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摘要：本发明公开了一种基于弱弧光特征提取的GTA熔丝增材制造过程稳态判定方法，所述方法包括以下步骤：本发明所述过程稳态是通过电弧弧长表征的，安装视觉传感器，调节光圈，直至图像中电弧区域像素灰度值处于100～210，固定光圈，定义此时电弧弧光为弱弧光；采集弱弧光电弧图像，对图像依次进行高斯滤波、大津法阈值分割、Sobel算子提取边缘、最小二乘法拟合曲线等处理，最终确定电弧弧长，当电弧弧长稳定在3.5～7.5mm时，则判定GTA熔丝增材制造过程为稳定的。本发明有效解决了GTA熔丝增材制造过程稳态判定的难题，方法精确度高、稳态判定过程耗时少、效率高、不受设备电信号干扰、可实现自动化判定，为后续GTA熔丝增材制造过程稳态控制奠定基础。

主权项：1.一种基于弱弧光特征提取的GTA熔丝增材制造过程稳态判定方法，其特征在于，过程稳态是通过电弧弧长表征的，包括以下步骤：步骤一：将视觉传感器固定在GTA枪上，使视觉传感器垂直于GTA轴线与堆积路径方向所构成的平面并正对钨极；步骤二：启动视觉传感器，采集图像，对图像进行标定，标定比例因子记为l；步骤三：将GTA枪调节至基板上方，开启GTA电源，采集图像，同时调节视觉传感器的光圈，直至图像中电弧区域像素灰度值处于100～210时，定义此时电弧弧光为弱弧光，固定光圈，采集当前时刻图像；步骤四：在采集的图像中确定钨极直径所占像素d和钨极尖端的位置Pm,n，其中，m为行坐标，n为列坐标，以点Am+id,n、点Bm+id,n-gd、点Cm+kd,n-gd、点Dm+kd,n围成的矩形ABCD为图像处理区域，记为区域E；步骤五：开发图像处理算法，对区域E处理，具体步骤如下：1采用高斯滤波对区域E进行处理，其函数定义式为 其中，σ为高斯半径，x为行坐标，y为列坐标；2采用大津法对区域E进行阈值分割处理，其表达式为δ2θ＝w0μ0-μ2+w1μ1-μ2大津法是按区域E的灰度特性,将区域E分成背景和弱弧光两部分；其中，w0为弱弧光像素点数占区域E的比例，μ0为弱弧光像素点的平均灰度，w1为背景像素点数占区域E的比例，μ1为背景像素点的平均灰度，μ＝w0μ0+w1μ1为区域E总平均灰度；3采用Sobel算子对区域E进行边缘提取，Sobel算子有针对像素点横纵的两个梯度模板 4以点Am+id,n为起点，垂直向下遍历到灰度值为255的像素点时，停止遍历并保存该像素点H0x0,y0，其中x0为行坐标，y0为列坐标；以m+id,n-1为起点，垂直向下遍历，当遍历到灰度值为255的像素点时，停止遍历并保存该像素点H1x1,y1；重复以上步骤，直至以m+id,n-u为起点，其中第n-u列为电弧边缘所在列，垂直向下遍历，当遍历到灰度值为255的像素点时，停止遍历并保存该像素点Hn-uxn-u,yn-u为止；5用最小二乘法拟合对H0x0,y0，H1x1,y1，……，Hn-uxn-u,yn-u像素点进行拟合，拟合曲线为S；6将点P沿与堆积路径相反的方向平移dt长度，t的取值范围为2～4，得到点Qm,n-dt,提取Q到曲线S的垂直距离，记为电弧弧长H，当电弧弧长稳定在3.5～7.5mm时，则判定GTA熔丝增材制造过程为稳定的；步骤六：堆积完第一层后，将GTA枪抬高一个预设层高的高度；步骤七：重复步骤五和步骤六，直至堆积结束。

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