Volume 2,Issue 6
基于机器视觉的激光熔覆熔池形貌检测方法研究
激光熔覆技术作为金属增材制造与零件修复的核心技术，广泛应用于航空航天、工程机械等领域，熔池形貌的稳定性直接决定熔覆层质量与加工效率。传统检测方法依赖人工经验，存在滞后性强、精度不足等问题，难以满足智能化生产需求。本文基于机器视觉技术，搭建同轴视觉激光熔覆监控平台，研究抗干扰熔池成像与图像增强方法，实现熔池轮廓精确重构与熔覆层质量实时预测，建立工艺闭环调控机制。研究结果表明，该方法可有效抑制强光与飞溅干扰，提升熔池图像清晰度与检测精度，为激光熔覆装备智能化升级提供核心技术支撑，具有重要的工程应用价值与理论研究意义。
[1] 郭繁明. 基于机器视觉的激光熔覆熔池形貌监测研究[D]. 山东理工大学, 2025.
[2] 白云, 董泽西, 李忠华, 等. 激光熔覆视觉监测与熔池图像处理研究综述 [J]. 热加工工艺, 2024, 53 (20): 1-8+17.
[3] 刘银银. 基于深度学习的激光熔覆熔池及熔覆层形貌提取研究[D]. 中原工学院, 2024.
[4] 雍耀维, 张伟伟, 王刚, 等. 基于深度学习的激光熔覆熔池形貌提取方法研究 [J]. 应用激光, 2024, 44 (02): 34-41.
[5] 李明, 杜茂华, 曹立超, 等. 基于机器视觉的激光熔覆熔池形貌监测 [J]. 工具技术, 2023, 57 (11): 131-137.
[6] 张伟伟. 基于深度学习的激光熔覆熔池形貌与状态的研究[D]. 宁夏大学, 2023.
[7] 李明. 基于机器视觉的激光熔覆熔池形貌监测及熔覆工艺研究[D]. 昆明理工大学, 2023.
[8] 李奇灵. 激光熔覆熔池形貌及其动态稳定性监测方法研究[D]. 江苏大学, 2022.
[9] 宋炜, 程延海, 澹台凡亮, 等. 激光熔覆精准再制造在线监测研究 [J]. 应用激光, 2021, 41 (01): 183-188.
[10] 乔亚丽, 宋建丽, 石晓蕾, 等. 激光熔覆成形过程的检测与控制研究进展 [J]. 热加工工艺, 2020, 49 (12): 14-20.
[11] 李媛媛. 同轴送粉式激光熔覆气体— 粉末流对熔池形貌的影响研究[D]. 湖南大学, 2012.