[发明专利]焊接间隙定位方法和装置

说明书

本申请涉及一种焊接间隙定位方法和装置。该方法中，对原始图像筛选出间隙候选区后，将间隙候选区基于特定的CNN网络，进行特征提取，输出间隙的端点的位置。其中所使用的CNN网络的架构从输入到输出依次包括：1个第一卷积层、N个第二卷积层、N个池化层、1个拼接层、1个残差网络层、1个全连接层和1个输出层；第一卷积层包括三个M1*M1卷积核；第一卷积层的其中两个卷积核的输出结果的下一层为第二卷积层，另一个卷积核的下一层为所述残差网络层；所述第二卷积层包括1个M2*M2卷积核和1个M3*M3卷积核；池化层包括两个M4*M4池化窗；拼接层的输出结果为池化层的两个池化窗的输出结果的拼接结果。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种焊接间隙定位方法和装置。

背景技术

相关技术中，通过智能控制焊接机进行焊接时，需要定位出待焊接的间隙的位置，然后根据定位出的间隙位置，控制焊接机进行焊接。其中，间隙定位的精度，对于焊参调整、路径跟踪等具有重要意义，间隙定位的精度越高，越能减少路径跟踪越跟越偏的情况。

目前，定位间隙时，大多使用hough、radon等直线检测方法，虽然精度高，但是检测并不稳定，受外部环境干扰较大，例如在弧光干扰下，无法实现检测。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种焊接间隙定位方法和装置。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种焊接间隙定位方法，包括：

将原始图像输入到Faster-RCNN网络中，筛选原始图像中的间隙候选区；

将间隙候选区输入到CNN网络中对所述间隙候选区进行特征提取，输出间隙端点的位置；其中：

所述CNN网络的架构从输入到输出依次包括：1个第一卷积层、N个第二卷积层、N个池化层、1个拼接层、1个残差网络层、1个全连接层和1个输出层；

所述第一卷积层包括三个M1*M1卷积核；所述第一卷积层的其中两个卷积核的输出结果的下一层为第二卷积层，另一个卷积核的下一层为所述残差网络层；

所述第二卷积层包括1个M2*M2卷积核和1个M3*M3卷积核；

所述池化层包括两个M4*M4池化窗；

所述拼接层的输出结果为所述池化层的两个池化窗的输出结果的拼接结果。

较佳地，所述第一卷积层包括三个1*1卷积核。

较佳地，所述M2和M3的取值不同。

较佳地，所述第一池化层的池化方式为均值池化。

较佳地，所述残差网络层的输出结果为所述拼接层的输出结果和所述第一卷积层的输出结果之和。

根据本申请实施例的第二方面，提供一种焊接间隙定位装置，包括：

间隙候选区提取模块，用于将原始图像输入到Faster-RCNN网络中，筛选原始图像中的间隙候选区；

间隙定位模块，用于将间隙候选区输入到CNN网络中对所述间隙候选区进行特征提取，输出间隙端点的位置；其中：

所述CNN网络的架构从输入到输出依次包括：1个第一卷积层、N个第二卷积层、N个池化层、1个拼接层、1个残差网络层、1个全连接层和1个输出层；

所述第一卷积层包括三个M1*M1卷积核；所述第一卷积层的其中两个卷积核的输出结果的下一层为第二卷积层，另一个卷积核的下一层为所述残差网络层；

所述第二卷积层包括1个M2*M2卷积核和1个M3*M3卷积核；

所述池化层包括两个M4*M4池化窗；