10.3969/j.issn.1674-2605.2018.05.006
基于Mask-RCNN与结构激光的纵焊缝5个参数检测方法
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.
焊缝检测、机器视觉、深度学习
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国家质量监督检验检疫总局科技计划项目2017QK105
2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
18-23,28
