【技术实现步骤摘要】
基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法
[0001]本专利技术涉及一种基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，属于图像处理
技术介绍
[0002]增材制造技术是一种基于材料增量制造理念的技术。与减材制造相比，增材制造通常是逐层累加进行的。增材制造具备柔性、快速和绿色制造等技术优势，在航空航天、国防工业和生物医疗等领域具有重要应用前景。电弧增材制造技术利用焊接电弧作为熔合能量来熔化金属丝，与其他增材制造方法相比，具有材料利用率高、沉积效率高、环保等特点。
[0003]焊缝熔深是指相同材料、不同材料通过焊接连接在一起，母材和焊缝之间区域的微观组织形貌。焊缝熔深的尺寸和质量对焊接工件的综合机械性能、力学性能等有极大的影响，这要求对工件内部的焊缝熔深进行精确检测。传统的焊缝熔深检测方法需要将工件切割后，通过金相测量的方式观察。在目前的研究中，对于增材制造过程，由于不能实时获得焊缝内部信息，难以对焊缝熔深进行精确检测。
技术实现思路
[0004]专利技术目的：针对上述现有存在的问题和不足，本专利技术的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：进行复合增材焊接实验，获取焊接工件和熔池；步骤2：搭建复合增材制造监测系统，使用所述复合增材制造监测系统采集步骤1中得到实验熔池正方可见光图像和侧方红外光图像，根据红外
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温度算法，将所述侧方红外光图像转换为温度场图像，和所述实验熔池正方可见光图像共同作为熔深预测模型的输入数据；步骤3：在焊接过程中，获取熔覆层高度数据，焊接完成后，再获取不同材料分界线的高度数据，通过取两者差得到焊缝熔深数据；步骤4：通过所述步骤2得到的熔深预测模型的输入数据和步骤3得到的焊缝熔深数据构建基于深度学习与多模态的焊缝熔深回归模型；步骤5：将实时采集的正方可见光图像和侧方熔池图像代入步骤4所述的焊缝熔深回归模型得到熔深的高精度预测值。2.根据权利要求1所述的基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，其特征在于：所述步骤1中的温度场图像为开尔文温度场图像。3.根据权利要求2所述的基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，其特征在于：所述步骤1中的所述正方可见光图像还以熔池为中心，经裁剪为512*512像素大小的熔池正方可见光ROI图像，所述温度场图像以熔池为中心，经裁剪为128*128像素大小的侧方温度场ROI图像，再将两者作为所述熔深预测模型的输入数据。4.根据权利要求3所述的基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，其特征在于：所述步骤2中通过三维扫描仪获取每层熔覆层高度数据。5.根据权利要求4所述的基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，其特征在于：所述步骤2中的焊接过程为单道多层复合增材制造时，奇数层焊丝材料为316不锈钢，偶数层焊丝材料为高氮钢。6.根据权利要求5所述的基于多模融合的电弧复合增材熔深预测方法，其特征在于：所述步骤3中单道多层复合增材制造的工件沿焊接方向平均切割，对截面进行化学腐蚀与打磨金相，显现不同材料分界线，使用高分辨率相机获取焊缝截面图，提取不同材料分界...
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