铝合金车身激光搭接焊焊缝表面质量改善试验研究

对于铝合金车身,激光焊接主要应用于白车身的顶盖、侧围、门盖等区域,这些区域对于外观质量要求较高,需要我们对其焊接质量进行严格控制。针对铝合金板材在激光焊接过程易出现的焊缝背部凸出及表面毛刺等质量缺陷,围绕焊接关键工艺参数:焊接边距、油污、激光功率、焊接速度、激光频率、板材成分等对这类质量缺陷的影响程度进行试验验证并提出在产品设计、板材选型及激光功率、焊接速度、激光频率等工艺参数最佳控制范围。

基于结构光的焊缝表面质量检测

焊接质量检测是保证焊接质量的重要技术手段,人工检测焊接质量存在主观性强、效率低、准确率低等问题,为此提出了一种基于结构光的焊缝表面质量检测方法。首先,搭建了基于工业机器人和面结构光传感器的焊缝质量检测系统;其次,分析了焊接件的表面点云,采用随机采样一致性算法拟合平面以分割出焊缝点云,利用主成分分析算法得到焊缝点云的主方向,通过点云切片获取焊缝轮廓线,结合斜率分析提取轮廓线的特征点;最后,建立了焊缝表面质量评价指标,并进行了焊缝表面质量检测实验。实验结果表明,提出的方法具有速度快、效率高的优点,无需补偿和矫正基准方向,可以获得满意的焊缝质量检测性能。

转向架构架焊缝表面质量检测研究

转向架作为列车走行装置,其性能直接影响着列车运行舒适性以及安全可靠性。构架作为转向架骨架,在转向架机构中起着举足轻重的作用。CRH系列转向架构架均为钢焊接结构,而钢焊接结构易出现裂纹、漏焊、焊缝外观不规则等缺陷。采用CRH1转向架构架焊接工艺中使用较多的T型焊接,使用PCA降维处理得到相应的"特征焊缝"向量,利用MATLAB GUI实时抓拍焊缝图像并提取焊缝与"特征焊缝"对比,基于设定的阈值进行焊缝的合理性判断,并给出报警提示。经过大量的焊缝采集图像测试,证明采用焊缝图像检测在转向架构架焊接表面质量检测中的应用是合理的。

铝合金列车车身焊缝表面激光清洗-质量检测一体化方法

视觉检测是实现焊缝表面质量检测的有效手段。然而,铝合金轨道列车车身电弧焊接产生的黑灰使视觉传感器采集到的数据存在大量缺失,影响了焊缝表面质量检测的精度。为此,该文提出一种铝合金车身焊缝表面激光清洗-质量检测一体化方法,设计了“清洗-焊接-检测”一体化装置。首先采用激光清洗技术去除电弧焊接产生的黑灰,降低了数据缺失率;随后基于线结构光传感器采集焊缝表面轮廓信息,采用三次样条插值和随机抽样一致性算法建立焊缝表面动态理想轮廓模型;通过特征点提取、比较动态理想轮廓与实际轮廓差异实现了焊缝特征尺寸的测量与表面缺陷检测。结果表明,激光清洗后采集数据的缺失率相比清洗前降低了93.43%;提出的激光清洗-质量检测一体化方法实现了焊缝特征尺寸测量与表面缺陷检测。焊缝特征尺寸检测精度达0.1 mm,气孔、焊瘤、未熔合缺陷的长度检测精度达0.2 mm。

基于结构光视觉和光照模型的焊缝表面质量检测

为实现焊缝表面质量的自动检测,本团队设计了一种焊缝表面质量自动检测方法。首先对焊缝图像进行处理,提取出焊缝的中心线,并通过最小二乘法和K均值聚类算法提取焊缝特征点,进一步测量得到熔宽、余高等焊接参数;然后根据中心线数据建立三维光照模型,依据亮度的强弱与分布设立亮度特征,并根据亮度特征针对无缺陷焊缝以及咬边和气孔焊缝进行了识别。结果表明,所提焊缝表面质量检测方法对焊缝的自动识别准确率较高,而且稳定性高,效果好。