图像处理在搅拌摩擦焊焊缝跟踪中的应用

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图像预处理方法在焊接检验中的应用

取多余的部分；阈值过小，雨又会丢失所需的部分。同此，阈值的选取非常重要。图１为原始图像Ｃ与阈值化后图像的比较。］
２邻域平均法
邻域平均法是一种利用Ｂｘｏ模板对图像进行模板操作（积运算）图像平滑方法，卷的
维普资讯 http://www.cqvipቤተ መጻሕፍቲ ባይዱcom
第２０卷第４期
２００７年ｌ２月出版
大
学
物
理
实
验
Ｖｏ．ＯＮｏ．１２４
Ｄｅｅ．２ｒＯ０７
ＰＨＹＳＣＡ工ＥＸＰＥＲＩＩＭＥＮＴＯＦＣＯＩ工ＥＧＥ
文章编号：０７—２３（０７）４—０８１０９４２０００２—０３
１二值化处理
二值化即选择一阈值，图像转换为黑白二值图像，于图像分割及边缘跟踪等预处将用理。图像阈值化处理的变换函数表达式为：
ｇｘｙＩ５（，２５
、
ｆ０
，，）（ ≥Ｔ
ｆ，）（Ｙ＜Ｔ（ＹＯｆ，）
滤波，就是从输入序列中相继抽出ｍ个数一，，一１，＋ｌ … ，＋（中．为 … ，ｆｉ，．其
．
窗口中心点值，＝（ｍ一２／）再将这个点按其数值大小排序，其序号为中心点的）２，取
１
＿＿ — — ＿ —
１
—

搅拌摩擦焊焊接工装的智能制造与工业互联网应用

搅拌摩擦焊焊接工装的智能制造与工业互联网应用搅拌摩擦焊是一种通过热塑性金属在摩擦力和压力的作用下形成的焊接工艺。

在这一领域，搅拌摩擦焊接工装扮演着至关重要的角色。

随着智能制造和工业互联网技术的发展，搅拌摩擦焊接工装也逐渐迎来了智能化与数字化的时代。

一、智能制造在搅拌摩擦焊接工装中的应用智能制造技术在搅拌摩擦焊接工装中的应用主要体现在以下几个方面：1. 传感器技术：通过在搅拌摩擦焊接工装上安装各类传感器，可以实时监测工装的温度、压力、转速等参数，确保焊接过程的稳定性和质量。

2. 数据分析与预测：利用大数据分析技术，对搅拌摩擦焊接工装的运行数据进行实时监测和分析，预测设备故障风险，提前进行维护，降低生产停机时间。

3. 人机交互：通过智能控制界面，操作人员可以远程监控和控制搅拌摩擦焊接工装，实现远程调试和操作，提高生产效率。

二、工业互联网在搅拌摩擦焊接工装中的应用工业互联网技术在搅拌摩擦焊接工装中的应用主要表现在以下几个方面：1. 设备互联：通过将各个搅拌摩擦焊接工装设备进行互联，实现设备之间的数据共享和协同工作，提高生产效率和质量。

2. 云平台服务：将搅拌摩擦焊接工装的数据上传到云平台，实现数据的集中存储和管理，方便后续数据分析和应用。

3. 安全保障：利用工业互联网技术对搅拌摩擦焊接工装进行远程监控和安全管理，实时排查潜在风险，确保生产安全。

三、智能制造与工业互联网的应用案例某公司引入智能制造和工业互联网技术，对搅拌摩擦焊接工装进行升级改造。

通过安装传感器和智能控制系统，提高了焊接质量和稳定性，减少了人为干预，提高了生产效率。

通过工业互联网技术，实现了设备之间的互联和数据共享，进一步提高了生产效率和质量，降低了生产成本。

综上所述，搅拌摩擦焊接工装的智能制造与工业互联网应用，不仅可以提高生产效率和质量，还可以降低生产成本，提升企业竞争力。

随着智能制造和工业互联网技术的不断发展，相信搅拌摩擦焊接工装的应用范围将会越来越广泛，为行业的发展带来更多的机遇和挑战。

python 视觉焊缝跟踪方法

python 视觉焊缝跟踪方法视觉焊缝跟踪是一种基于计算机视觉技术的焊接过程控制方法。

通过使用图像处理和模式识别技术，可以自动检测和跟踪焊缝，从而实现焊接过程的自动化和精确控制。

本文将介绍一种基于Python的视觉焊缝跟踪方法。

我们需要明确焊缝跟踪的目标。

焊缝通常是由两个或多个金属工件通过焊接材料融合而成的连接线。

焊缝的形状和位置对焊接质量有着重要的影响，因此准确地跟踪焊缝是确保焊接质量的关键。

在实现焊缝跟踪之前，我们需要获取焊接过程中的图像数据。

可以使用摄像头或其他图像采集设备来获取焊接区域的实时图像。

在Python中，可以使用OpenCV库来进行图像采集和处理。

获取到图像数据后，我们可以通过图像处理技术对焊缝进行检测和提取。

一种常用的方法是使用边缘检测算法，例如Canny算法，来提取焊缝的边缘信息。

边缘检测可以将焊缝的边界与背景进行区分，从而便于后续的跟踪和分析。

在提取到焊缝的边缘信息后，我们可以使用轮廓检测算法对焊缝进行进一步处理。

轮廓检测可以将焊缝的形状从边缘信息中提取出来，并计算出焊缝的几何特征，如长度、宽度和面积等。

这些特征可以用于判断焊缝的质量和位置，从而进行后续的控制和调整。

为了实现焊缝的实时跟踪，我们可以使用目标跟踪算法，例如卡尔曼滤波算法或粒子滤波算法。

这些算法可以根据前一帧的跟踪结果和当前帧的图像信息，预测出焊缝的位置，并进行修正和更新。

通过不断地迭代和更新，可以实现对焊缝的连续跟踪。

在实际应用中，为了提高焊缝跟踪的准确性和鲁棒性，我们可以结合其他的图像处理和机器学习技术。

例如，可以使用形状匹配算法对焊缝进行匹配和识别，以便更好地跟踪和控制焊接过程。

同时，可以使用深度学习算法对焊缝进行分类和检测，以便更好地判断焊缝的质量和缺陷。

总结一下，基于Python的视觉焊缝跟踪方法涉及到图像采集、边缘检测、轮廓检测、目标跟踪和其他图像处理和机器学习技术的应用。

通过这些技术的组合和优化，可以实现对焊缝的自动化和精确控制，提高焊接质量和效率。

搅拌摩擦焊焊接工装的智能监控与数据分析技术研究

搅拌摩擦焊焊接工装的智能监控与数据分析技术研究搅拌摩擦焊是一种高效、环保的焊接技术，广泛应用于航空航天、船舶、汽车等领域。

在搅拌摩擦焊过程中，焊接工装的性能和状态对焊接质量有着至关重要的影响。

为了实现搅拌摩擦焊的智能监控和数据分析，需要研究相应的技术。

一、搅拌摩擦焊工装的智能监控技术1. 传感器的应用搅拌摩擦焊工装的智能监控首先需要合适的传感器。

通过在工装上安装温度传感器、压力传感器等传感器，可以实时监测焊接过程中的温度、压力等参数，为后续数据分析提供基础。

2. 数据采集和传输传感器采集到的数据需要及时传输到监控系统中进行处理。

可以利用物联网技术，通过无线传输方式将数据传输到云平台，实现远程监控和实时数据分析。

3. 智能监控系统通过上述传感器和数据传输方式，可以建立一个智能监控系统，实时监测工装的状态和性能。

系统可以设定预警机制，一旦发现异常情况，及时提醒操作人员进行处理，确保焊接质量。

二、搅拌摩擦焊工装的数据分析技术1. 数据处理和存储监控系统采集到的数据需要进行处理和存储。

可以利用大数据分析技术，对数据进行清洗、挖掘和分析，为后续工艺优化提供支持。

2. 数据建模通过对监测到的数据进行建模，可以分析工装的性能特征和变化规律。

建立合适的数据模型，可以为焊接过程中的参数调整和控制提供指导。

3. 数据可视化为了更直观地展现监测数据的分析结果，可以利用数据可视化技术，将数据呈现为图表、曲线等形式。

操作人员可以通过可视化界面直观了解工装的状态，及时调整焊接参数。

三、智能监控与数据分析的应用搅拌摩擦焊工装的智能监控与数据分析技术，可以有效地提高焊接质量和生产效率。

通过实施智能监控，可以及时发现潜在问题，减少焊接缺陷；通过数据分析，可以优化焊接参数，提高焊接质量。

这些技术的应用将为搅拌摩擦焊工艺的发展提供重要支持。

总结搅拌摩擦焊是一项重要的焊接技术，其工装的智能监控与数据分析技术研究对提高焊接质量和生产效率具有重要意义。

图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用的开题报告

图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用的开题报告一、研究背景及意义焊接是制造业生产过程中常见的组织方法之一，它在航空、汽车工程、船舶制造、建筑工程等领域都有广泛应用。

然而，焊接过程中可能出现焊缝不紧密、气孔、裂纹等焊接缺陷，这些缺陷往往会降低焊接件的强度、寿命及使用安全性。

因此，焊接缺陷检测是焊接过程中必不可少的环节。

传统的焊缺陷检测方法主要依靠肉眼或显微镜观察，这种方法检测效率低下、准确度难以保证。

随着计算机图像处理技术的不断发展，越来越多的研究者开始将图像处理技术应用于焊接缺陷检测中，取得了一定的研究进展。

二、研究内容和方向本文的研究内容主要是基于图像处理技术对焊接缺陷进行检测。

具体研究方向包括：1. 常见焊接缺陷的特征提取和分析。

本研究将围绕焊接过程中常见的缺陷类型（如疏松、气孔、未焊透等）进行研究，从中提取关键特征并进行分析。

2. 图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用研究。

本部分研究主要是探讨如何利用图像处理技术来检测焊接缺陷，研究焊接缺陷检测算法及其优化方法。

3. 焊接缺陷检测系统开发。

在前两个部分的基础上，研究者将开发一个基于图像处理技术的焊接缺陷检测系统，该系统能够针对特定焊接工艺和焊接材料实现缺陷检测，并能对检测结果进行统计和分析。

三、研究方法和技术路线本文将采用实验研究和数学分析相结合的方法进行研究。

具体技术路线如下：1. 收集和整理焊接过程中常见的缺陷类型及其特征，并进行分类。

2. 分析图像处理技术在焊接缺陷检测中的应用，并选定合适的算法进行测试和比较。

3. 基于所选算法，开发一个基于图像处理技术的焊接缺陷检测系统，并进行实验测试和验证。

4. 分析测试结果，优化算法和系统性能。

四、预期研究结果本文预期研究结果包括以下几个方面：1. 形成一套完整的焊接缺陷检测的技术路线。

2. 探索出基于图像处理技术的焊接缺陷检测方法，技术指标较为优秀。

3. 实现一款基于图像处理技术的焊接缺陷检测软件，并与部分商用软件进行比较，结果较为有效。

图像分割方法在焊缝跟踪过程中的应用

区域增长法对检测图像中的目标区域和背景区域进行有效区分，这两种方法都能很好地提取出图像中的目
标特征信息。仿真结果表明，两种图像分割算法在焊缝跟踪过程中能够准确地识别出焊缝的特征信息，确保
１．２激光焊缝跟踪法
激光焊缝跟踪法利用激光光源与焊道组成的三角光学关系，形成一幅被称为结构光的焊道区图像，
通过ＣＣＤ图像传感器采集图像，存人计算机；利用软件算法找到焊缝边缘，并计算出焊缝的位置偏差量；通过接口将偏差量信号转换成电压信号输出，控制伺服电机工作，推动探架移到基准位。其原理图
在工业自动化生产过程中，随着计算机技术与数字图像处理技术的不断发展和广泛应用，工业生产线的自动化水平越来越高。不论是对焊缝进行焊接还是质量检测［１ ≈ ］，快速有效的焊缝跟踪是实现焊接及检测自动化的关键。目前，大多数焊缝跟踪系统都采用ＣｃＤ图像传感器获得焊缝图像，再运用图像处理技术对其进行处理，得到焊缝的精确位置［４］。本文研究针对钢材焊缝进行超声波探伤时，为确保
跟踪系统的实时性。
关键词：焊缝跟踪；图像分割；Ｈｏｕｇｈ变换；区域增长

图像处理技术的应用与创新

图像处理技术的应用与创新随着科技的不断进步和发展，图像处理技术在各个领域得到广泛应用。

无论是在工业制造、医学诊断、图像识别还是日常生活等多个方向，图像处理技术都变得越来越重要。

本文将重点讨论图像处理技术的应用与创新。

一、图像处理技术在工业制造中的应用在工业制造领域中，图像处理技术被广泛应用于检测和质量控制。

例如，当机器人完成焊接作业时，利用图像处理技术可以检测焊点位置、焊缝质量和缺陷等情况。

如果发现有问题，机器人可以自动调整焊接位置和补救缺陷。

另一方面，图像处理技术也被用于零件检测和认证。

在传统的零件认证中，操作人员需要花费很长时间来完成识别和验证工作，这对于标准化和自动化生产而言显然十分低效。

利用图像处理技术，工厂可以自动检测并识别各种类型的零件，节省了人力和时间，也提高了生产效率与质量。

二、图像处理技术在医学诊断中的应用在医学领域中，图像处理技术被广泛应用于医学图像的分析和诊断。

例如，利用计算机辅助诊断的技术，可以对医学图像进行智能化分析和诊断。

这种技术可以辅助医生尽快作出准确的诊断，使治疗更加精确和高效。

此外，图像处理技术也可以被用于医学影像的处理和优化。

例如，利用数字图像处理的技术，可以提高医学影像的质量，减少噪声和伪影等影响图像质量的因素的干扰。

这不仅有助于医生更加准确地诊断疾病，也可以提高治疗的效果和减少患者的痛苦。

三、图像处理技术在图像识别中的应用在图像识别方面，图像处理技术已成为不可或缺的一部分。

例如在人脸识别、物体识别、文字识别等领域，图像处理技术可以帮助识别和辨认真实世界中的各种对象。

其中，人脸识别作为最为普及的一种应用，在安保和认证领域被广泛运用，例如可以识别不同的面孔，从而实现人物辨识和打卡等功能。

此外，图像处理技术还被运用到了自动驾驶、智能家居等领域。

例如，利用物体识别技术，自动驾驶汽车可以识别道路上的车辆、行人、路标等物品，以更科学和安全的方式行驶。

四、图像处理技术的创新与展望随着社会发展和科技进步，图像处理技术的应用也在不断拓展和创新。

搅拌摩擦焊检测方法

搅拌摩擦焊检测方法搅拌摩擦焊是一种新型的焊接方法，用于将两个或更多的金属工件连接在一起。

检测搅拌摩擦焊质量的关键是确定焊接过程中是否存在缺陷。

以下是关于搅拌摩擦焊检测方法的10条详细描述：1. X射线检测法：利用X射线对焊缝进行检测，通过观察X射线的显像图像来判断焊接质量。

缺点是成本高、需专业设备以及排放X射线辐射。

2. 热流检测法：通过测量热流对焊接过程的响应来检测搅拌摩擦焊缺陷。

这种方法可以检测到诸如裂纹和气孔等缺陷。

3. 涡流检测法：通过将电流通过敏感线圈以及底座，产生涡流磁场来检测焊缝缺陷。

当涡流受到焊缝缺陷的影响时，敏感线圈中的信号发生变化。

4. 超声波检测法：将超声波传感器放置在焊缝附近，通过记录超声波的反射和传播时间来检测缺陷。

这种方法可以检测到位移、孔隙和裂纹等缺陷。

5. 磁粉检测法：将可磁化的粉末涂覆在焊缝上，通过观察粉末是否被吸附来检测焊缝缺陷。

这种方法适用于冷态和热态下的搅拌摩擦焊缺陷检测。

6. 探伤仪检测法：使用探伤仪来检测焊缝中的缺陷。

可以使用不同类型的探头和传感器来检测不同类型的缺陷。

7. 声纳检测法：利用声纳技术来检测焊缝的流体动力学特性。

通过分析声波信号的频率和振幅来判断焊接质量。

8. 红外检测法：使用红外传感器来检测焊接过程中产生的热量。

通过观察热源的分布和强度来判断焊接质量。

9. 光学检测法：使用光学传感器来检测焊缝表面的光学性质。

通过分析反射和散射光的特征来判断焊接质量。

10. 振动检测法：通过测量焊接过程中的振动信号来检测焊缝的质量。

可以通过分析振动信号的频率和振幅来判断焊接质量。

基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究

ｕｓｅｄｔｏｇｅｔｔｈｅｗｅｌｄａｒｅａ．Ｔｈｅｎ，ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＨｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｓｕｓｅｄｔｏｇｅｔｗｅｌｄｅｄｇｅ．Ａｓａｒｅｓｕｌｔ，ｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍ，ｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｔｏｒｃｈａｎｄｓｅａｍｄｅｖｉａｔｉｏｎａｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｄｏｂｔａｉｎｅｄ．ＴｈｅｎｔｈｅｆｕｚｚｙｓｅｇｍｅｎｔｅｄｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌＰＩｃｏｎｔｒｏｌｉｓｕｓｅｄｔｏｈａｎｄｌｅｔｈｅｅｒｒｏｒ．Ｗｈｅｎｔｈｅｅｒｒｏｒｉｓｌａｒｇｅ，ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌＰＩｃｏｎ－
摘要：焊ｄ＿ｖ－艺由于其本身加工过程及环对埋弧焊系统，采用
视觉传感器进行焊缝跟踪，得到误差信号后，使用分段拼接控制的方法，使误差快速收敛，且减小超调。
・
６２・
《测控技术｝２０１６年第３５卷第１２期
基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究
王征，王欣，高炜欣，王玉坤
７１００６５）（西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点实验室，陕西西安

铝合金搅拌摩擦焊焊缝射线检测白色影像评定方法

《大型铸锻件》HEAVY CASTING AND FORGINGNo.4 July2020铝合金搅拌摩擦焊焊缝射线检测白色影像评定方法刘昆］崔建盟2钟国江2刘延平1薛泉］王照禹1张利红1（1.天津航天长征火箭制造有限公司，天津300462;2,首都航天机械有限公司，北京100076）摘要:针对铝合金搅拌摩擦焊焊缝在航天产品射线检测过程中发现的四种典型白色影像进行了分析，制定了影像的评定方法，为后续产品射线检测提供依据。

关键词:铝合金;搅拌摩擦焊缝;射线检测；白色影像中图分类号:TG115.28文献标志码:BWhV e Image Eveluation Method in Radiographic Test oO Weld Seemsin Friction Stiv Welding oO Aluminum AlloyLiu Kun,Cui Jianmeng,Zhong Guojiang,Liu Yanping,Xue Quan,Wang Zhaoyu,Zhang LihongAbstract:Four typical white images of aluminum alloy friction stia welding seam have been analyzed in the process of radiooraphio test of aerospace products.The evaluation method of the image has been developed to provide the basis for the radiooraphio iest of subsequent produci.Key wordt:aluminum alloy；frictioy sti welding seam；radiographic test；white images铝合金具有密度小、重量轻、比强度高、电导与热导性好且具有较好的耐蚀性等特点⑷，广泛应用于航天贮箱产品的生产中。

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１引言
从２０世纪７０年代，我国专家学者就对焊缝跟踪进行了研究，到现在，焊缝自动跟踪的研究己经取得了
ｃｏｎｔｒｏ１．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｉｃｒｔｉｏｎｓｔｉｒｗｅｌｄｉｎｇ；ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
摘要：本文以搅拌摩擦焊 …为研究对象，采用ＣＣＤ被动光视觉的搅拌摩擦焊焊缝跟踪方法进行跟踪，主要讨论了数字图像
图像处理在搅拌摩擦焊焊缝特征点提取过程中的应用，其中涉及到图像滤波、边缘检测、图像形态学处理等，并编写程序
对大恒工业相机拍摄的搅拌摩擦焊焊缝图片进行处理验证，很好的获得了焊缝图像的中点，为后续精确运动控制，提高搅拌摩擦焊焊接精度，提升系统的智能化水平奠定基础。
ｃａｍｅｒａｉｓｕｓｅｄｔｏｓｈｏｏｔｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｆｒｉｃｔｉｏｎｓｔｉｒｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍ．Ｔｈｅｐｒｏｇｒａｍｆｏｒｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｖｅｒｉｉｃｆａｔｉｏｎｉｓｗｒｉｔｔｅｎ，ｉｔｓｅｆｆｅｃｔｉｓｖｅｒｙｇｏｏｄ．Ｉｔｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｈｅｔａｃｃｕｒａｔｅｍｏｔｉｏｎ
关键词：搅拌摩擦焊；图像处理；焊缝跟踪；特征提取
中图分类号：ＴＮ９１１－７３
文献标识码：Ａ
文章编号：１００３ —７２４１（２０１７）０２－００５０－０４
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎＦｒｉｃｔｉｏｎＳｔｉｒＷｅｌｄｉｎｇＳｅａｍＴｒａｃｋｉｎｇ
ｔｈｅｆｉｃｒｔｉｏｎｓｔｉｒｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｉｔｉｎｖｏｌｖｅｓｉｍａｇｅｉｌｆｔｅｒｉｎｇ，ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｅｔｃ．ＴｈｅＤａｈｅｎｇ
《自动化技术与应用２０１７年第３６卷第２期
图像处理技术
ｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
图像处理在搅拌摩擦焊焊缝跟踪中的应用
雷春雷，王敏
（１．沈阳理工大学机械学院，辽宁沈阳ｌ１０１５９；２．中国科学院沈阳自动化研究所空间自动化实验室，辽宁沈阳１１００１６）
ｏｐｔｉｃａｌＣＣＤｖｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｐｏｉｎｔｓቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｏｆ
ＬＥＩＣｈｕｎ．１ｅｉ，ＷＡＮＧＭｉｎｇ２
ｆ１．ＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１５９Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｈｅｎｙａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００１６Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｆｒｉｃｔｉｏｎｓｔｉｒｗｅｌｄｉｎｇｉｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｒｆｉｃｔｉｏｎｓｔｉｒｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇｉｓｔｈｅｐａｓｓｉｖｅ