基于Mask-RCNN与结构激光的纵焊缝5个参数检测方法

• 作者: 杜明坤 陈英红
• 来源期刊: 自动化与信息工程
• 关键词: 焊缝检测 机器视觉 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 18-23,28
• 页数: 7页
• 字数: 3253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2605.2018.05.006

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈英红		12	11	2.0	2.0
2	杜明坤		2	5	1.0	2.0