【摘 要】
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为了提高焊接机器人的自动化作业水平,对于焊缝的识别至关重要.针对图像中焊缝类型以及焊缝位置的确定,本文提出一种基于深度学习的方法对目标焊缝进行识别定位.通过先分类再分割的思想来实现对研究使用的3种焊缝类型进行准确分割.该方法首先使用了一种含有特别的Bneck结构的轻量级网络M o-bileNetV3对3种图像进行分类,运用SeGAN神经网络对焊缝图像进行分割得到结果.研究先以少量的样本图片进行训练,然后通过扩充样本达到较高准确度.实验结果表明,分类结果准确度达到99.39％,相对于VGG识别精度提高了3.
【机 构】
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安徽工程大学机械工程学院,安徽芜湖 241000;先进数控和伺服驱动安徽省重点实验室,安徽芜湖 241000;特种显示与成像技术安徽省技术创新中心,安徽芜湖 241000
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为了提高焊接机器人的自动化作业水平,对于焊缝的识别至关重要.针对图像中焊缝类型以及焊缝位置的确定,本文提出一种基于深度学习的方法对目标焊缝进行识别定位.通过先分类再分割的思想来实现对研究使用的3种焊缝类型进行准确分割.该方法首先使用了一种含有特别的Bneck结构的轻量级网络M o-bileNetV3对3种图像进行分类,运用SeGAN神经网络对焊缝图像进行分割得到结果.研究先以少量的样本图片进行训练,然后通过扩充样本达到较高准确度.实验结果表明,分类结果准确度达到99.39％,相对于VGG识别精度提高了3.74％,定位结果准确度能达到95％,证明了该方法的有效性,在工业自动化焊接中有重要意义.
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