通过分析电弧光谱分布和相机对熔池自身辐射的响应,确定最优成像波段,同时设计双波段成像方式,进一步提升成像动态范围与抗干扰能力。在获得到清晰的熔池图像后,研究基于仿生视觉的熔池形态特征提取和基于人工智能分析的熔焊质量分析,实现焊缝成形前宽度与成形质量(熔深、余高等)检测。
该成果亮点如下:
①首次系统提出基于光谱分析和相机量子效率的熔池视觉成像方法;
②首次提出双波段熔池成像方法;
③基于仿生视觉的焊缝成形前宽度预测;
④基于人工智能的无损焊接质量预测。
该成果达到了以下技术标准:成像动态范围大于 120 dB,分辨率1920×1200,帧率大于 20 FPS,宽度检测误差小于 *** mm,熔深余高检测误差小于 *** mm。
赵壮,南京理工大学电子工程与光电技术学院副教授,CSIG视觉检测专委会会员,长期从事光电探测与信号处理研究,尤其在高灵敏编码光谱探测、流形降维与分类和熔焊增材过程多物理场在线监测进行了深入系统的研究。研制出多型光电成像探测装置,在军事上广泛应用于目标侦察、导弹引导、星载勘探;在民用上广泛应用于熔池监测、焊接引导、熔焊质量评估等领域,为我国军用目标探测和中国制造2025提供保障。近三年来,在高灵敏编码光谱探测、熔焊增材过程多物理场在线传感与质量监测等方面取得了多项研究成果,获得江苏省科学技术奖一等奖1项、国防技术发明奖二等奖1项、中国光学工程学会科技进步奖一等奖1项,中国图象图形学会高等教育教学成果奖一等奖1项;获批国家自然科学基金面上项目1项、青年基金1项、装发领域基金1项、江苏省博士后科研资助计划1项;以第一作者/通讯作者在国际期刊上发表了20余篇高水平研究论文、出版专著一本。
评价单位:“科创中国”智能制造装备科技服务团 (南京理工大学)
评价时间:2023-10-31
综合评价
该科技成果表现出了高度的创新性。采用双波段成像技术、电弧光谱分析和基于仿生视觉的特征提取,这些技术的结合为焊接质量分析提供了一种全新的方法,有望在焊接和金属加工领域产生深远影响。
市场前景广阔。焊接是制造业的关键工艺之一,对焊接质量的要求非常高。这种成像与分析系统有望满足制造业的需求,包括汽车制造、航空航天、管道制造、金属加工等领域。随着质量控制要求的不断提高,市场潜力巨大。
为了成功实现产业化,需要制定详细的产业化计划。这包括与制造业合作伙伴合作,进行市场推广,确保系统的可靠性和稳定性,以及提供培训和支持服务。还需要考虑标准化和认证方面的问题,以满足各行业的要求。
总而言之,这项科技成果具有创新性、市场前景广阔,符合当前政策要求,转化成熟度较高,值得推广,但也伴随着一定的投资风险。建议后续加强产品开发,扩大产业链,并专注于质量和可靠性,以实现长期的投资回报和市场影响。
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