摘要
熔池状态是决定气保焊质量的关键因素之一。
熔池图像处理技术作为一种非接触、实时性强的监测手段，在气保焊领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先概述了气保焊技术和熔池图像处理技术，并介绍了本论文的研究目的和意义。
接着，重点阐述了熔池图像特征分析、特征提取算法研究、熔池状态识别与分类、熔池图像处理系统的设计与实现以及系统性能测试与分析等方面的国内外研究现状，并对现有研究方法的优缺点和适用范围进行了比较分析。
最后，对熔池图像处理技术在气保焊中的未来发展趋势进行了展望，指出深度学习、多传感器融合和智能控制等技术将成为未来研究的热点方向。
关键词：气保焊；熔池图像处理；特征提取；状态识别；质量控制
气保焊(GasMetalArcWelding,GMAW)作为一种高效、灵活的焊接方法，已广泛应用于航空航天、汽车制造、船舶制造等领域。
熔池是气保焊过程中的重要组成部分，其状态直接影响着焊缝的质量、力学性能以及最终产品的可靠性。
因此，对熔池状态进行实时监测和控制对于提高焊接质量、降低生产成本具有重要意义。
传统的熔池监测方法主要依赖于人工经验或离线检测，存在着效率低、精度差、滞后性等问题。
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