基于线结构光视觉的焊缝类型识别与特征提取

• 作者: 王秀平 白瑞林
• 来源期刊: 电焊机
• 学科: 工学
• 关键词: 线结构光视觉 概率神经网络 焊接类型识别 焊缝特征提取
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 重点关注
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TG439.4
• 字数: 2531字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7512/j.issn.1001-2303.2014.11.23

摘要

提出一种基于概率神经网络的焊缝类型识别和亚像素级焊缝检测与特征提取算法.先对激光视觉传感器采集的焊接图像进行兴趣区提取、滤波、二值化等预处理操作,再采用概率神经网络识别焊缝类型,采用改进的Steger算法提取激光条纹中心线,并根据不同焊缝类型从Hough变换所得的条纹中心直线中提取出焊缝中心点位置、焊缝宽度等特征信息.实验结果表明,该方法的焊缝类型识别率和特征提取精度较高,具有很好的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白瑞林	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	158	1207	18.0	24.0
2	王秀平	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	11	94	6.0	9.0