[发明专利]基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置在审
| 申请号： | 202111467997.8 | 申请日： | 2021-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN114140439A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 柳娟;褚兆琪;刘向荣 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/62;G06T7/73;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 厦门致群财富专利代理事务所(普通合伙) 35224 | 代理人： | 刘兆庆 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置，识别方法包括：从采样图像中获取特征点位置，并对焊缝类型进行分类，之后对图像作预处理后获取焊缝轮廓线，并结合特征点的位置、轮廓类型和轮廓线的形状计算出激光入射角参考向量；把特征点在采样的图像中的坐标以及激光入射角参考向量发送给机器人控制系统；机器人控制系统执行空间映射、轨迹规划操作，把图像特征点及激光入射角参考向量转换成可以控制机器人运动的控制量输出给机器人后控制机器人运动。通过YOLOv4实现对焊缝类型进行分类并识别焊缝轮廓特征点位置，进而计算出激光入射角参考向量，在三维异形焊缝的焊缝跟踪过程中具有较高的识别和分类准确率以及较高的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 激光 焊接 焊缝 特征 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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