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一种基于深度学习语义分割的被动视觉焊缝跟踪方法

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本发明公开了一种基于深度学习语义分割的被动视觉焊缝跟踪方法，包括以下步骤：建立视觉系统并且在不借助外部光的情况下采集PAW焊接时的焊缝图像；基于语义分割对焊缝图像进行分割，提取出其中的弧光和焊缝部分；对分割后的图像进行连通域标记，消除误分割部分；基于弧光的几何特征确定焊枪位置并对焊缝进行直线拟合，计算出两者之间的偏移量；基于先前计算出的偏移量对当前结果进行滤波处理，本发明的有益效果：通过构架BiseNetV2网络，实现了对弧光、焊缝的精准分割以及焊枪位置的精准定位；同时采取滤波方法可以获取更高的精度，以满足对焊缝的实时跟踪的精度要求。

著录项

公开/公告号CN115457077A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-09

原文格式PDF
申请/专利权人南京理工大学;
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申请/专利号CN202210941877.5
发明设计人杨傲东;陆骏;张杰;徐兴旺;吕日;赵壮;张毅;
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申请日2022-08-08
分类号G06T7/246;G06T1/00;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/62;G06V10/82;B23K10/02;
代理机构南京苏创专利代理事务所(普通合伙);
代理人常晓慧
地址 210000 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号
入库时间 2023-06-19 17:53:19

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法律状态公告日

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法律状态
2022-12-09

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