基于深度分层特征的激光视觉焊缝检测与跟踪系统研究

发布时间：2017-12-23 00:07

  本文关键词：基于深度分层特征的激光视觉焊缝检测与跟踪系统研究　出处：《中国激光》2017年04期 　论文类型：期刊论文

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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。
【作者单位】： 华南理工大学机械与汽车工程学院;
【基金】：国家科技重大专项(2015ZX04005006-03) 广东省科技重大专项(2014B090921004) 广东省战略性新兴产业核心技术攻关项目(2011A091101001) 广州市科技重大项目(2014Y2-00014)
【分类号】：TP391.41;TN249
【正文快照】： 1引言 为适应现代化焊接生产的需求,智能获取及分析现场信息以实现焊接自动化、柔性化已成为未来发展的 必然趋势,精确的焊缝检测和跟踪是实现自动焊接的关键技术之一。其中,基于激光视觉的焊缝跟踪结合了计算机视觉与激光三维视觉测量技术,具有非接触、主动受控、高精度及，

本文编号：1321594