[发明专利]一种基于深度学习语义分割的被动视觉焊缝跟踪方法在审
| 申请号： | 202210941877.5 | 申请日： | 2022-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN115457077A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 杨傲东;陆骏;张杰;徐兴旺;吕日;赵壮;张毅 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06T1/00;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/62;G06V10/82;B23K10/02 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 常晓慧 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 语义 分割 被动 视觉 焊缝 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
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