熔池图像处理在气保焊中应用研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

气保焊(gasmetalarcwelding,gmaw)作为一种高效、高质量的焊接方法，在现代制造业中得到了广泛应用。

焊接质量对产品的性能和使用寿命至关重要，而熔池状态是决定焊接质量的关键因素之一。

熔池图像中蕴含着丰富的焊接过程信息，例如熔池几何形状、温度分布、熔渣流动等，这些信息对于实时监控焊接过程、预测焊接缺陷、优化焊接参数具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

熔池图像处理在焊接质量控制领域的研究近年来备受关注。

国内外学者在熔池图像采集、图像处理算法、特征提取、质量监测模型等方面开展了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对气保焊熔池图像的特点，研究熔池图像处理的关键技术，并探讨其在气保焊过程控制中的应用。

主要研究内容包括：
1.熔池图像采集系统设计与实现:研究适用于气保焊环境的熔池图像采集系统，包括光源选择、相机类型、图像分辨率、采集速度等关键参数的确定，以获取清晰、稳定的熔池图像。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论研究阶段:深入研究气保焊熔池图像的特点和形成机理，分析现有熔池图像处理算法的优缺点，为后续研究奠定理论基础。

2.系统设计与搭建:设计并搭建气保焊熔池图像采集系统，包括选择合适的相机、镜头、光源等硬件设备，以及开发相应的图像采集软件。

3.算法设计与实现:针对气保焊熔池图像的特点，研究高效、鲁棒的图像预处理算法、特征提取算法和质量监测算法，并编程实现。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对气保焊熔池图像特点，提出一种高效、鲁棒的图像预处理算法。

该算法能够有效去除弧光、烟尘等干扰因素对图像质量的影响，提高图像的清晰度和对比度，为后续的特征提取和识别奠定基础。

2.研究基于深度学习的熔池图像特征提取方法，实现对熔池几何形状、温度分布等关键信息的精确提取。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘海涛,林三宝,祁欢,等.基于熔池图像处理的焊接质量在线检测技术研究进展[j].焊接学报,2022,43(10):1-14.

[2] 王伟,王力,王东,等.基于机器视觉的熔池特征提取方法研究进展[j].中国激光,2020,47(12):1202005.

[3] 李晓磊,刘文杰,张华,等.熔池视觉传感技术在焊接质量监测中的应用[j].电焊机,2019,49(09):1-9.