机器视觉在高频感应钎焊感应器定位中的应用

"基于机器视觉的高频感应钎焊感应器位置检测方法研究" 本文主要探讨了一种利用机器视觉技术来提升高频感应钎焊过程中感应器位置检测的精确度和效率，以此改善散热器弯管的焊接质量和一致性。在传统的散热器焊接工艺中，人工焊接的质量往往受到工人技术水平的影响，产品的一致性也难以保证。为了解决这些问题，研究者提出了一种新的自动化解决方案。 该方法的核心是将机器视觉模块集成到高频感应钎焊系统中，通过摄像头捕捉感应器的图像，然后对图像进行处理以确定感应器的位置。研究中对比了两种不同的检测算法：支持向量机（SVM）和基于Otsu阈值分割的灰度叠加筛选法。支持向量机是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归分析，而在本研究中用于识别感应器。而基于Otsu阈值分割的灰度叠加筛选法则是一种图像处理技术，可以有效地将感应器从背景中分离出来。 实验结果显示，支持向量机算法在检测感应器位置时的最大误差为9.5%，而基于Otsu阈值分割的灰度叠加筛选法的误差仅为5.9%。因此，后者在图像识别精度上更优，更符合实际应用的需求。这种高精度的检测方法简化了操作流程，并显著提高了焊接过程的效率和精度，对于散热器制造行业具有广泛的适用性和较高的应用价值。 该研究出自河南理工大学机械与动力工程学院的赵俊伟、宋金典、代军、黄俊杰和陈国强等人，发表在《河南理工大学学报》自然科学版上。文章的关键词包括高频感应钎焊、散热管焊接、位置检测和机器视觉，这表明其研究内容覆盖了从焊接技术到计算机视觉的应用等多个领域。 这项研究为提高高频感应钎焊工艺的自动化水平和产品质量提供了新的思路，对于推进智能制造和提升工业生产效率有着重要的实践意义。通过机器视觉技术，可以减少人工因素的影响，增强焊接过程的稳定性，有助于实现焊接工艺的标准化和智能化。