一、高精度检测系统在合拢焊缝焊接变形中的应用（论文文献综述）
乔晓旭,罗怡,王晓东[1]（2021）在《精密测量和加工中的激光技术》文中研究说明激光具有高方向性、高单色性、高相干性以及普通光源达不到的能量密度等优点。近年来,由于激光技术具有高准确度、非接触、稳定性好等独特优点,在精密加工和测量领域受到了广泛关注。本文综述了激光技术在精密测量和加工领域的应用现状,并根据其测量原理和应用场景的不同进行分类和总结。在现有发展现状的基础上,对激光技术在精密测量和加工领域的发展趋势进行了分析和展望,为进一步推动激光技术在精密测量和精密加工领域的应用提供参考。
刘秀航[2]（2021）在《激光-MIG复合焊接过程视觉检测及焊缝成形预测研究》文中认为
曾强[3]（2021）在《基于激光视觉传感的搭接接头机器人智能弧焊研究》文中提出伴随着焊接技术的飞速发展,如何尽可能地确保产品的焊接质量成为了广大焊接工作者所关心的问题。目前大多数机器人在工作时处于示教再现模式,行走轨迹及工艺参数都是固定的,一旦工件状态发生改变,机器人无法做出相应调整,导致焊接质量下降甚至将产品焊废。本课题针对搭接接头平焊存在间隙时,机器人在示教再现模式下工作导致焊接质量下降的问题,设计搭建了与其配套使用的激光视觉传感系统,提高了机器人的智能水平,对于改善产品焊接质量具有重要的应用价值。为了提高搭接接头的检测精度,本课题采用张正友平面标定法对相机进行了标定,得到了相机的内部、外部参数及畸变系数,从而矫正了相机采集图像时产生的畸变现象。其中标定的重投影误差小于0.25pix,精度可达亚像素级。同时对机器人进行了手眼标定,得到了机器人手眼的转换关系。搭接接头的激光条纹特征点提取算法流程包括双边滤波、图像阈值化、边缘提取、中心曲线提取及特征点提取等。其中针对图像的阈值化处理,本课题提出了根据图像的不同位置确定不同权重的方法,能够可靠地将激光条纹从背景中提取出来,提高了图像处理的准确性。根据视觉检测的投影原理对不同间隙的搭接接头进行三维扫描重建,并通过设计的算法对其进行了检测试验。结果表明,检测的误差值可在0.2mm以内,其平均值为0.104mm,检测的方差值最大为0.0541,图像检测精度可以达到0.246mm。经过测试,系统的检测周期小于60ms,检测速度极快。对工控机与机器人系统进行了I/O通讯与实际连线设计,并将控制软件基于VC++6.0平台进行模块化编写。通过纠偏试验证明,系统在水平及竖直方向上的纠偏精度分别可在0.3mm及0.4mm以内,达到了国内先进水平。同时本课题在智能控制模式下设计了一种基于激光视觉“先扫后焊”的摆动电弧焊接方案,可根据接头间隙的变化来调整焊枪高度、摆焊的行进速度及摆动幅度,结果表明当接头间隙在0mm～2.0mm时,相比于传统的示教再现模式,智能控制模式下可有效地提升搭接上下板的连接效率,并且焊缝的表面及截面成形达到了良好的效果。
石涛[4]（2021）在《基于超声波法的锚杆质量无损检测技术研究》文中进行了进一步梳理随着我国锚杆支护理论和设计方法的不断完善,新的支护材料和支护器材不断研制成功并投入使用,在基础设施建设如边坡、堤坝等方面发挥着重要作用,应用也越来越广泛。但在锚杆使用过程中,由于实际工程难免受到各种复杂环境的影响,对工程的质量把控比较困难,从而可能导致工程质量问题的发生。在大量使用锚杆的情况下,锚杆锚固的施工是否起到了加固作用不仅影响着设施工程的整体质量,也影响着人民的生命和财产安全,因此对于锚杆锚固的施工质量检测不可忽视。当前的无损检测方法主要是采用应力波法和超声波法,都是通过对所采集的回波进行数字信号的分析和处理等方式,对锚杆锚固施工工程进行综合考量。其中应力波法在使用时需要操作人员手动使用敲击锤作为激励,存在一定的人为误差且探测深度有限。相比应力波法的无损检测,超声波法无需使用敲击锤激励,操作更为便捷。本文使用超声波无损检测技术和神经网络技术设计一款高精度、高可靠性、操作便捷的锚杆质量无损检测系统,不仅能够检测目标锚杆的长度,还能够检测锚杆与锚固介质的黏结程度（通常称之为灌浆密实度或砂浆饱和度）以及金属锚杆杆体的裂纹缺陷类型,并且能够进行相应缺陷的特征数据提取。论文的主要工作为以下方面:（1）深入研究基于超声波法的锚杆质量无损检测理论基础,结合实际锚杆支护工程质量检测相关知识,提出了一种适合用于锚杆质量分析的无损检测系统设计方案,涵盖下位机硬件回波采集设备设计和上位机软件服务器两部分。（2）根据所提的系统设计方案,结合数字电路技术、模拟电路技术、嵌入式技术以及无线通信技术相关知识,完成了硬件回波采集设备的设计。并对每个电路功能进行详细介绍。同时也对每个模块的驱动程序进行编写,设计了配套的图形化上位机软件,并对控制和运行过程进行详细的分析。（3）提出了一种基于神经网络的锚杆灌浆密实度分类方法和锚杆裂纹缺陷分类方法,以及相应缺陷类型的特征提取方法。（4）制作了锚杆试验模型,并通过实验测试对试验模型和所提方法进行验证,结果证明了所设计的系统能够对锚杆进行灌浆密实度分类和裂纹缺陷分类,且对锚杆缺陷特征数据的提取误差低于2%,具有较高的锚杆缺陷分类准确度和缺陷特征提取精度,提高了锚杆质量检测的可靠性和准确性,可为锚杆无损质量检测提供初步有用的参考信息。
郭于龙[5]（2021）在《高铁车轴表面微小划痕检测关键技术研究》文中研究指明轮对是高铁动车组中的重要组成部分,在高速动车组中,为保证运行的可靠性,轮对每运行120万公里就需要回厂检修一次,而在返修拆卸的过程中,因受到非单一轴向力作用而导致受力不均,使得与轮对连接处的车轴金属表面留下微小划伤,而这种微小划痕导致轮轴啮合处进行注油时易出现漏油现象,将会给轮对的压装和高速运行时的高铁动车造成安全隐患。若金属表面划痕深度超过0.5mm时,动车轮对的车轴在压装之前应该进行磨削以减小金属表面的损伤程度。而当前企业针对此类微小划痕的检测大都是依靠于人工目测或经验判断,无法准确有效的得出划痕数据检测报告,导致原本合格的车轴在检修后安全参数超标,直接报废处理,造成严重的经济损失;同时极大影响了其检修效率,大大降低了车轮的返修质量,严重时还影响到高速运行时列车的动平衡以及行车的安全性能。因此本文针对高铁车轴表面微小划痕的检测展开以下研究内容:（1）针对高铁轮对检修时拆卸过程中车轴表面上产生的划痕,提出了基于线结构光主动视觉的高铁车轴表面微小划痕检测方案,并根据方案对检测系统进行相应的机构设计与电气设计,最终根据预期的技术指标要求完成对线结构光三维测量系统中各硬件部分的选型。（2）对线结构光三维测量系统关键技术进行研究。使用改进的BAS算法对相机初始标定参数进行优化,直到满足标定精度要求。为了提高线激光器的标定精度,提出了一种基于异型标定块的直接标定法,建立起标定块上特征标定点的图像像素坐标系与世界坐标系之间的映射关系,之后激光线上任意一点的空间世界坐标系都可以根据此映射关系插值求取。为了精确的提取激光线中心线上的特征标定点,提出了一种基于DBSCAN聚类优化算法与改进的PSO最短路径寻优算法相结合的提取方法,通过与灰度重心法得到的结果进行对比分析,取得了很好的提取效果。使用速度标定法完成了移动检测机构的速度标定,并通过自适应多级阈值与逐行动态模板实现了高铁车轴表面金属反光区域的检测与修复过程。（3）对点云数据进行处理的划痕测量算法研究。使用RANSAC算法对扫描得到的点云数据分割处理,使用直通滤波与统计滤波相结合的方法对点云数据滤波处理,减小了后期划痕检测算法的计算量,使用Delaunay量化处理算法使点云数据更加符合实际划痕形貌。最终通过对点云数据的深度图映射,从视差图中对划痕进行边缘提取实现了划痕的长度与宽度测量,通过对扫描得到的单帧点云数据进行三次B样条曲线拟合实现了划痕的深度测量。（4）实验平台搭建、软件系统设计、实验结果分析与误差补偿模型建立。软件系统设计分为三大模块:标定模块、数据采集模块、划痕检测模块。标定模块给出了相机、线激光器与移动检测机构各部分的标定结果,并进行了精度验证分析,数据采集模块与划痕检测模块分别进行了相应的软件界面设计。然后使用圆柱轴进行实验测量,将测量结果与第三方测量结果进行对比分析,满足预期技术指标中0.05mm的测量精度要求,并使用改进的GA-BP算法建立了误差补偿模型,使得测量结果更接近标准值。最终使用搭建好的线结构光三维测量系统实现了高铁车轴表面微小划痕的检测。
曲赓泰[6]（2020）在《重卡驱动桥壳柔性生产线研究》文中研究说明车桥作为汽车三大总成零部件之一,由主减速器、轮毂、制动器、桥壳等部分组成,桥壳作为车桥的关键支撑构件,是其它部件安装的基础,对整桥的质量起到非常关键的作用,也是难加工的零件,研发技术的进步,使桥壳制造逐步向系列化多品种中批量方向发展,面对新的形势,建设柔性高、兼容性强、质量保证能力高、成本低的柔性生产线是迫在眉睫。本课题以鼓式和盘式系列桥壳生产过程为研究对象,在充分收集现有桥壳生产线在生产、工艺、质量存在的多个方面问题的基础上,通过分析M11和M13两大类多个系列品种桥壳的异同点,设计开发了桥壳新加工工艺,重点从生产线的设备、夹具和物流输送装置的柔性方面着手设计了生产线柔性加工方案,设计开发了桥壳伺服齐头倒角、键槽、附件焊接工作站柔性专机,桥壳大盘面和背面分层铣镗柔性夹具,分段式电动桥壳柔性物流输送装置。同时针对桥壳加工中车削、磨削和板簧座焊接关键加工工艺进行了重点研究,应用开发了齐头倒角、复合磨削、板簧座新焊接方法,有效解决了轴头车削螺纹椭圆、轴头与固定盘止口同轴度差、板簧座焊缝开裂的工艺难题。生产线设计建设过程中将工业工程思想与技术融入其中,通过对生产线整体进行优化,使生产线达到了均衡,提高了生产效率降低了运行成本。本文设计建设的离散式柔性桥壳生产线,满足了生产过程高质量、高效率、低成本的要求,生产线在投入运行后经过验证和均衡优化后达到了预期的效果,对车桥行业桥壳生产线柔性化建设或改造以及重卡驱动桥壳加工工艺改进具有较高的借鉴意义。
迟俊吉[7]（2020）在《基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统研究》文中研究说明在工业革命的推动下,中国制造业信息化,特别是在制造业中占有重要的地位的船舶工业信息化,已成为发展的必然趋势,面对信息量庞大的船舶建造工程,信息化管理成为必不可缺少的重要条件。随着船舶工业信息化的实施,工业化和信息化不断相互融合,给船舶制造带来了翻天覆地的变化,船舶建造的质量和效率持续提高,对船舶企业的发展产生了深远影响。焊接作业管理是船厂生产过程中的重要环节,对船舶建造的质量起着关键性作用。近年来世界各国船舶工业的发展突飞猛进,在迅速发展的同时对船舶建造的质量提出了更高的要求,而船舶建造过程中焊接作业占据了较大比例,焊接作业质量的好坏决定了船舶建造的质量,因此加强船舶焊接质量监测,提高船舶焊接质量管理水平显得尤为重要。本文通过对船厂进行实地调研,结合现代船舶企业发展需求,从加强船舶焊接作业管理的角度出发,提出基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统并对其进行详细研究,旨在提高船舶焊接作业的质量和作业管理水平。主要研究内容如下:（1）调研了船厂的焊接作业管理,分析了国内外焊机监控系统的发展,提出了采用多通道数据采集方式采集船厂焊接数据,并研究了焊机数据采集方案和电路设计,分析了数据采集原理、器件选型、信号调理以及通信方式选择等。（2）总结了焊接作业派工的理论基础,分析了焊接作业工程分解、焊接任务包、焊接派工单以及焊接作业派工流程信息,研究了船厂焊接作业物量工时及作业派工信息管理,最后研究了焊接作业任务派发和反馈流程。（3）总结了船厂当前焊接作业质量和管理出现的问题,分析了焊机监控系统的需求,研究了基于多通道数据采集的焊机监控系统的设计技术路线、系统架构采用模式、设计原则等,并对系统的功能模块进行设计,提出了焊机监控系统总体方案。（4）在船厂对焊机监控系统的数据采集、服务器端接入以及通讯稳定性进行了测试,选择了相关测试装置和方法,并对实验测试数据进行了分析,最后对焊机监控系统各功能模块界面进行了展示,分析了应用效果。
安康[8]（2020）在《焊缝外观的自动检测及质量评估方法研究》文中提出焊接作为一种发展比较成熟的材料成型工艺,一直以来广泛应用于汽车、航空航天、机电设备制造、石油化工等众多领域。为了保证焊接产品的使用安全,往往需要在焊后对焊缝的外观质量进行一定的检测与评估。到目前为止,上述过程主要依赖于有检测经验的专业人员通过目测或使用焊缝检测尺等测量工具来实现。这种人工检测方法不但效率较低,而且检测精度很大程度上依赖于检测者自身的素质和能力,具有较大的主观性。随着对产品焊接质量要求的不断提高,传统的外观检测手段已无法满足现代焊接生产的需求,自动化、智能化的焊缝外观质量检测与评估已经成为行业发展的必然趋势。本文根据对接焊缝和角焊缝的结构特点,开发了基于二维激光测距传感器的焊缝外观质量检测与评估系统,可对一定尺寸的对接焊缝或角焊缝的外观质量实现非接触、高精度、智能化的检测与评估。检测装置由工业计算机、伺服电机、电机驱动模块、二维激光测距传感器等部分组成。检测软件主要包括运动控制、检测控制、几何尺寸定量计算、外观质量评估等模块。检测过程中,伺服电机在工业计算机的控制下带动二维激光测距传感器对被测焊缝的表面进行非接触式扫描,以轮廓线为单位获取焊缝表面的几何信息,通过系统内置的专用算法对焊缝表面的轮廓数据进行处理,自动计算焊缝熔宽、余高、角变形量等几何参数,并提取咬边、焊瘤、烧穿等表面缺陷信息,最终依照相关焊接质量标准对被测焊缝的外观质量进行定量化评估。为满足实际工程应用需求,本文系统研究了传感器重复精度、被测焊缝的表面状态、检测时试件的倾斜程度、算法参数的设置等因素对检测精度的影响及解决措施。试验结果表明,对于焊缝的宽度及余高等外观参数,检测精度最高可达0.1mm;对于焊接角变形量,检测误差最高可控制在1°以内。为提高检测精度,应保证检测环境的稳定性,避免环境光线对传感器所发射的激光造成干扰,保持传感器投光面和受光面的表面清洁,尽量将被测焊缝水平放置,并根据需要合理地设置距离阈值L等算法控制参数。焊缝轮廓检测结果表明,本文所提出的焊缝外观质量检测与评估方法能够稳定实现对接焊缝和角焊缝外观质量的智能化检测与评估,获得比较精确的检测结果,对于改进焊接工艺、提高焊缝质量具有较大的现实意义。
郭鹏飞[9]（2020）在《基于深度学习的焊缝识别及路径生成系统研究》文中进行了进一步梳理随着中国制造2025战略的提出,我国制造业各领域都向着自动化与智能化的方向发展。焊接技术作为工业重要的组成部分之一,智能化焊接对于工业发展有着重要意义。焊缝识别技术作为实现焊接自动化的核心技术之一,同样引起了学术界以及工业界的广泛关注。当前关于焊缝识别与检测技术的研究主要集中在小窗口特定环境下的焊缝识别定位,对于复杂环境下的多焊缝目标识别的研究还不够深入。而且相关算法参数固定,对环境适应性差。近年来深度学习的发展则为焊缝识别提供了新的思路。因此针对当前焊缝识别算法识别窗口小,算法适应性差等问题,本文提出了基于深度学习的焊缝识别及路径生成系统,旨在实现复杂环境下焊缝的识别检测,配合深度相机实现焊接路径的生成,并最终完成功能模块的封装以及软件开发工作。首先进行焊缝图像数据集的搭建工作。本文搭建的Welding Seam数据集包含有约2000张焊缝图像数据,包括对接接头焊缝,搭接接头焊缝以及T型接头焊缝等多种类型焊缝,同时使用翻转,加噪等手段进行数据集的扩充并对焊缝类型以及目标为位置进行标注。本文在Faster-RCNN的基础上搭建深度神经网络模型。该模型按照功能分为目标提取模块,预选区域生成模块和目标识别及位置回归模块。目标提取模块由多层卷积层与池化层组合而成,用于图像特征图的提取工作。预选区域生成模块主要是在特征图像的基础上生成备选区域,并最终在目标识别部分完成分类识别任务,在位置回归部分完成目标定位工作。通过模型的训练以调试工作实现复杂背景下焊缝的识别定位工作。为了实现焊接路径的生成工作,本文在虚拟环境下进行基于深度图的焊缝定位与中心线提取研究。主要包括对深度图像的分割,滤波以及焊缝边缘提取工作,利用局部最值提取焊缝中心线,并根据坐标变换实现焊缝位置的空间定位,生成焊接路径。最后进行了模块整合以及相关软件的开发工作,实现焊缝识别系统功能的封装以及面向用户化设计。软件按照功能划分主要包括:Dataset模块,Net Work模块以及图像处理模块。利用PyQT进行相关用户界面的设计并利用多线程实现界面与业务的分离工作。深度学习技术为智能化焊接提供新的思路以及解决方案。本文利用深度学习技术实现焊缝的识别以及定位工作,并配合深度相机设计路径生成系统为自动化,智能化焊接提供了“智慧”的眼睛。
田家兴[10]（2020）在《助推壳段纵缝焊接成型系统的设计及其应用》文中研究表明铝合金薄壁助推壳结构广泛应用于大型运载火箭的助推器系统。针对首都航天机械公司提出的关于大型火箭助推壳体的纵缝焊接要求,本文完成助推壳段自动化纵缝焊接系统的设计及其应用,通过减少由于焊接质量引发的故障问题,有效提高生产效率。本文对变极性TIG平焊、变极性等离子弧深熔立焊、变极性等离子弧穿孔立焊等三种焊接方式进行焊接工艺分析,确定焊接系统所需的功能,并以焊接试件的形状、尺寸为依据制定设备的设计方案和性能指标。根据确定的设计方案,基于柔性制造的理念,对于系统的机械结构进行模块化设计,运用三维绘图软件Solid Works对机械结构进行了虚拟装配。与此同时完成对等离子焊接机头的优化设计,并将其成功运用到成型系统的焊接行走机构中,从而完成了整套焊接工装夹具的结构设计。运用可靠性分析的理论对助推壳段纵缝焊接成型系统整体机构进行机械可靠性分析。基于ABAQUS仿真软件对机构翻转运动中的主要承重部件进行有限元分析,完成结构的应力分析;通过数学建模、静态载荷分析计算以及基于Adams的动态运动学仿真,确定整体机械的结构尺寸以及翻转动力元件伺服电动缸的结构选型,完成机械结构的强度计算。焊接操作系统的搭建,包括焊接工装的控制系统、焊接机头的运动控制以及焊接控制程序的编写,模块化的控制程序增加了设备运行的稳定性。在此基础上设计人性化的人机界面,用于设置工艺参数和监测运行状态。为了进一步改善焊接环境、提高焊接质量,在焊接机头的控制系统中设计融入了激光弧高控制,可以实现电弧高度的自动调节。同时引入了基于Ether CAT的焊接过程采集系统以及专用的焊接视频监控系统,从而大大的提高焊接质量和效率。最后通过焊接调试实验以及优异的成型焊缝,确定成型系统的应用可靠性,完成助推壳段纵缝焊接成型系统的验收任务。本课题从工程的实际需要出发,结合科学的理论分析,设计制造出具有实际应用价值的航天焊接专用焊接系统。
二、高精度检测系统在合拢焊缝焊接变形中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高精度检测系统在合拢焊缝焊接变形中的应用（论文提纲范文）
（1）精密测量和加工中的激光技术（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 激光技术在精密测量领域的应用现状 |
| 1.1 激光干涉测量技术 |
| 1.2 激光衍射测量技术 |
| 1.3 激光准直测量技术 |
| 1.4 激光三角法测量技术 |
| 1.5 激光多普勒测量技术 |
| 2 激光技术在精密加工领域的发展现状 |
| 2.1 激光焊接技术 |
| 2.2 激光增材制造技术 |
| 3 结论与展望 |
（3）基于激光视觉传感的搭接接头机器人智能弧焊研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 焊接工作中传感设备的分类及应用 |
| 1.2.1 探针式传感器 |
| 1.2.2 电弧式传感器 |
| 1.2.3 超声波传感器 |
| 1.2.4 光学视觉传感器 |
| 1.3 视觉检测技术与摆动电弧焊接技术的研究进展 |
| 1.3.1 视觉传感器的检测原理 |
| 1.3.2 结构光视觉检测技术的国外研究进展 |
| 1.3.3 结构光视觉检测技术的国内研究进展 |
| 1.3.4 摆动电弧焊接的研究进展 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 智能控制焊接系统的总体设计 |
| 2.1 系统的总体组成 |
| 2.2 激光视觉检测系统模块的结构设计 |
| 2.2.1 工业相机与光源的选择 |
| 2.2.2 图像采集卡与工控机 |
| 2.2.3 传感器内部结构设计及位置确定 |
| 2.3 焊接系统模块的组成 |
| 2.3.1 焊接机器人 |
| 2.3.2 机器人控制柜 |
| 2.3.3 焊接电源 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 视觉系统的标定 |
| 3.1 相机的标定模型 |
| 3.1.1 相机成像的坐标转换 |
| 3.1.2 相机实际成像的数学模型 |
| 3.2 相机内外参数的标定 |
| 3.2.1 张正友平面标定法原理 |
| 3.2.2 相机内部参数的标定 |
| 3.2.3 相机外部参数的标定 |
| 3.3 图像的畸变矫正及图像单位像素的标定 |
| 3.3.1 图像畸变现象的矫正 |
| 3.3.2 图像单位像素的标定 |
| 3.4 机器人手眼关系的标定 |
| 3.4.1 手眼关系的标定原理 |
| 3.4.2 手眼关系的标定结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 图像处理算法与接头间隙检测的实现 |
| 4.1 图像处理的算法流程设计 |
| 4.2 图像的预处理设计 |
| 4.2.1 滤波去噪处理 |
| 4.2.2 阈值化处理 |
| 4.3 图像的后续处理设计 |
| 4.3.1 激光条纹边缘提取处理 |
| 4.3.2 激光条纹中心曲线提取 |
| 4.3.3 中心曲线特征点提取 |
| 4.3.4 不同间隙的搭接接头图像处理结果 |
| 4.4 搭接接头平焊状态下的间隙检测 |
| 4.4.1 视觉检测的投影原理及接头的三维重建 |
| 4.4.2 不同间隙的搭接接头三维扫描形貌表征 |
| 4.4.3 不同间隙的搭接接头检测结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统的通讯及搭接接头智能弧焊的实现 |
| 5.1 工控机与机器人系统的通讯控制设计 |
| 5.1.1 工控机与机器人系统的I/O通讯连线设计 |
| 5.1.2 工控机软件界面设计 |
| 5.1.3 搭接接头平焊时的纠偏试验 |
| 5.2 示教再现模式下的不同间隙搭接接头焊接对比 |
| 5.2.1 示教再现模式下的焊接规划 |
| 5.2.2 搭接接头无间隙时的焊接工艺参数确定 |
| 5.2.3 示教再现模式下的焊缝形貌对比 |
| 5.3 智能控制模式下的不同间隙搭接接头焊接对比 |
| 5.3.1 智能控制模式下的摆动焊接方案设计 |
| 5.3.2 智能控制模式下的焊接规划 |
| 5.3.3 智能控制模式下的焊缝形貌对比 |
| 5.3.4 示教再现与智能控制模式下的焊缝截面形貌对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（4）基于超声波法的锚杆质量无损检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.2 锚杆检测技术的发展现状 |
| §1.3 论文主要内容的组织结构 |
| 第二章 锚杆支护质量无损检测理论基础 |
| §2.1 锚杆锚固的基本结构 |
| §2.2 锚杆纵向振动力学模型 |
| §2.3 本章小结 |
| 第三章 锚杆质量无损检测系统总体方案设计 |
| §3.1 系统性能设计指标 |
| §3.1.1 系统硬件性能设计指标 |
| §3.1.2 系统软件功能设计指标 |
| §3.2 采集设备传感器 |
| §3.2.1 超声传感器工作原理 |
| §3.2.2 传感器探头选型 |
| §3.3 系统整体框架设计 |
| §3.4 系统硬件方案选择 |
| §3.4.1 A/D转换芯片选择 |
| §3.4.2 数据存储芯片选择 |
| §3.4.3 无线通信模块芯片选择 |
| §3.4.4 主控芯片选择 |
| §3.5 系统软件方案选择 |
| §3.5.1 下位机采集设备软件方案 |
| §3.5.2 上位机服务器软件方案 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 锚杆回波采集设备的硬件电路设计 |
| §4.1 采集设备硬件整体设计 |
| §4.2 微控制器主控模块电路设计 |
| §4.2.1 复位电路设计 |
| §4.2.2 时钟电路 |
| §4.2.3 程序下载与调试电路 |
| §4.2.4 外部SRAM内存扩展电路设计 |
| §4.3 TFT显示模块电路设计 |
| §4.4 信号钳位与放大模块电路设计 |
| §4.5 信号滤波模块电路设计 |
| §4.6 AD转换模块电路设计 |
| §4.7 光耦隔离驱动模块电路设计 |
| §4.8 高压负脉冲生成模块电路设计 |
| §4.9 电源电路设计 |
| §4.10 本章小结 |
| 第五章 锚杆质量无损检测系统的软件设计 |
| §5.1 下位机采集设备固件程序设计 |
| §5.1.1 外部内存管理程序 |
| §5.1.2 回波数据采集程序 |
| §5.1.3 回波数据存储程序 |
| §5.1.4 用户交互程序 |
| §5.1.5 本地数据处理程序 |
| §5.1.6 回波数据上传程序 |
| §5.2 上位机服务器软件设计 |
| §5.3 锚杆无损检测系统的文件结构 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 系统硬件测试及回波采集功能验证 |
| §6.1 系统硬件测试 |
| §6.1.1 采集设备滤波电路测试 |
| §6.1.2 采集设备负脉冲生成电路测试 |
| §6.1.3 采集设备整体信号调理电路测试 |
| §6.2 回波采集功能验证 |
| §6.2.1 实验测试准备工作 |
| §6.2.2 锚杆回波采集测试 |
| §6.3 本章小结 |
| 第七章 锚杆质量无损检测系统算法设计与验证 |
| §7.1 锚杆长度检测算法设计 |
| §7.2 神经网络分类算法设计 |
| §7.3 对应缺陷的特征提取方法 |
| §7.4 锚杆灌浆密实度分类功能验证 |
| §7.5 锚杆缺陷类型分类及缺陷特征提取功能验证 |
| §7.6 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| §8.1 工作总结 |
| §8.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
（5）高铁车轴表面微小划痕检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 划痕检测技术的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外金属表面划痕检测技术发展现状 |
| 1.2.2 国内金属表面划痕检测技术发展现状 |
| 1.3 线结构光三维测量关键技术研究现状 |
| 1.3.1 相机标定技术 |
| 1.3.2 线激光器标定技术 |
| 1.3.3 线激光条纹中心线提取技术 |
| 1.4 本论文主要研究内容及安排 |
| 第2章 高铁车轴表面微小划痕检测系统机构设计 |
| 2.1 检测系统机构设计 |
| 2.2 线结构光划痕检测系统设计 |
| 2.2.1 工业相机选型 |
| 2.2.2 光学镜头选型 |
| 2.2.3 线激光器选型 |
| 2.3 系统工作原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 线结构光三维测量系统关键技术研究 |
| 3.1 线结构光三维测量原理 |
| 3.2 相机标定 |
| 3.2.1 相机的线性模型 |
| 3.2.2 相机的非线性模型 |
| 3.2.3 相机初始标定参数求解 |
| 3.2.4 相机标定实验结果 |
| 3.2.5 改进的BAS算法进行相机标定参数优化 |
| 3.2.6 相机标定参数优化实验结果与分析 |
| 3.3 线激光器标定 |
| 3.3.1 线激光器标定原理 |
| 3.3.2 线激光条纹的聚类优化 |
| 3.3.3 改进的PSO中心线特征标定点提取 |
| 3.3.4 线激光器标定实验 |
| 3.4 相机坐标系下高精度移动检测机构的速度标定 |
| 3.4.1 光平面法向量修正坐标 |
| 3.4.2 相机坐标系下高精度移动检测机构速度方向标定 |
| 3.4.3 高精度移动检测机构标定实验 |
| 3.5 高铁车轴表面高光检测与修复 |
| 3.5.1 基于自适应多级阈值的表面高光检测 |
| 3.5.2 逐行动态模板的表面高光修复 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于三维点云数据处理的划痕检测 |
| 4.1 RANSAC点云分割 |
| 4.2 点云分割实验处理及分析 |
| 4.3 点云的DELAUNAY量化处理 |
| 4.4 点云数据滤波 |
| 4.4.1 直通滤波 |
| 4.4.2 统计滤波 |
| 4.4.3 点云滤波实验处理及分析 |
| 4.5 基于点云数据的划痕测量 |
| 4.5.1 点云深度图映射模型 |
| 4.5.2 划痕边缘提取 |
| 4.5.3 基于边缘提取的划痕长度与宽度测量 |
| 4.5.4 基于单截面点云数据的划痕深度测量 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验测量结果分析与误差补偿 |
| 5.1 数据采集模块 |
| 5.2 划痕检测模块 |
| 5.3 线结构光三维测量系统精度验证 |
| 5.4 基于GA-BP算法误差补偿模型建立 |
| 5.4.1 BP神经网络模型建立 |
| 5.4.2 基于BP神经网络的GA算法改进 |
| 5.4.3 误差补偿模型结果验证 |
| 5.5 补偿模型补偿后的划痕测量结果 |
| 5.6 高铁车轴表面微小划痕测量结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论及创新点 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（6）重卡驱动桥壳柔性生产线研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 重卡桥壳需求分析 |
| 1.1.2 重卡驱动桥壳功用及分类 |
| 1.1.3 现有桥壳生产线所面临的问题 |
| 1.2 桥壳生产线设计目标与要求 |
| 1.3 国内外现状 |
| 1.3.1 柔性制造技术研究现状 |
| 1.3.2 桥壳柔性制造研究现状 |
| 1.4 课题研究的主要内容及章节结构 |
| 1.5 课题研究的意义 |
| 1.5.1 理论意义 |
| 1.5.2 现实意义 |
| 第2章 桥壳加工工艺规程设计 |
| 2.1 桥壳工艺分析 |
| 2.1.1 结构工艺分析 |
| 2.1.2 技术要求分析与加工方法选择 |
| 2.2 工艺方案拟定 |
| 2.2.1 工艺方案对比分析 |
| 2.2.2 工艺装备选择 |
| 2.2.3 毛坯的分析及加工余量的确定 |
| 2.3 工艺路线设计 |
| 2.3.1 桥壳加工工艺路线制定 |
| 2.3.2 工时定额确定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 桥壳生产线柔性方案设计 |
| 3.1 桥壳加工设备柔性方案设计 |
| 3.1.1 桥壳通用加工设备选择 |
| 3.1.2 桥壳专用设备柔性方案设计 |
| 3.2 关键工序柔性夹具方案设计 |
| 3.2.1 桥壳大盘面铣镗柔性夹具方案设计 |
| 3.2.2 桥壳背面铣镗柔性夹具的方案设计 |
| 3.3 物流输送柔性方案设计 |
| 3.3.1 物流输送装置形式选择 |
| 3.3.2 物流输送装置柔性方案设计 |
| 3.4 生产线布局设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 桥壳关键加工工艺研究 |
| 4.1 桥壳轴头车削工艺研究 |
| 4.1.1 影响桥壳轴头加工质量原因分析 |
| 4.1.2 改进措施及验证 |
| 4.2 桥壳轴头磨削工艺研究 |
| 4.2.1 影响轴头与止口同轴度原因分析 |
| 4.2.2 复合磨削工艺的开发 |
| 4.3 桥壳板簧座焊接工艺研究 |
| 4.3.1 影响板簧座焊接质量原因分析 |
| 4.3.2 焊接工艺改进 |
| 4.3.3 焊接工艺评定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 柔性生产线质量控制与均衡优化 |
| 5.1 桥壳柔性生产线的运行验证及质量控制 |
| 5.1.1 数控程序编制 |
| 5.1.2 工艺及柔性验证 |
| 5.1.3 节拍验证 |
| 5.1.4 关键尺寸质量控制 |
| 5.2 生产线优化均衡 |
| 5.2.1 生产线均衡意义 |
| 5.2.2 生产线均衡方法 |
| 5.2.3 生产线优化均衡研究及改善实施 |
| 5.3 生产线评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 我国焊机监控研究进展 |
| 1.2.2 国外焊机监控研究进展 |
| 1.2.3 国内外焊机监控研究现状评述 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 多通道数据采集系统研究 |
| 2.1 焊机多通道数据采集的需求分析 |
| 2.1.1 多通道数据采集系统设计需求分析 |
| 2.1.2 多通道数据采集相关定义 |
| 2.1.3 多通道数据采集方式 |
| 2.1.4 多通道焊接数据采集方案设计 |
| 2.2 焊接数据采集分析 |
| 2.2.1 焊接数据采集原理 |
| 2.2.2 焊接数据采集器件选型 |
| 2.2.3 焊接数据信号调理 |
| 2.3 焊接数据通信方式 |
| 2.4 焊接数据采集格式传输设计 |
| 2.5 焊接数据采集模块电路设计 |
| 2.5.1 电源电路设计 |
| 2.5.2 其他外围电路设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 焊接作业派工管理研究 |
| 3.1 焊接作业派工基本理论 |
| 3.1.1 工程分解结构 |
| 3.1.2 焊接任务包 |
| 3.1.3 焊接作业派工单 |
| 3.2 焊接作业派工管理 |
| 3.2.1 焊接作业派工管理流程 |
| 3.2.2 焊接物量信息 |
| 3.2.3 焊接工时信息 |
| 3.2.4 焊接工时定额 |
| 3.3 焊接作业信息管理 |
| 3.3.1 焊接作业派工分析 |
| 3.3.2 焊接作业信息绑定 |
| 3.3.3 焊接作业工时统计 |
| 3.3.4 焊接作业任务派工 |
| 3.3.5 焊接作业派工反馈 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 焊机监控系统总体方案研究 |
| 4.1 船厂焊机监控系统需求分析 |
| 4.1.1 焊接质量影响因素分析 |
| 4.1.2 焊机监控系统的需求分析 |
| 4.1.3 焊机监控系统功能设计要求 |
| 4.2 焊机监控系统总体框架设计 |
| 4.2.1 焊机监控系统设计技术路线 |
| 4.2.2 焊机监控系统架构模式 |
| 4.2.3 焊机监控系统设计原则 |
| 4.2.4 焊机监控系统总体方案设计 |
| 4.3 焊机监控系统功能结构 |
| 4.4 焊机监控系统功能设计 |
| 4.4.1 系统功能模块分析 |
| 4.4.2 系统功能模块设计 |
| 4.4.3 系统功能流程设计 |
| 4.4.4 系统功能数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 焊机监控系统测试及应用 |
| 5.1 系统测试坏境 |
| 5.1.1 测试目的 |
| 5.1.2 测试装置 |
| 5.1.3 测试方法 |
| 5.2 系统实验测试分析 |
| 5.2.1 焊接数据采集测试 |
| 5.2.2 服务器端接入测试 |
| 5.2.3 通讯稳定性测试 |
| 5.3 焊机监控系统应用 |
| 5.3.1 基础信息配置 |
| 5.3.2 焊接工作状态监控 |
| 5.3.3 设备违规操作报警提示 |
| 5.3.4 焊接工程作业分解 |
| 5.3.5 焊接工时/物量管理 |
| 5.3.6 焊接作业任务派发 |
| 5.3.7 焊接作业任务反馈 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）焊缝外观的自动检测及质量评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 焊缝外观检测技术发展现状 |
| 1.3 非接触式测量技术现状 |
| 1.3.1 激光全息干涉测量技术 |
| 1.3.2 光学三维测量技术 |
| 1.3.3 双目立体视觉测量技术 |
| 1.3.4 光电测量技术 |
| 1.4 焊缝外观质量检验与评估方法概况 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 焊缝外观检测系统软硬件设计 |
| 2.1 检测系统硬件结构 |
| 2.1.1 系统组成 |
| 2.1.1.1 二维激光测距传感器 |
| 2.1.1.2 伺服传动机构 |
| 2.1.1.3 工业计算机 |
| 2.1.2 系统工作原理 |
| 2.2 系统控制及检测软件设计 |
| 2.3 模拟焊缝检测标块制备 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 焊缝外观检测数据处理算法研究 |
| 3.1 数据处理算法的建立基础 |
| 3.2 轮廓曲线数据的获取 |
| 3.3 轮廓曲线的倾斜矫正 |
| 3.3.1 RANSAC算法基本原理 |
| 3.3.2 基于RANSAC的轮廓曲线倾斜矫正方法 |
| 3.4 轮廓曲线的焊趾特征点识别 |
| 3.4.1 实际轮廓曲线的拟合 |
| 3.4.2 基于RANSAC的焊趾特征点识别方法 |
| 3.5 焊缝外观参数的计算原理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 焊缝外观检测的精度与误差分析 |
| 4.1 检测精度的影响因素 |
| 4.1.1 传感器精度的影响 |
| 4.1.2 试件表面状态的影响 |
| 4.2 焊缝外观检测的误差分析 |
| 4.2.1 焊缝的表面起伏引起的误差分析 |
| 4.2.2 焊缝的倾斜引起的误差分析 |
| 4.2.3 距离阈值L引起的误差分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 焊缝外观质量评估方法研究 |
| 5.1 焊缝外观质量评估系统 |
| 5.2 焊缝外观质量评估功能体系 |
| 5.2.1 焊缝外观参数的综合统计 |
| 5.2.2 焊缝表面轮廓的三维成像 |
| 5.2.3 焊缝外观质量的定量化评估 |
| 5.3 焊缝外观质量评估实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于深度学习的焊缝识别及路径生成系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 |
| 1.2 焊缝识别与检测技术的研究现状分析 |
| 1.2.1 基于被动视觉的焊缝识别 |
| 1.2.2 基于主动视觉的焊缝识别 |
| 1.2.3 非视觉手段的焊缝识别 |
| 1.2.4 焊缝识别研究现状小结 |
| 1.3 深度卷积神经网络的研究现状与分析 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第2章 理论方法及试验平台搭建 |
| 2.1 数据集 |
| 2.1.1 数据集的采集 |
| 2.1.2 数据集的标注 |
| 2.1.3 数据集的划分 |
| 2.2 神经网络 |
| 2.2.1 神经网络的基本结构 |
| 2.2.2 多层人工神经网络 |
| 2.3 实验平台的搭建 |
| 2.3.1 硬件平台的搭建 |
| 2.3.2 软件平台的搭建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于深度学习的焊缝识别系统 |
| 3.1 目标检测模型 |
| 3.1.1 基于预选区域的目标检测器 |
| 3.1.2 单次目标检测器 |
| 3.2 基于Faster-RCNN的焊缝识别模型搭建 |
| 3.2.1 特征提取模块 |
| 3.2.2 预选区域生成模块 |
| 3.2.3 目标识别与回归模块 |
| 3.3 Welding Seam数据集的建立 |
| 3.3.1 数据集的采集与构成 |
| 3.3.2 数据集的扩充 |
| 3.3.3 数据集的标注 |
| 3.4 神经网络的训练及优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于V-REP的焊接路径生成仿真实验 |
| 4.1 虚拟仿真实验平台的搭建 |
| 4.1.1 仿真环境框架 |
| 4.1.2 机器人焊接虚拟仿真平台的搭建 |
| 4.2 焊接路径生成仿真实验 |
| 4.2.1 焊缝轮廓识别与中心线提取 |
| 4.2.2 焊接路径生成 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 模块集成及系统软件的开发 |
| 5.1 Welding Seam-Detection功能设计 |
| 5.1.1 Dataset模块 |
| 5.1.2 Net Work模块 |
| 5.1.3 Image-Precessing模块 |
| 5.2 Welding Seam-Detection用户界面设计 |
| 5.2.1 主程序界面 |
| 5.2.2 功能区界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）助推壳段纵缝焊接成型系统的设计及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 自动化焊接技术研究现状 |
| 1.2.1 焊接机器人研究现状 |
| 1.2.2 纵缝焊接设备研究现状 |
| 1.2.3 焊接机头研究现状 |
| 1.3 自动化焊接发展趋势 |
| 1.4 本课题的内容 |
| 1.4.1 本课题来源 |
| 1.4.2 本课题任务 |
| 第2章 工装整体设计方案 |
| 2.1 设备功能概述 |
| 2.2 设计方案概述 |
| 2.3 机械机构设计 |
| 2.3.1 琴键夹紧系统 |
| 2.3.2 芯轴组件 |
| 2.3.3 夹具翻转系统 |
| 2.3.4 焊接平台 |
| 2.4 焊接机头的优化设计 |
| 2.4.1 设计方案 |
| 2.4.2 模块化结构设计 |
| 2.4.3 器件选型 |
| 2.4.4 机头整体装配 |
| 2.4.5 焊接行走机构 |
| 2.5 工装整体装配 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 系统的机械结构分析 |
| 3.1 有限元分析原理 |
| 3.2 系统应力分析 |
| 3.2.1 器件选型 |
| 3.2.2 材料特性 |
| 3.2.3 实体模型建立 |
| 3.2.4 约束的设定 |
| 3.2.5 计算结果 |
| 3.3 系统强度分析 |
| 3.3.1 数学模型 |
| 3.3.2 静态载荷分布 |
| 3.3.3 动态分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 助推壳段焊接控制系统的组建 |
| 4.1 焊接工装控制系统 |
| 4.2 焊接机头控制系统 |
| 4.2.1 焊接机头控制 |
| 4.2.2 激光弧高控制 |
| 4.3 焊接控制程序 |
| 4.4 视频监控和采集系统 |
| 4.4.1 视频监控系统 |
| 4.4.2 焊接过程采集系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 焊接调试实验 |
| 5.1 焊接调试实验 |
| 5.2 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术成果 |
| 致谢 |
四、高精度检测系统在合拢焊缝焊接变形中的应用（论文参考文献）
- [1]精密测量和加工中的激光技术[J]. 乔晓旭,罗怡,王晓东. 计测技术, 2021(05)
- [2]激光-MIG复合焊接过程视觉检测及焊缝成形预测研究[D]. 刘秀航. 广东工业大学, 2021
- [3]基于激光视觉传感的搭接接头机器人智能弧焊研究[D]. 曾强. 长春工业大学, 2021(08)
- [4]基于超声波法的锚杆质量无损检测技术研究[D]. 石涛. 桂林电子科技大学, 2021
- [5]高铁车轴表面微小划痕检测关键技术研究[D]. 郭于龙. 长春理工大学, 2021
- [6]重卡驱动桥壳柔性生产线研究[D]. 曲赓泰. 山东大学, 2020(04)
- [7]基于多通道数据采集的船厂焊机监控系统研究[D]. 迟俊吉. 江苏科技大学, 2020(03)
- [8]焊缝外观的自动检测及质量评估方法研究[D]. 安康. 吉林大学, 2020(08)
- [9]基于深度学习的焊缝识别及路径生成系统研究[D]. 郭鹏飞. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [10]助推壳段纵缝焊接成型系统的设计及其应用[D]. 田家兴. 北京工业大学, 2020(06)