[发明专利]一种基于深度学习的熔池图像几何特征提取方法及系统在审
| 申请号： | 202110604571.6 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113554587A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 许桢英;李奇灵;武子乾;唐梦雨;凌俊;闫金金 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/194;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的熔池图像几何特征提取方法及系统，包括图像采集、图像预处理、图像数据集制作、图像分割网络模型构建与训练、熔池图像在线监测和熔池几何特征提取与计算；本发明可以清晰地观察到激光焊接过程中熔池的形貌以及演变行为，干扰信息较少；本发明首次使用U‑Net图像分割网络对激光焊接的熔池区域进行提取，并且本发明采用改进的八方向Sobel边缘检测算法提取边缘信息，提取的边缘信息也更准确；本发明采用的基于深度学习的熔池区域图像提取算法具有很强的抗干扰能力，相较于传统的图像处理算法，能够更好地从图像中排除飞溅、羽辉的干扰，抗干扰能力好、鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 熔池 图像 几何 特征 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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