面向牵引座焊缝表面质量检测的轻量型深度学习算法

针对人工和传统自动化算法检测牵引座焊缝表面存在检测精度低、速度低的问题,提出一种轻量型的牵引座焊缝表面质量检测算法YOLOv5s-G2CW。首先,用GhostBottleneckV2模块替换YOLOv5s中的C3模块以降低模型的参数量;其次,在YOLOv5s模型的Neck部分引入CBAM(Convolutional Block Attention Module),在通道和空间两个维度上融合焊缝特征;然后将YOLOv5s的定位损失函数改进为Wise-IoU以聚焦普通质量锚框的预测回归;最后移除YOLOv5s模型中用于大物体检测的13×13特征层以进一步降低模型的参数量。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-G2CW的模型大小减小了53.9%,帧率提高了8.0%,平均精度均值(mAP)提高了0.8个百分点,能够满足牵引座焊缝表面质量检测的准确性和实时性要求。

核电厂高压蒸汽管道焊缝切割装置的研制

为了修复某核电厂GPV高压缸排汽管膨胀节导流筒焊缝因热处理不当导致的开裂,研发了一款焊缝切割装置,用于将开裂的焊缝切除并加工坡口以进行下一步的自动焊接修复。首先利用SolidWorks对焊缝切割设备进行了机械设计并三维建模,对驱动电机进行了选型计算,设计了控制系统架构,随后制作了设备样机和膨胀节导流筒模拟体,最后在试验室利用模拟体对设备样机的性能进行了连续切削试验,验证了该装备能够高效完成膨胀节导流筒开裂焊缝的切除和坡口加工,且坡口加工质量优良,装置性能稳定。

复杂焊接零件焊缝特征识别与特征参数提取方法

为了实现复杂焊接零件三维模型中焊缝特征的识别与数据提取,建立焊缝特征表达模型,提出一种基于特征面边界的焊缝特征识别与特征参数提取方法。采用散列表存储零件的拓扑面,根据散列表快速识别焊接零件中的重合面,并构建重合面边界的有向邻接图,进而合并重合面。根据接头类型在有向邻接图中提取对应节点,实现焊缝特征参数的提取。为实现焊缝特征的表示,提出一种基于特征面边界形状的焊缝特征表示方法,采用“基础特征+形状特征值”的表示方法对焊缝特征进行表示。实例测试表明,该算法能够准确识别出多种类型及形状的焊缝,且特征表达模型能够对焊缝进行准确表示,验证了该算法的有效性。

基于改进T-S模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪

针对弧焊机器人在实际作业中受到诸多不确定因素的影响,导致弧焊机器人焊接轨迹偏离预期轨迹的问题,提出一种基于改进T-S(Takagi-Sugeno)模糊模型的弧焊机器人轨迹实时跟踪方法。采用图像识别技术识别并定位焊缝,通过坐标转换,确定焊缝中心线在机器人坐标系中的位置坐标。利用蚁群算法根据焊缝中心线在机器人坐标系中的坐标,搜索从起始位置到目标位置的最优焊接路径。设计了一种改进区间二型T-S模糊模型,通过视觉传感器实时获取新的焊缝信息,计算轨迹误差,以此为输入,利用改进T-S模糊模型对机器人的运动轨迹进行实时调整。实验结果表明,采用改进T-S模糊模型后,机器人轨迹跟踪离散度均降至1 mm以下,弧焊机器人轨迹与预期轨迹高度重合,比传统方法跟踪离散度大大降低。

焊接机器人在钢结构制造中的研究与应用

传统人工焊接存在自动化程度低、效率低下、质量参差不一等问题,而焊接机器人能大幅提高焊接效率,节省人力及改善焊接质量,保障同类焊缝的一致性,可被大规模应用于钢结构生产制造,因此,制造行业正逐渐向无人化、智能化方向转型。以油类垃圾箱为研究对象,采用Solidworks构建三维模型并进行静力学校核计算,利用Robot Stutio建立焊接工作站模拟仿真,对焊接轨迹进行离线编程,采用龙门式焊接机器人进行现场示教,调试激光纠偏系统,完成对油类垃圾箱的单片焊接,为焊接机器人在钢结构行业提供了应用依据。最后探讨了先进焊缝追踪技术和智能化焊接机器人,明确了焊接机器人未来应用的方向和趋势。

基于深度学习的焊缝X射线图像缺陷识别模型

基于Weld-SSD算法模型和Weld-RCNN算法模型,进行焊缝图像缺陷识别算法优化,设计并实现了基于Anchor-based的Weld-RCNN算法,缺陷检测性能召回率达到84.6%,精准率70.2%。建立焊缝X射线图像缺陷识别模型并测试验证该模型的准确性。测试结果表明,算法模型在测试中表现良好,为解决焊缝X射线缺陷检测问题提供新的思路与方法。

基于改进YOLOv5模型的船舶焊缝缺陷检测方法

当前船舶焊缝缺陷检测主要是通过人工目视的手段检查焊缝的射线探伤图像进行的,存在耗时长、工作量大、效率低的问题,为此提出了一种基于改进YOLOv5模型的船舶焊缝缺陷检测方法.首先对1 152张船舶焊缝射线图像进行标注,建立船舶焊缝射线图像数据集;然后根据船舶焊缝缺陷几何尺寸小、特征不明显的特点,对YOLOv5模型进行改进.通过对图像进行正弦灰度变换,提高缺陷处的对比度.加入卷积注意力模块(CBAM),增大感兴趣区域的权重.增加检测尺度,提高对微小目标的检测精度.计算对比检测结果表明,使用改进的YOLOv5模型对船舶焊缝缺陷进行识别,使精确度从95.3%提高到98.4%,召回率从77.5%提高到77.9%,交并比为0.5时的平均精确度从81.5%提高到84.2%,证明该方法可以有效地改进船舶焊缝缺陷检测的效果.

基于电容式传感器的焊缝特征检测技术

针对激光视觉传感器在焊缝检测过程中的易受焊渣飞溅干扰,导致检测效率低以及成本高等问题。考虑到电容式传感器抗干扰能力强、实时性高和成本低等特点。该文设计了一种基于电容式传感器的焊缝特征检测方法和装置,用于大厚板的焊缝特征的检测,便于后期焊缝填充轨迹的规划与矫正。先对电容式传感器检测原理进行研究,然后建立距离检测数学模型,最后通过融合卡尔曼滤波算法,实现了电容和距离的高精度测量,测量距离误差仅在±2μm之内。

Arc sensing system for automatic weld seam tracking(Ⅰ)——Mathematic model

Arc sensor, one of the most popular and effective sensors for automatic seam tracking of arc welding, is systematically studied. A mathematic model of the static and the dynamic properties of the sensor derived on the basis of control theory and experimental method are described. The model extends our understanding of arc sensor from qualitative level to quantitative level. This is important for its design and further development.

激光焊管内高压成形焊缝有限元建模方式

为明晰焊管内高压成形焊缝的合理有限元建模方式,针对激光焊接接头的材料性能分布特点提出三种焊缝建模方式,分别为完整焊缝模型、粗略焊缝模型和无焊缝模型。通过与试验结果对比,从壁厚分布和几何形状两方面,分析不同焊缝简化方式对送料区、过渡区和胀形区模拟精度的影响情况。指出焊缝对模拟精度有影响,受影响区域不超过3倍焊缝宽度。只有建立焊缝模型才能模拟出靠近焊缝部位壁厚过渡减薄的变形特征,但建立完整焊缝模型和建立粗略焊缝模型的模拟精度相差不大,最大误差均小于6.5%。在综合考虑误差大小和典型变形特征模拟准确性后,给出适合激光焊管内高压成形的焊缝有限元建模方式。

基于宏微机器人的焊缝跟踪研究

提出了一种基于宏微运动机器人的焊缝跟踪方法.首先,通过若干点的简单示教获得焊缝位置信息,并通过拟合建立焊缝模型.在该模型的基础上,对机器人的宏动进行运动规划.采用激光结构光视觉测量焊缝坐标,并根据焊缝图像偏差控制机器人的微动.结合机器人的宏动规划运动和微动自动调整,实现大范围、高精度的焊缝跟踪.利用宏微运动平台进行了焊缝跟踪实验,实验结果验证了所提出方法的有效性.

爬壁机器人翻越焊缝过程动力学建模研究

用于远洋渔船外板除锈的爬壁机器人在进行壁面作业时需要翻越焊缝,采用充气轮的爬壁机器人在翻越焊缝后会出现轮胎压缩量的减小,导致磁铁气隙增大、磁铁吸附力减小,从而削弱爬壁机器人的负载能力,降低了壁面行走可靠性,为此对爬壁机器人翻越焊缝的动力学过程进行研究。首先,将驱动轮轮胎简化为弹簧阻尼器,建立爬壁机器人翻越焊缝过程的动力学模型,并将驱动轮的翻越焊缝过程划分为不同的阶段;其次,利用数值方法求解该动力学模型,分析不同胎压下驱动轮翻越焊缝过程中爬壁机器人的运动状态;最后,进行了爬壁机器人翻越焊缝过程试验,结果表明,机器人翻越焊缝过程的试验结果与数值仿真结果基本一致,验证了本文所建动力学模型的正确性与合理性。

基于量子遗传算法的钢管焊接结构焊缝损伤识别

利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率。通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正。以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界的非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,引入量子遗传算法处理模态参数,进行结构的损伤识别。为了让量子遗传算法更适用于结构工程损伤识别领域,提出了改进的动态策略调整量子门旋转角。以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了损伤工况,对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究表明:该损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路。

双机器人协作弧焊过程的轨迹规划研究

在双机器人协作焊接平台基础上,建立焊缝与焊枪坐标系,得出其在空间的数学描述。基于相应的焊接工艺要求和不同类型机器人的特点,对双机器人协作焊接的轨迹规划进行了研究探讨,对焊接机器人和夹持机器人分别提出了相应的规划指标。在自主搭建的仿真平台中,依照提出的规划指标,针对典型的空间复杂曲线焊缝—马鞍形曲线焊缝,完成了焊接过程中焊缝(工件)的运动轨迹规划和焊接机器人的运动轨迹规划,仿真实验证明该方法具有很好的研究和应用价值。

磁控电弧传感器对埋弧焊熔宽的影响

以磁控电弧传感器模型为基础,建立了磁控电弧传感器焊缝跟踪系统的细丝埋弧焊熔宽数学模型.利用该数学模型研究横向交变磁场下焊缝熔宽的变化规律,选取模型中的主要参数进行焊接试验,得到励磁频率和励磁电流对焊缝熔宽影响规律曲线,并将仿真模拟结果与实际焊接试验结果进行比较分析.结果表明,熔宽随励磁电流的增大而增大,随励磁频率的增大而减小;模拟结果和实际焊接试验结果基本吻合,从而验证了所建模型的正确性,为磁控传感器和细丝埋弧焊焊缝跟踪系统的设计和开发提供必要的理论指导.

传感器超前检测式焊缝自动跟踪系统的控制模型

本文就传感器超前检测式焊缝自动跟踪系统进行了深入的理论分析与仿真研究。在分析该系统跟踪过程运动关系的基础上，建立了系统的闭环控制关系图，并提出了其系统数学离散控制结构简化图。由此设计出的数字控制器可大幅度简化此系统的微机控制程序。数字仿真试验结果表明，此简化后的数字控制器性能优良，在对阶跃、斜坡、折线等偏差情况下的系统响应都能在２～３拍内达到准确跟踪。

基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别

提出一种基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别方法。利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态频率作为模型修正的基准频率。通过对待修正参数的灵敏度分析,运用ANSYS和MATLAB软件对有限元模型进行了修正。以实测模态和计算模态之间的误差建立一个带约束边界非线性最小二乘目标函数,将损伤识别问题转化为优化问题,并采用信赖域方法求解该优化问题。以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定了两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,结果表明所提出的损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路。

基于旋转电弧的机器人角焊缝跟踪建模及仿真

通过对现有旋转电弧传感器采集的焊缝偏差信息和六自由度焊接机器人运动学模型进行研究,结合曲线角焊缝的特点,推导出纠正焊缝偏差后的焊接机器人工具坐标系相对于原工具坐标系的变换矩阵。在此基础上,结合焊接机器人的运动学反解,建立了曲线角焊缝跟踪及焊枪姿态调整模型。输入给定左右偏差及高低偏差信号,利用MATLAB对模型进行仿真验证,结果证明了该模型的有效性与正确性,从而为旋转电弧传感应用于焊接机器人及设计其焊缝跟踪系统提供了理论参考。

基于管道插接的相贯线焊缝提取算法及数值模拟

针对工件上多个不同直径管道的筒体内壁焊缝位置信息难于提取的技术问题,设计了一种能识别支管空间位置和尺寸信息的焊缝位置识别传感器,通过该装置采集到的数据,结合已知工件空间位置和尺寸信息,建立管道插接焊缝的位置模型,并推导出基于此模型的焊缝特征矩阵和焊枪姿态矩阵.将采集的数据结合上述数学模型,在MATLAB软件中进行仿真对比.结果表明,其精度误差最大为0.25 mm,满足实际焊接精度要求,验证了该传感器与数学模型的准确性.该传感器及其焊缝特征识别方法具有通用性,对管道插接焊接任务的自动化、智能化具有重要意义.

梁-壳混合分析模型在客车骨架接头焊缝间距优化中的应用

运用基于超单元技术的梁-壳单元混合分析模型对客车侧围骨架接头局部特性进行分析,总结了接头处焊缝间距的大小对接头局部强度的影响,可为改进客车局部结构设计提供参考依据。