基于相关分析和神经网络的激光焊接稳态识别

来源：激光技术杂志2022年第3期北京时间：

作者：黄威威, 游德勇, 高向东, 张艳喜, 黄宇辉

摘要：为了准确识别激光焊接的稳态类型, 采用了图像处理、相关分析和神经网络的方法, 增加对准稳态的研究, 以信号特征的相关系数作为神经网络模型的输入, 进行了理论分析和实验验证, 得出了光学、视觉信号的相关性对激光焊接稳态类型的影响规律。结果表明, 匙孔面积和金属蒸汽面积的相关性区分稳态类型的效果最好, 其相关系数为0.2~0.3时为稳态, 0.4~0.5时为准稳态, 0.6~0.7时为非稳态; 训练完成的神经网络模型在测试集上达到了98.76%的预测准确率, 可满足准确识别焊缝稳态类型的需求。该研究为自动化生产中预防出现激光焊接缺陷提供了参考。

关键词：激光技术, 稳态识别, 相关分析, 神经网络, 图像处理