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摘要:
针对自适应性低的焊缝跟踪系统在实际焊接环境中易受噪声干扰的问题,结合深度卷积神经网络强大的特征表达能力和自学习功能,研究了基于深度分层特征的焊缝检测和跟踪系统,该系统可精确地从噪声污染的时序图像中确定焊缝位置.为彻底解决焊枪依循计算轨迹运动所出现的抖振问题,设计了模糊免疫自适应的智能跟踪控制算法.实验结果显示,在强烈弧光和飞溅的干扰下,传感器测量频率达20Hz,焊缝跟踪精度约为0.2060mm,且焊接过程中焊枪末端运行平稳.该系统能实现焊缝平滑的实时跟踪,抗干扰能力强,焊缝轨迹跟踪准确,能满足焊接应用要求.
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文献信息
篇名 基于深度分层特征的激光视觉焊缝检测与跟踪系统研究
来源期刊 中国激光 学科 工学
关键词 激光技术 焊缝跟踪 深度分层特征 相关滤波器 非极大值抑制 智能控制
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 激光制造
研究方向 页码范围 89-100
页数 12页 分类号 TP242.2
字数 语种 中文
DOI 10.3788/CJL201744.0402009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邹焱飚 54 379 12.0 17.0
2 周卫林 5 32 2.0 5.0
3 陈向志 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
激光技术
焊缝跟踪
深度分层特征
相关滤波器
非极大值抑制
智能控制
研究起点
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中国激光
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