搅拌摩擦焊（Friction Stir Welding, FSW）是一种固态连接方法，由英国焊接研究所于1991年发明，其工作原理是利用摩擦热和塑性变形热作为焊接热源，通过一个旋转的搅拌头与工件的相对运动实现材料的连接。FSW技术特别适用于低熔点、高强铝合金等材料的焊接，并且由于焊接过程中不涉及熔化，因此焊接质量较高，变形小，无飞溅，无烟尘，无污染，是一种环境友好型的焊接技术。
在船舶制造业中，焊接工艺技术的进步与发展对缩短船舶制造周期、节约生产成本以及提高船舶的密封性和质量起着至关重要的作用。然而，焊接技术无论多么先进，也仍然存在产生缺陷的风险，这些缺陷可能导致严重的安全事故，尤其是焊缝缺陷，因此焊接质量的检测对于船舶安全至关重要。
Matlab作为一款高级数学计算和数据可视化软件，在工程计算和分析中具有广泛的应用。Matlab拥有强大的工具箱功能，其中小波分析工具箱用于对数据进行降噪和特征提取，而LS-SVMlab工具箱则用于分类识别分析。本文提出的基于Matlab的搅拌摩擦焊焊缝缺陷分析方法，通过小波变换增强图像并提取特征，随后利用支持向量机（SVM）进行缺陷分类和识别。实验结果证明，Matlab工具箱在焊缝缺陷的分析中能够取得较为理想的检测结果，从而有效地提高焊缝质量的检测准确性。
针对焊接缺陷问题，本文首先介绍了FSW的工作原理及其特点，然后分析了搅拌摩擦焊常见焊缝缺陷的产生原因，并对常用的焊缝检测方法进行了对比分析。常见的焊缝缺陷包括未焊透、夹渣、气孔、裂纹等，这些缺陷的产生与焊接材料、工艺参数、操作技术等多种因素有关。焊接检测方法包括射线检测、超声波检测、磁粉检测、渗透检测等，这些方法各有其适用范围和优缺点。
文章的提出了一种基于Matlab的焊缝缺陷分析方法。此方法能够利用Matlab的图像处理和分析能力，结合小波变换对焊缝图像进行降噪处理和特征提取，通过LS-SVMlab工具箱进行焊缝缺陷的分类和识别。通过该方法，能够更加高效和准确地诊断焊缝缺陷，为焊接质量控制提供强有力的技术支持，对于提升船舶制造的整体水平和安全性能具有重要意义。
在进行焊接质量检测时，相关人员需要掌握扎实的焊接基础知识、熟悉焊接缺陷的类型与特征，并熟练运用Matlab等分析工具，才能有效提高焊接质量检测的水平。同时，随着科技的发展，计算机视觉和机器学习技术在焊接质量检测中的应用也逐渐增加，这将有助于进一步提高检测的自动化和智能化水平，从而保障船舶制造业的高质量发展。
