【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2017QK105)
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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。
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