研究目的
开发一套激光视觉系统（LVS），用于气体金属弧焊（GMAW）过程中焊缝质量的实时监测与预测，包括外部焊道形状的测量以及内部焊道形状和焊接接头抗拉强度的预测。
研究成果
所开发的LVS系统能有效测量外部焊道形状，并实时预测内部焊道形状与抗拉强度。该相机标定方法显著降低了焊接机器人复杂运动导致的测量误差。深度神经网络模型对熔深、焊脚尺寸和抗拉强度展现出高预测性，R2值均大于0.92。本研究有助于焊接流程自动化及汽车行业无损检测技术的进步。
研究不足
预测模型仅适用于本研究中使用的特定材料和焊接条件。未来的工作将重点扩展数据库，纳入多种材料和焊接条件，以提高模型的适用性。
1：实验设计与方法选择：
基于激光三角测量原理设计并制作了激光视觉传感器（LVS）?？⒘司诽崛〖す庀叩耐枷翊硭惴?，以及采用陀螺仪传感器进行相机标定的方法，以应对焊接机器人的复杂运动。
2：样本选择与数据来源：
在不同焊接条件下（包括焊接位置、送丝速度和钢板间隙），对590MPa级未涂层HR钢板的搭接接头进行了气体金属弧焊（GMA）实验。
3：实验设备与材料清单：
使用相机（UI-3271LE-M-GL-VU，IDS成像开发系统有限公司）、定制蓝光激光器（405nm，50mW）、运动处理单元（MPU-6050，TDK公司）和工业机器人（IRB 2400，ABB集团）。
4：实验流程与操作步骤：
将LVS安装在试样上方50mm处接收反射激光，设计遮光板防止电弧光直接进入相机，并通过工业机器人进行焊接实验。
5：数据分析方法：
基于外部焊道形状和焊接条件数据，开发深度神经网络（DNN）模型来预测内部焊道形状和抗拉强度。
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Camera
UI-3271LE-M-GL-VU
IDS Imaging Development Systems GmbH
Used to acquire images of the weld bead for processing and analysis.
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Motion Processing Unit
MPU-6050
TDK Corporation
Used as a six-axis gyro sensor board for measuring rotation angles of the LVS.
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Industrial Robot
IRB 2400
ABB Group
Used to carry out welding experiments with precise movements.
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