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J-GLOBAL ID：201702242562648710   整理番号：17A0173664

レーザアブレーション特性の近赤外とX線センサ解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of laser welding keyhole characteristics based on near-infrared high speed camera and X-ray sensing

著者 (4件)： Gao Xiangdong (School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology) ,  Li Zhuman (School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology) ,  You Deyong (School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology) ,  Zhang Nanfeng (School of Electromechanical Engineering,Guangdong University of Technology)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 24  号： 10  ページ： 2400-2407  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  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： 多の特性パラメータは,高出力レーザ溶接の品質状態を効果的に反映することができるので,本論文では,穴特性情報の抽出法を研究し,溶接成形予測モデルを確立した。高出力ディスコレーザ溶接304ステンレス鋼を試験対象とし、近赤外高速カメラとX線視覚イメージングシステムを用いて同時に溶接過程中の溶融池の動画像を抽出し、そして、穴領域を分割した。近赤外画像に対して、モーメントを用いて、穴のモーメント不変量の特徴を導出し、同時に穴の面積と最の座標の二つの特徴を定義し、抽出した。X線画像に対しては,深さとエントロピーの二つの特徴を抽出する。異なるレーザ出力条件の下で,穴特性を得て,特性融合解析を行い,次に,3つのBPニューラルネットワークの溶接予測モデルを確立した。溶接形態,溶接条件と溶接状態の間の関係を調査し,溶接プロセスのオンラインモニタリングを実現した。実験結果により,2つのセンサによって得られた穴特性情報を融合し,主成分分析を行った後に,幅および溶の予測絶対誤差は,それぞれ,0.18MMおよび0.57MMであった。単一センサによって得られたBPニューラルネットワークと比較して,BPニューラルネットワークは,それぞれ0.03MMおよび0.31MM減少し,そして,提案方法は,高出力レーザ溶接の状態を効果的に監視することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *近赤外線 ,  主成分分析 ,  X線画像 ,  高速度カメラ ,  レーザ出力 ,  溶融池 ,  溶接 ,  *レーザアブレーション ,  *X線 ,  レーザ溶接 ,  動画像
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  SUS304 ,  高出力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： high-power disk laser welding ,  stainless steel plate ,  keyhole characteristic ,  weld forming prediction ,  feature fusion ,  near-infrared analysis ,  X-ray analysis

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： レーザアブレーション ,  近赤外 ,  X線センサ ,  解析