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J-GLOBAL ID：201702230792889403   整理番号：17A0157251

上板は,ニューラルネットワークの修正を検出する。【JST・京大機械翻訳】

Neural network compensation for micro-gap weld detection by magneto-optical imaging

著者 (2件)： Chen Yuquan (School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology) ,  Gao Xiangdong (School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology)
資料名： Hanjie Xuebao  (Hanjie Xuebao)
巻： 37  号： 10  ページ： 33-36,131  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2489A  ISSN： 0253-360X  CODEN： HHPAD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： レーザ溶接のための溶接線のギャップ(0.1MM未満)のために,BP神経回路網の修正方法を,磁気光学センサの溶接精度を改善するために研究した。炭素鋼平板によるレーザ溶接の実験的対象として,磁気光学センサを用いて,溶接領域の磁場分布を検出し,画像化した。溶接の磁場画像を解析し,BPニューラルネットワークを用いて,溶接線の中心データを修正し,溶接線の低コントラストと強いノイズの問題を効果的に避けることができた。異なる溶接速度での試験により,4つの神経回路網の溶接位置誤差の絶対平均値は0.015MMであり,BP神経回路網の測定誤差は磁気光学画像の直接測定に比べて約28%減少することを示した。BPニューラルネットワークによって修正された磁気光学画像測定技術は,溶接金属の溶接線を効果的に識別することができ,溶接金属の溶接プロセスの自動識別と溶接の問題を解決するための新しい方法を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： レーザ溶接 ,  コントラスト ,  溶接 ,  測定誤差 ,  溶接線 ,  溶接金属 ,  画像 ,  神経回路網 ,  溶接速度 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 画像計測 ,  磁気光学 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  画像化 ,  磁気光学センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： micro-gap weld ,  magneto-optical imaging ,  neural network ,  correct

分類 (9件)： 林業一般  (FF01010M) ,  溶接設計,溶接構造物  (WC07140A) ,  物理的性質一般  (YH02021U) ,  フライス加工  (QC02030R) ,  非破壊試験  (HB02030F) ,  装置内の流れ  (XD01010Y) ,  検索技術  (AC06020S) ,  溶接欠陥  (WC07130P) ,  粉体工学  (XD03010M)

タイトルに関連する用語 (1件)： ニューラルネットワーク