基于单目主被动视觉结合的焊接偏差检测方法

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针对管道全位置机器人自动焊,提出了一种基于单目主被动视觉结合的熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)焊接偏差测定方法.设计出一种调光玻璃,使采集到的同一帧焊接图像中包含了激光条纹和焊丝尖端等信息.首先,根据焊接图像噪声类型呈高斯分布这一特性,针对性的采用LoG算子分别对电弧区域和激光条纹区域图像进行滤波处理;然后,设计图像处理算法分别提取出焊丝和焊缝坡口中心位置坐标;最后,计算出两坐标点在Y轴方向的偏差值.试验证明,此方法能在填充焊焊接图像中实时测定出焊接偏差量,焊接误差可以控制在0.2 mm以内,可为实现管道焊接机器人自动焊缝跟踪控制提供可靠依据.
其他文献
基于卷积神经网络的YOLOv3(You Only Look Once v3)目标检测算法设计了一种基于目标检测及模糊匹配机制的非标船牌识别软件系统,并通过在船舶视频监控系统中的实际应用,验证了该船牌识别系统的可行性,提高了船舶铭牌识别的可靠性。YOLOv3目标检测算法将检测简化为一个回归问题,通过仅仅一个网络,就能从图像中得到物体的类别与概率,确保了识别的准确性与实时性。针对船舶非标铭牌锈蚀、遮挡