基于结构光的焊点智能识别算法设计

作     者：朱齐丹 王彦柯 朱伟 刘玥 ZHU Qidan;WANG Yanke;ZHU Wei;LIU Yue

作者机构：哈尔滨工程大学自动化学院智能控制研究所 

基　　金：国家自然科技基金资助项目(61673129) 

出 版 物：《焊接学报》 (Transactions of The China Welding Institution)

年 卷 期：2019年第40卷第7期

页      码：82-87,99,I0005,I0006页

摘      要：在自动焊接系统中,焊点的识别需要利用辅助激光,但是由于弧光的存在,而且一些金属材料具有反光性,这都会对辅助光的提取造成困难,因而影响到焊点的准确定位.基于此问题,利用反卷积结合特征金字塔网络,提出了基于热力图的焊点识别网络,该网络通过残差卷积神经网络进行提取特征,并利用金字塔策略将不同尺度的特征映射成特征点热力图,根据热力图得到焊点的最终准确位置.最后进行与模版匹配及原始的特征金字塔网络的对比试验.结果表明,该网络在对焊点的识别中比前两者的表现突出,而且鲁棒性较强,对于各种噪声和复杂的干扰具有很强的抵抗力.

主 题 词：结构光 残差卷积神经网络 特征金字塔网络 热力图 焊点识别 

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] 0801[工学-力学类] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.12073/j.hjxb.2019400186

馆 藏 号：203729887...