论文摘要
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.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 朱齐丹,王彦柯,朱伟,刘玥
关键词: 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
来源: 焊接学报 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,自动化技术
单位: 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)
分类号: TP183;TG409
页码: 82-87+99+164-165
总页数: 9
文件大小: 1553K
下载量: 81
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标签：结构光论文; 残差卷积神经网络论文; 特征金字塔网络论文; 热力图论文; 焊点识别论文;