焊接熔池图像处理研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

焊接作为一种高效、灵活的连接技术，在制造业中扮演着至关重要的角色。

焊接质量直接影响着产品的性能、可靠性和使用寿命。

熔池作为焊接过程中的核心区域，其状态参数（如尺寸、形状、温度等）是决定焊接质量的关键因素。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在焊接熔池图像处理领域展开了大量研究工作，并取得了丰硕的成果。

总的来说，该领域的研究主要集中在以下几个方面：熔池图像预处理、熔池几何特征提取、熔池温度场测量以及基于图像的焊接缺陷检测。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入分析焊接熔池图像特点的基础上，研究高效、鲁棒的图像处理算法，提取能够准确反映熔池状态的关键特征参数，并探索这些参数与焊接质量之间的关系，为焊接过程的智能化控制提供理论依据和技术支持。

1. 主要内容

1.焊接熔池图像特征分析：研究熔池图像的成像原理，分析不同成像条件下图像的特点，为后续图像处理奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步深入地开展焊接熔池图像处理的研究。

首先，将进行文献调研，全面了解焊接熔池图像处理领域的国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为研究方向的确定提供参考。

其次，将搭建实验平台，采集不同焊接参数、不同材料和不同焊接方法下的熔池图像数据，建立图像数据库，为后续算法研究提供数据基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的焊接熔池图像识别方法，该方法能够自动识别不同类型的熔池，克服了传统方法依赖人工经验的缺点，提高了识别效率和精度。

2.提出一种基于多特征融合的熔池尺寸和形状识别方法，该方法结合了多种图像特征，能够更准确地识别熔池边界，提高了尺寸和形状测量的精度。

3.提出一种基于红外热成像和机器学习的焊接缺陷识别方法，该方法能够自动识别不同类型的焊接缺陷，克服了传统方法依赖人工经验的缺点，提高了识别效率和精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 李亮, 张文, 孙振国, 等. 基于多特征融合的激光焊接熔池图像识别方法[j]. 激光技术, 2020, 44(1): 83-89.

2. 赵永强, 王振民, 孙振国, 等. 基于改进yolov3算法的激光焊接熔池识别[j]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(18): 1814003.

3. 张鹏飞, 张海滨, 孙振国, 等. 基于深度学习的激光焊接熔池图像识别与分类[j]. 中国激光, 2021, 48(1): 0102002.