基于双目视觉的待涂装焊缝的识别

• 作者: 李洪英 李艳艳 杨斌
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 焊缝识别 图像去噪 深度学习 LeNet-5
• 年，卷（期）: 2020,（17）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 149-151,154
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.17.043

摘要

在工件涂装的过程中会遇到焊缝差异不易区分和识别的问题,基于此问题文章提出一种基于LeNet-5的待涂装焊缝识别系统.该系统先将数据增强后的图像进行图像去噪预处理,对LeNet-5卷积神经网络进行模型训练;然后将双目系统实时拍摄的焊缝图像运用训练好的模型实现焊缝类型快速识别;最后根据得出的分类信息引导焊缝涂装机器人进行精准的焊缝喷涂.实验结果表明,该系统可以快速提取焊缝图像更全面的特征,大大提高了焊缝识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨斌		61	283	9.0	15.0
2	李艳艳		9	80	3.0	8.0
3	李洪英		2	0	0.0	0.0