基于Mask-RCNN与结构激光的纵焊缝5个参数检测方法

作     者：陈英红 杜明坤 Chen Yinghong;Du Mingkun

作者机构：广东省特种设备检测研究院珠海检测院 珠海市安粤科技有限公司 

基　　金：国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2017QK105) 

出 版 物：《自动化与信息工程》 (Automation & Information Engineering)

年 卷 期：2018年第39卷第5期

页      码：18-23,28页

摘      要：为保证焊接件安全工作,针对焊缝外观形貌检测提出一种基于Mask-RCNN与结构激光的纵焊缝5个参数检测方法。首先利用Mask-RCNN卷积神经网络从焊缝激光线图像中提取激光线边界信息;其次采用Hessian矩阵提取激光中心线;然后使用多项式拟合中心线,根据多项式极值点对焊缝曲线进行分区,分别在拟合曲线与激光中心线上提取焊缝5个参数计算特征点,计算相应特征点间距,完成焊缝余高、宽度、咬边、错边量和棱角度5个参数检测;最后设计实验样机对半径为281.35 mm管道纵焊缝进行检测实验。实验结果表明:该方法可一次性快速、准确检测焊缝5个参数,具有较小的测量不确定度。

主 题 词：焊缝检测 机器视觉 深度学习 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 080203[080203] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-2605.2018.05.006

馆 藏 号：203454463...