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穿孔等离子弧焊(K-PAW)是一种焊接质量高，自动化程度高，低成本的高能密度焊接方法，在国防、航空、航天领域有非常广阔的应用前景。但是等离子电弧容易受到多个不可控因素的影响，导致其稳定性较差。 研究发现，穿孔等离子焊接熔池的小孔行为是影响焊接质量的关键因素，因此实时提取熔池的小孔特征，并用于焊接参数的反馈调节，必将提高穿孔等离子焊接的质量和焊接的自动化程度。 针对小孔行为的检测，国内外学者做了大量的研究工作并提出了多种方法。这些方法有一定成效但也存在或多或少的问题。实践发现，穿孔等离子弧焊尾焰图像包含着小孔的特征信息，可以直接反映小孔的行为。本课题分析了尾焰图像的特点，基于PC对尾焰图像进行了预处理并搭建了尾焰图像的嵌入式高速运算平台，便于实现小孔传感的小型化、实用化。本课题研究工作包括三部分内容： (1)基于PC运用图像处理算法(Canny算法)对尾焰图像进行了预处理； (2)构建了基于FPGA-SOPC技术的嵌入式高速图像处理平台，并在该平台上实现了尾焰图像的采集及显示。 (3)将图像处理算法设计成了符合Altera公司Avalon总线规范的IP核，用硬件的方式实现算法，并保持了很高的灵活性。 实验表明，应用图像预处理算法能对尾焰图像进行较好的稀疏分解，搭建的基于SOPC的嵌入式平台，能快速采集尾焰图像，对图像进行快速预处理并通过VGA显示处理的结果。