基于受限波尔兹曼机的GMAW管道打底焊的熔透预测方法

在现代工业高速发展的背景下,焊接是现代制造领域的重要工艺方法之一,焊接质量的高低直接影响到工件的质量。受限波尔兹曼机RBM(Restricted Boltzmann Machine)作为一种机器学习模型,设置合适的各项学习参数,经训练样本训练后具有高精度的预测能力。通过对视觉传感系统获得的GMAW熔池图像进行图像处理,提取详细的熔池参数,与焊接电流共同作为RBM的输入,预测焊接状态:焊透与焊穿。实验结果表明,在可接受的范围内,能够实现焊接质量实时监控的目标。

基于粗定位与组件树的MAG焊图像熔池边缘提取算法

为了得到清晰、可靠的熔池边缘,提出了一种新的基于组件树模型的MAG焊图像熔池边缘提取算法。对获取的焊缝区域图像,使用区域粗定位方法获得关注的熔池区域,输出标准的梯度级图像后,使用组件树模型提取出熔池边缘。实验证明,借助该模型不仅能够实现MAG焊图像熔池边缘提取,并且与Sobel变换等方法相比,有效提高了熔池边缘提取的精度。

基于视觉与电弧多信息传感的焊缝跟踪算法

随着焊接传感技术以及信号处理技术的快速发展,人们越来越注重对焊接过程质量控制的研究,而多传感器信息融合技术是焊接质量控制的一种重要的方法,采用该技术实现熔化极气体保护焊(MIG)脉冲焊接质量的自动控制。该技术采用了视觉传感器和电弧传感器将采集的不同的描述信息进行了有效的特征提取和传输,并运用多传感器信息融合算法进行焊缝的跟踪。视觉传感器利用工业电荷耦合元件(CCD)获取图像信息控制焊炬的横向偏差信息,电弧传感器利用数据采集卡获取电流信息控制焊炬的高度互补偏差信息和横向的冗余信息,将两种传感器得到的冗余信息和互补信息在特征层下进行融合实现焊接过程横向和高度的纠偏控制。冗余信息的融合可以实现视觉传感的图像去噪,而互补信息的融合可以进一步提高焊缝跟踪的精度。实验结果表明,所提算法能够较好地提高焊接的质量,从而也验证了算法的有效性和合理性。

道德在法制建设中的地位

在我国历史上,不论哪一个朝代的统治阶级,都把道德看成是维护其政治、经济利益的工具。一方面,他们用统治阶级的道德信仰为法律制度辩护;另一方面,又利用统治阶级确立的法律制度去推行和维护他们所推崇的道德规范。从夏商的“德主刑辅”,到春秋战国时的“礼刑并重”,到西汉统治阶级“以法诛恶,以德劝善”的治国思想,无不体现了他们的用心。汉朝初期的政治家和思想家贾谊认为:“德治”和“法制”具有不同的作用,他把“德治”比喻为“人主之芒刃”,而把“法治”比喻为“人主之斤斧”。所谓“芒刃”