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申请/专利权人:山东大学;迈赫机器人自动化股份有限公司;山东交通学院
摘要:本发明涉及焊缝识别技术领域,具体公开了一种基于轻量化神经网络的抗噪声焊缝特征识别方法及系统,包括:获取焊接过程中的焊接图像数据;将获取的焊接图像数据输入至训练好的焊缝特征识别模型,输出焊缝的类型和位置信息;其中,焊缝特征识别模型包括主干网络、颈部层和头部层;主干网络输出不同尺度的特征信息,并将特征信息传输至颈部层;颈部层对不同尺度的特征信息进行融合,融合后的特征图输入头部层;头部层包括热图分支、偏移分支和分类分支三个分支,最终预测得到焊缝的位置及焊缝类型。本发明用于利用单线结构光视觉对焊缝特征点进行精确分类和定位,同时减少模型的参数和计算量,满足工业领域焊接跟踪系统的实时性要求。
主权项:1.一种基于轻量化神经网络的抗噪声焊缝特征识别方法,其特征在于,包括:获取焊接过程中的焊接图像数据;将获取的焊接图像数据输入至训练好的焊缝特征识别模型,输出焊缝的类型和位置信息;其中,所述焊缝特征识别模型包括主干网络、颈部层和头部层;所述主干网络输出不同尺度的特征信息,并将特征信息传输至颈部层;所述颈部层对不同尺度的特征信息进行融合,融合后的特征图输入头部层;所述头部层包括热图分支、偏移分支和分类分支三个分支,热图分支用于输出热图张量,得到每个区域包含特征点的概率;偏移分支用于输出偏移张量,得到每个维度生成特征点的位置偏差;分类分支用于输出分类张量,得到每种焊缝类型的对应得分;最终预测得到焊缝的位置及焊缝类型。
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百度查询: 山东大学 迈赫机器人自动化股份有限公司 山东交通学院 基于轻量化神经网络的抗噪声焊缝特征识别方法及系统
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