【摘 要】
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随着智能化的全面发展,智能化机器逐渐取代人工操作,自动化焊接成为重要的研究内容。工件焊缝提取对于自动化焊接实现起着至关重要的作用。本文针对边缘检测算法进行了研究与改进,提升了工件焊缝及轮廓检测的精度。针对自动化焊接技术的研究现状,研究了一种基于图像特征提取与三维模型匹配的自动化焊接视觉引导系统。主要研究工作如下:（1）针对焊件图像的特点及现有算法在焊件图像上检测精度不高的问题,提出一种基于跳层解码
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随着智能化的全面发展,智能化机器逐渐取代人工操作,自动化焊接成为重要的研究内容。工件焊缝提取对于自动化焊接实现起着至关重要的作用。本文针对边缘检测算法进行了研究与改进,提升了工件焊缝及轮廓检测的精度。针对自动化焊接技术的研究现状,研究了一种基于图像特征提取与三维模型匹配的自动化焊接视觉引导系统。主要研究工作如下:（1）针对焊件图像的特点及现有算法在焊件图像上检测精度不高的问题,提出一种基于跳层解码融合的边缘线检测算法。本算法基于RCF网络进行改进,将空洞空间卷积池化金字塔与跳层解码融合模块相结合,充分挖掘了网络的语义信息;另外引入了注意力机制模块,促使网络更加专注于焊件的焊缝及轮廓特征的学习。经实验验证,针对焊缝和轮廓数据集,该模型相比于RCF算法在ODS和OIS上分别提升了0.020和0.013,表明本模型在焊件的焊缝和轮廓提取上具有更高的精度。（2）针对大型工件及大规模生产线难以实现自动化焊接的现状,研究了一种基于特征提取和三维模型匹配的自动化焊接视觉引导系统。针对单个相机难以覆盖大型工件和大规模生产线的问题,对多相机视场特征进行合并;针对龙门方向与机器人坐标轴间的夹角带来的手眼标定误差,采用数学补偿的方法抹去夹角误差;针对现有技术难以提取完整准确的焊缝的问题,通过识别工件多种特征并与标准工件模型进行配准,最终提取出完整且高精度的焊缝。经实际验证,该系统提取的焊缝误差小于4mm（含工件与模型之间的±1mm偏差）,且效率高、泛化能力强,可稳定地应用于实际的工业焊接环境中。
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