失配率较低。实施静力学压缩试验,试验结果显示90°V型结构、正四面体结构、立方体结构和正八面体结构的抗压强度分别为51.69 MPa、358.32 MPa、202.54 MPa和279.72 MPa,弹性模量分别为2.39 GPa、9.67 GPa、5.88 GPa和7.81 GPa。对多孔结构的等效应力与应变进行仿真,显示90°V型结构峰值应力与应变远大于其他3种类型构件,其对应的承载能力最弱,正四面体结构整体应力分布均匀,承载能力最强,正八面体结构的承载能力强于立方体结构,仿真结果与试验结果吻合。最后观测了压缩试验后试样的断口形貌,断口含有大量撕裂棱,显示以脆性断裂为主。

单光子激光测距系统主回波重叠与应对方法

共光路单光子激光测距系统中,存在激光发射时刻与回波光子接收时刻相重叠的现象,称为主回波重叠。重叠会造成特定测距时间段回波信号的丢失,导致目标探测概率的降低。通过对测距系统的结构与工作信号时序的分析计算,研究了主回波重叠现象发生的条件,得出测距光子飞行时间与重叠现象间的关联性。阐述了激光发射调整对重叠的作用机理,给出基于激光发射时间间隔周期调整的主回波重叠的应对方法。据此开展对应的整体模拟与测距实验,结果表明该方法可在一定程度上避免主回波重叠的发生,提高目标的探测概率。

基于分区组合方法的SLA变光斑扫描路径规划

激光路径规划是立体光固化打印(SLA)中的关键技术之一。现有的激光路径规划通常采用单一尺寸光斑或简单变光斑扫描方法。单一小光斑扫描不利于提高打印效率,而简单的光斑扫描在打印具有狭长薄壁特征的模型时,容易出现局部成型质量差,甚至打印失败等问题。基于分区组合的思想,提出了一种变光斑分区扫描路径规划算法。算法由以下步骤组成:首先,针对每层切片分别使用大、小光斑完成预扫描以获得数据基础。然后基于预扫描的交点数据,将待填充区域细分为不同光斑类型的子区域。通过判别区域邻接关系,将同类子区域进行合并。最后,在不同光斑类型的合并区域内生成相应的激光扫描路径。实验表明所提出算法相比单一小光斑扫描,在成型质量相近的情况下,对模型A和B,打印效率分别可提高19.5%和21.2%;而相比于简单变光斑扫描,在较少效率损失的情况下,模型A和B成型件的结构强度分别提高了14.3%和14.9%。

线扫描齿轮测量机转台基准轴标定方法

为提高齿轮尺寸和形状误差的测量精度,以线扫描齿轮测量机为研究对象,针对其转台基准轴标定难题,建立基准轴偏心、倾斜误差对齿轮测量及精度评定影响模型。数值仿真结果表明,基准轴误差对齿轮测量及精度评定具有显著影响。在此基础上,提出一种基于单目视觉的改进型基准轴标定方法。将棋盘格平行固定在转台上,利用相机采集特征点数据,采用最小二乘法拟合特征点的空间平面和圆心,完成基准轴标定。实验结果表明,与改进前标定结果相比,改进后标定的基准轴与标准基准轴间倾斜角减少了65.2271%,偏心量减少了47.8752%。改进后的标定结果误差明显减少,标定结果更加精确。与其他标定方法相比,该标定方法操作简单。

光热超疏水表面的制备及防除冰性能研究

防除冰技术对于减少冰冻灾害造成的经济损失及人员伤亡具有重要意义。其中光热除冰技术由于节能环保的优势,受到防除冰领域的广泛关注。然而,在航空航天和风力发电等实际应用中,由于制备难度大、光热效率低等因素,光热除冰表面的发展仍然受到限制。受昆虫复眼形状启发,通过飞秒激光修饰处理铝合金板,制备一种具有优异光热性能的超黑光热阱结构表面。通过高深度(≥50μm)凹坑阵列结构促使光线在结构内部多次反射,有效提升了结构表面光热吸收能力。试验结果显示,在一个标准强度的太阳光照射下,结构表面5 min内可从25℃升温到60.1℃,温度上升幅度高达35.1℃。此外,经氟化改性后可储存气穴的凹坑阵列结构表面结霜结冰时间相比裸铝表面延迟40 min以上,且表面优异的超疏水性可使融化后的冰水快速滑落。与传统光热除冰技术相比,这种通过飞秒激光构建微结构而无须复合光热材料的策略,为光热防/除冰表面的制备提供了新思路。

基于355 nm激光在硬脆材料的表面标识研究

针对透明玻璃既要满足玻璃的装饰性,也要满足对产品进行赋码追溯的高质量图形标识的需求,采用紫外纳秒激光源在常见透明玻璃材质(高硼硅玻璃、石英玻璃)表面进行激光直接标识的工艺研究。通过改变激光工艺参数来定量研究激光累计脉冲能量密度、峰值功率密度以及激光脉冲扫描方式对标识区域的完整性、粗糙度以及烧蚀深度的影响效果,从而寻找适合玻璃材料表面激光标识的工艺窗口。

基于无人机点云的路灯提取方法

针对三维点云中路灯自动提取的问题,利用无人机点云,提出一种基于样本匹配的路灯点云分层提取方法。该方法首先利用布料模拟滤波(CSF)算法将原始点云划分为灯头层、灯杆层和地面层,并进行分层聚类;然后利用样本匹配的方法提取灯杆点云;最后基于灯头点云到灯杆中心的相对位置约束,对灯头点云进行提取,从而完成整个路灯的提取。试验结果表明,在不同道路环境下,该方法路灯提取的准确率、完整率和F1值均不低于90%,可以实现对路灯的高效完整提取。

基于建筑信息模型的机器人定位精度优化策略

提出一种以建筑信息模型(building information modeling,BIM)数据校正激光雷达误差的方法,用于解决建筑机器人室内精定位问题。首先,对雷达的采样数据进行概率建模,然后采用方差分析法研究影响机器人定位精度的不确定性变量显著性水平,确定敏感变量后引入BIM信息结合极大似然估计方法对雷达的数据进行修正。最后,对激光雷达扫描到的目标物位置精度进行评价,结果表明,不同种类别的材质误差差异在毫米级,所提出的方法具有较好的补偿效果。

两相对旋转的四分之一波片的激光回馈效应

为解决激光回馈在测量较小双折射元件的相位延迟时存在锁区的问题,研究组合1/4波片在He-Ne激光器回馈外腔中的回馈效应,通过在回馈外腔中放入两片1/4波片,旋转其中一片波片,改变两波片的快慢轴夹角,会产生偏振跳变现象。实验发现,当两波片的快慢轴的夹角改变时,偏振跳变现象一直存在并且跳变点的位置在改变,即组合波片相位延迟可以实现连续变化。当两波片的快慢轴夹角在0°~90°范围内变化时,5次重复实验发现,组合波片的等效相位延迟可从19.79°变化至160.06°,重复测量最大偏差为0.6°,最大标准差为0.25°。组合波片可应用到激光回馈测量微小双折射元件测量当中,作为偏置元件为测量系统调制出所需补偿的相位延迟。

基于层次聚类的三维点云特征点检测算法

针对传统方法对点云中的细节特征不能准确检测,无法反映物体的真实信息的问题,提出了一种基于层次聚类算法的点云特征点检测方法。使用最小生成树结合深度优先遍历算法,对点云中各点与其邻域点所形成三角形的法向量方向进行调整;使用法向量的高斯隐射检测出点云模型中的非特征点和候选特征点;对于候选特征点使用层次聚类算法判断其是否为特征点。试验结果表明,基于层次聚类的点云特征点检测算法可准确地检测出散乱点云数据中位于特征区域内的特征点,对细节不明显的特征点也可进行有效检测。研究方法对Sheep、Fandisk、Bunny和Dragon 4种点云模型检测的特征点数量分别为810、933、2 955、3 941个,多于其他特征点检测方法。

基于下采样优化的点云配准方法

针对点云数据量庞大导致配准效率低下以及部分空间结构复杂易产生误匹配等问题,提出一种基于精简点云优化粗配准的点云配准算法。在体素下采样的基础上根据邻域点到中心点法线的角度均值差提取关键点;采用快速点特征直方图(FPFH)作为特征描述子;并在对应关系查找方面,根据邻近匹配对之间向量夹角的相似性结合随机抽样一致性(RANSAC)算法进行筛选优化,精确对应关系,完成粗配准;最后通过ICP算法实现精配准。实验结果表明,在点云表面空间变化差异较大的地方,所提算法能够有效地提取关键点,良好的对应关系为后续精配准提供了较好的初始位姿,有效地缩短了点云配准时间。

金属双极板半熔透激光密封焊接仿真研究

燃料电池金属双极板的密封工艺为激光焊接。焊接对象为厚度不大于0.1 mm的金属压花薄板,焊接过程需要精确控制熔深使其处于半熔透状态。对该小尺度精密焊接过程进行数值模拟定量研究,需要一个能准确模拟焊接物性的热源模型。在现有的激光焊接热源模型基础上,从熔深控制的角度修改模型,得到适用于半熔透激光焊接的热源模型。采用单因素分析方法,取得热源模型中各变量对热通量输出的影响趋势。通过焊接试验,取得小变形双极板成品的焊接参数以及焊缝截面形状。应用试错法整定热源模型中各变量的数值。使用参数整定完毕的热源模型进行焊接过程仿真,仿真结果和真实半熔透情况吻合。该热源模型可作为双极板焊接领域进一步数值定量研究的参考模型。

选区激光熔化Inconel 625镍基合金Modified Johnson-Cook模型建立及流动应力预测

以选区激光熔化技术制备Inconel 625合金试件,采用Gleeble 3800热模拟实验机对Inconel 625合金试件在700、800、900、1000℃,应变率1、0.1、0.01、0.001 s^(-1)条件下进行等温热压缩实验,研究增材制造该合金的高温流变行为,获得真实应力-应变曲线。分别采用Johnson-Cook模型及Modified Johnson-Cook模型建立了SLM Inconel 625合金本构模型,对比2个模型的预测精度。结果表明,原始Johnson-Cook模型误差AARE为83.53%,相关系数为0.77,误差极大;Modified Johnson-Cook模型误差AARE为14.87%,相关系数为0.98,Modified Johnson-Cook模型精度明显高于原始模型,具有较高的预测精度,能较好地反映增材制造Inconel 625合金的高温流变行为。最后分析压缩后试件微观金相组织,试件表现出硬化、再结晶软化现象,温度及应变率对材料微观组织影响明显。

点云特征保留的精简方法研究

针对传统点云精简算法在精简点云时特征丢失严重、空洞较多等问题,提出一种顾及点云特征和完整性的点云精简算法。该算法首先利用点云的邻域法向夹角提取出模型的整体特征点;其次利用模糊C-均值聚类算法并依据点云曲率和快速点特征直方图提取出局部特征点;再次对非局部特征点则利用改进的体素精简法进行下采样得到非特征点;最后将各步所得点云进行融合,进而得到最终精简的点云。将所提算法与传统的方法和其他文献中的方法进行对比,并用描述数据集之间误差的定量指标Hausdorff距离作为精简精度的评价指标。经试验证明,对于Bunny数据集和Skull数据集,所提算法的Hausdorff距离分别比随机精简法低约25%和39%,比曲率精简法低约86%和95%,比其他文献中的方法低约86%和81%。由此可见,所提精简算法具有较高的精简精度。

基于改进U-Net网络的激光条纹提取方法

为解决在电弧光、烟雾和大量火花飞溅等强噪声的背景下,使用传统的基于图像处理的激光条纹提取方法灵活性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于全卷积神经网络(DB-U-Net)的激光条纹提取方法。实验表明,通过在模型主干网络引入密集残差块(DB)和注意力机制,提高了模型对焊缝图像的全局信息提取能力,模型综合性能AUC_(PR)从0.891提升到0.924;并在此基础上采用层级深度监督训练模式结合多层特征级联输出,融合低层与高层特征信息,减少了因多次上、下采样及深层网络卷积操作造成的信息丢失,模型综合性能AUC_(PR)从0.924提升到0.932。利用所提出的模型网络对强噪声图像去噪处理后进行激光条纹中心线提取的位置误差达到0.50 pixel,证明该方法对焊接过程中强烈的图像噪声干扰具有较高的检测精度和鲁棒性。

激光重熔对TC4选区激光熔化单熔道成形质量的影响

选区激光熔化成形中的重熔工艺对其制件的表面精度有重要的影响,因此,采用数值模拟与试验相结合的方法,研究激光选区熔化加工过程中不同重熔次数、重熔功率及重熔扫描方式对成形Ti6Al4V单熔道质量的影响。研究结果表明,激光功率在250 W以下时,随着重熔功率的提升,重熔次数的增加和重熔方向的改变可以进一步改善单熔道表面质量。重熔次数的增加会减少熔道表面缺陷,往返重熔扫描对单熔道成形表面质量改善效果最佳。熔池宽度的改变量大小是影响熔道表面质量的主要因素。随着重熔次数的增加,β相晶界出现扩展,α相转化量上升。