GTAW熔池图像处理及熔池辨识模型研究的中期报告本篇中期报告主要介绍了GTAW熔池图像处理及熔池辨识模型研究的进展情况。第一部分介绍了GTAW熔池图像采集系统的配置和使用情况。采集系统采用了高速CCD摄像头，配合专用软件实现了高速采集和图像处理功能。通过对多组焊接试验进行图像采集和处理，获取了一系列焊接熔池图像，为后续的熔池辨识模型建立提供了数据支持。第二部分介绍了熔池图像处理的方法。由于焊接熔池图像具有一定的噪声和变化，因此需要进行图像预处理和特征提取。本研究采用了基于小波变换的图像处理方法，实现了图像去噪和轮廓提取。同时，还采用了灰度共生矩阵和局部二值模式等特征提取方法，将图像转化为有效且可比较的特征向量。第三部分介绍了熔池辨识模型的建立。本研究采用了支持向量机(SVM)算法对采集的焊接熔池图像进行分类识别。在建立SVM模型时，采用了交叉验证和网格搜索的方法优化了SVM的参数设置，提高了分类的准确率和鲁棒性。最后，本篇中期报告总结了已取得的进展和存在的问题，并提出了下一步研究的计划。主要包括扩大数据集的规模和种类、优化熔池图像处理算法以及进一步探讨深度学习方法在焊接熔池图像处理和辨识中的应用。