In this paper, the coaxial monitoring system to capture image of weld pool was developed in laser-arc hybrid welding. In order to obtain the reliable image, green laser was used as a illumination system and measuring components such as band pass filter, ND (Neutral Density) filter and shutter speed was designed and optimized. Using this monitoring system, weld pool images were captured according to laser power, welding speed, welding current and interspace between laser and arc through the experiment. ANOVA (Analysis of Variation) was carried out to identify the influence of process variables on bead widths extracted from captured images of monitoring system. Welding speed and current were major factor to affect weld pool.
Nowadays, computer network has been rapidly developed. And we have made efforts to use it in wide field. So we can exchange data without spacial restriction using internet. If we develop monitoring system using internet, we have the effect of reducing time and space. Therefore, in this paper, we developed TCP/IP network and client/server system. And We applied them to resistance spot welding quality monitoring system.
Generally, welding gap is a serious factor of a falling-off in weld quality among various kind of weld defect. Welding gap is created between two work piece in GMAW(Gas Metal Arc Welding) of horizontal fillet weld because surface of workpiece is not flat by cutting process. In these days, there were many attempts to detect welding gap. though we prevalently use the vision sensor or arc sensor in welding process, it is difficult to detect welding gap for improvement of welding quality. But we have a trouble to find relationship between welding gap and many welding parameters due to non-linearity of welding process. As mentioned about the various difficult problem, we can detect welding gap precisely using neural networks which are able to model non-linear function. Also, this paper was proposed real-time monitoring of weld bead shape to find effect of welding gap and to estimate weld quality. Monitoring of weld bead shape examined the correlation of welding parameters with bead eometry using learning ability of neural networks. Finally, the developed system, welding gap detecting system and bead shape monitoring system, is expected to the successful capability of automation of welding process by result of simulation.
Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time monitoring system of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensors. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding.
대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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pp.606-611
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2002
Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time monitoring system of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensors. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding.
In resistance spot welding, regardless of the optimal condition, bad weld quality was still produced due to complicated manufacturing processes such as electrode wear, misalignment between the electrode and workpiece, poor part fit-up, and etc.. Therefore, the goal of this study was to measure the process signal which contains weld quality information, and to develop the process fault monitoring system. Welding force signal obtained through variety experimental conditions was analyzed and divided into three categories: good, shunt, and poor fit-up group. And then a monitoring algorithm made up of an artificial neural network that could estimate the process fault of each different category based on pattern was developed.
An automatic welding system was constructed with a personal computer to capture the welding data in addition to vision seam tracking for the gas metal arc welding process. The monitoring of welding signals is composed of the acquisition of welding voltage and current, obtained by using two differential amplifiers and A/D converters, and processing of the measured data. Using interrupt handing circuit for time sharing, two jobs of seam tracking and monitoring were performed at the required sampling time. Relations between welding signals and various welding circumstances were analyzed from the experimental results.
Pipe inside clad welding is mainly used to the flow pipe of sub-sea or chemical plant. For the inside clad welding to the medium pipe with the diameter of about 12", TIG welding is frequently applied with filler metal. In this case, the clad welding has the very broad weld area over $10m^2$. And, the non-destructive test (NDT) such as ultrasonic test (UT) or radiographic testing (RT) should be conducted on the broad weld area, and it costs very high due to the time-consuming work. Therefore, the present study investigated the variation of arc voltage to develop the in-line quality monitoring system for the pipe inside TIG cladding. The 4 experimental parameters (current, arc length, wire feed position, and shield gas flow rate) varied to observe the change of arc voltage and to establish the model for the monitoring. The arc voltage was decreased when the wire was fed to the backward eccentric position(over 2mm), and the shield gas flow rate was insufficient under 10L/min. In the case of the backward eccentric position over 2mm, the bead appearance was not good and the dilution ratio was increased due to deep penetration. When the shield gas flow rate was lower than 10L/min, the bead surface was oxidized.
Robots are widely used for welding automation in the shipbuilding industry. Because of the distinguishing mark of the shipbuilding, many robots conduct each other welding jobs at a point of time. The manager/operator stay in a place apart from working site for safety reason, but need to observe the progress of work and the status of robots. On this account, the monitoring system for welding robots has become essential. We developed a monitoring system by which, many people can monitor robot's status simultaneously at separated locations through the web. The monitoring system consists of Server and Client, where the server keep connection to robots and deliver client's request to robots and cli...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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