针对目前算法对激光焊接熔池图像进行光斑中心定位时, 由于未能对图像信息进行有效地干扰抑制, 导致该算法在中心定位过程中, 存在定位精度低、定位效果差以及定位性能低的问题, 提出激光焊接熔池图像光斑中心线性定位算法。该算法首先对激光熔池图像进行去噪、干扰抑制、信息增强等处理, 并依据处理结果提取图像特征; 再使用Hough变换方法对图像特征参数进行变换, 完成激光光斑中心信息的提取; 最后通过提取的信息, 实现激光光斑中心的线性定位。试验结果表明, 运用该算法进行光斑中心定位时, 定位精度高、定位效果好以及定位性能强。

基于机器视觉, 对激光焊接熔池图像处理与特征提取进行了研究。结果表明, 分析光纤激光深熔焊接熔池监测结果, 包括熔透状态、焊接宽度焊缝偏差跟踪监测及线监测。在不同焊接速度及焊接功率条件下, 搭建焊接监测系统可实现光纤激光深熔焊接熔池的实时监测, 其精度可达到激光焊接的要求。熔池和热影响区在深熔焊接过程中, 焊接速度变化对其焊接过程中显著的影响。熔透现象可改变散热条件造成熔池几何特征量的差异。提前对熔宽变化系数进行确定, 对焊接过程中是否会因为激光深熔焊接导致的熔透现象进行分析研究。并且对亚像素角点的分布情况以及分布范围等进行实时追踪和监控, 对于焊接缝隙的变化、熔池几何特征向量的变化情况, 均可以通过焊缝偏差现象对焊接进行有效判断。

对金属零件激光成形过程闭环控制系统中, 熔覆宽度的检测技术进行了研究, 提出了一种基于卡尔曼滤波技术的熔覆宽度检测方法。利用视觉传感系统获取激光加工过程中的熔池图像, 经过图像处理与图像标定求熔覆宽度作为参量建立系统状态方程和测量方程, 应用卡尔曼滤波算法对图像上的熔宽和熔宽变化进行状态估计, 得到最小均方差条件下的熔覆宽度最佳预测值, 从而减小过程噪声和测量噪声引起的熔覆宽度测量偏差, 测量平均误差由0.028 mm降为0.009 3 mm,实现加工过程熔覆宽度的精确检测。实验结果证明: 将卡尔曼滤波技术应用到熔覆宽度检测过程中可以大大提高熔宽检测精度。