[发明专利]基于特征分割的焊缝跟踪方法有效
| 申请号： | 202110277763.0 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN113034512B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 柏连发;王业宇;赵壮;韩静;张毅;罗隽;郭卓然;杨傲东;王兴国 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/25;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 张艳 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分割 焊缝 跟踪 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于特征分割的焊缝跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤S1：采集熔池图像，对熔池图像进行ROI选择；
步骤S2：采用ERFNet的Encoder-Decoder分割网络结构进行熔池图像分割，所述ERFNet的帧数为120FPS以上，所述网络结构采用高层特征和底层特征的多尺度特征融合，所述网络结构的高层焊缝相对于低层焊缝的RMSE与PDE均值呈上升趋势，焊缝特征点与人工标记特征点之间的偏移量为1~2个像素，且其使用语义分割常用的交叉熵损失函数，将ERFNet中第8层与第16层的特征图融合，第3层与第17层的特征图融合，第2层与第20层的特征图融合，并在主干网络中加入金字塔池化模块，其中带有平衡因子的交叉熵损失函数公式为：，式中为正样本时， ，为负样本时，，表示样本c的标签，表示样本c预测为正类的概率，M为类别数量。
2.根据权利要求1所述的基于特征分割的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述步骤S1中ROI区域为包含熔池轮廓的固定区域，所述ROI区域大小为512像素×512像素。
3.根据权利要求1所述的基于特征分割的焊缝跟踪方法，其特征在于：所述步骤S2中网络结构基于SegNet与ENet，整个模型包含23层，其中1-16层为Encoder，17-23层为Decoder。
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