熔池/匙孔区域包含丰富的激光焊接质量信息,基于该区域对熔透状态进行准确识别对于激光焊接的在线控制至关重要。针对熔池区域存在蒸汽和飞溅等干扰且相邻的熔透状态之间特征区分度低带来的模式识别困难的问题,提出了一种融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法。所提方法以熔池/匙孔图像序列作为底层输入,首先通过两个卷积层和两个池化层提取熔池/匙孔图像的空域特征;其次通过双向长短时记忆神经网络提取熔池/匙孔图像的时域特征;最后将时空特征输入全连接网络进行特征降维并用SOFTMAX函数进行分类。所提方法建立了从熔池/匙孔图像到熔透类型的端到端的识别模型。试验结果表明,所提方法在测试集上的识别准确率达99.26%,对单幅图像的识别时间为9.43 ms,可满足在线监测的需求。进一步的对比试验表明所提方法对学习率和优化器的变化具有鲁棒性。

激光焊接时光感检测信号具有混合信息数量多、 时域及频域变化复杂、 信号随机波动剧烈等明显的混沌信号特征, 常规检测手段对激光焊接熔透特征信息难以有效分离。 在激光焊接熔透特征信号同轴增效提取技术基础上, 针对光谱透视成像中提取出的复杂混合信号的分布特征, 提出一种大功率固体激光焊熔透特征混沌信号解析方法。 具体通过统计方法提取混沌检测信号的各瞬态概率密度函数, 然后动态形成一系列具有趋势性特征的简化图形模式, 并根据图形的多项形貌特征与熔透行为建立复合关联识别。 文中重点介绍了基值、 离散度和畸变率3种特征参数的定义及数学模型, 这些特征参数不但可以对特征模型的重心位置、 离散情况和单向畸变情况进行准确描述, 而且通过实验方法还充分验证了不同特征参数与激光焊接熔透状态的关联特性。 如基值特征参数在焊缝熔透程度较大时具有明显的识别效果, 但是熔透程度较小时其波动幅值较大; 而离散度特征参数只对较小熔透状态测试敏感, 可以对基值进行有效补充, 但是对较大熔透状态的识别存在不足; 畸变率特征参数虽然在适度熔透附近时数值波动剧烈, 但是对于焊缝熔透程度较小或较大时都能通过畸变率数值关系对熔透程度进行较好关联识别, 有效弥补了基值和离散度的检测盲区。 因此, 基值、 离散度及畸变率特征参数间具有相互补充、 相互验证关系, 通过它们的特征曲线进行复合识别可以对激光焊接熔透状态实现较好的定性及定量检测。 实验结果表明, 混沌信号解析方法结合激光焊接熔透特征信号同轴增效提取技术后, 可实现光谱学、 光学、 统计学、 抽象化解析等的多维复合识别效果, 可有效增强大功率固体激光焊的熔透检测能力, 实现可靠熔透在线识别。

熔透检测是实现高功率激光焊接质量在线控制的重要环节, 但由于介观尺度下的低辐值熔透特征信号产生于激光匙孔底部被匙孔喷射物质和周围干扰信号完全掩盖, 熔透状态难以被直接获取, 常规检测多以间接测量为主。 将光谱透视技术、 红外显微成像技术、 光电传感技术及空间定位提取技术相结合, 提出一种激光焊接熔透特征信号同轴增效提取方法。 以高功率激光在匙孔内壁激发的荧光辐射源作为直接检测信号, 利用不同发光体的谱段特性在红外谱段有效分离并抑制激光焊接匙孔上方的等离子体、 金属蒸汽焰、 粒子团簇等强干扰信号, 使红外荧光信号得到有效增强, 实现光谱透视显像效果。 同时采用自行研制的激光焊接同轴显微光路系统, 利用红外显微成像原理提取到匙孔内壁受激辐射荧光的红外显微实像。 并以此为基础对高功率激光焊接熔透状态与匙孔内部影像特征进行关联研究, 发现与熔透状态直接相关的低辐射值特征现象及特征区域的存在。 通过视觉辅助定位调节和熔透特征位置试验矫正等寻位方式, 依次提高定位精度, 直至将传感器光电感应芯片高精度定位至荧光辐射实像中的熔透特征区域。 由此通过光谱透视—显微成像—介观寻位萃取的逐层光学分离方式, 实现了对匙孔熔透特征数据的精准提取和最大化增强。 试验结果表明, 基于多种光谱及光学处理技术复合应用的大功率固体激光焊熔透特征同轴增效提取方法对激光熔透特征信号增强效果显著, 可作为一种新型的高功率激光焊接熔透在线检测手段。