An electrode misalignment inspection system based on image processing technology for use in resistance spot welding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Weld quality in resistance spot welding (RSW) is greatly affected by any misalignment of the upper and lower electrodes. This work presents a non-contacting system for measuring electrode misalignment. It uses two industrial CCD cameras, oriented perpendicular to one another in the same plane. The electrode cap images taken by the CCD cameras are sent to a computer through an Ethernet switch. The original red, green and blue (RGB) images are converted to greyscale images. The left and right edge points of the cap images are determined by computing the first derivative of the grey level gradient of the images; the edge points are the locations of local maxima in the horizontal direction. Using the edge points, linear boundaries are fitted via the least squares method, and the noise points are eliminated. The axes of the electrode caps are calculated from the left and right linear boundaries of the images, and then the spatial and angular offsets of the two electrode axes can be determined by the two axis functions. The results of comparison experiments indicate that the abovementioned system can rapidly and accurately measure the misalignment of electrodes during the process of RSW. The measurement results will provide critical input for equipment adjustment and maintenance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».