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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明提供了一种机器人焊接电弧偏吹角度识别方法、介质及设备；其中，方法为：采用电弧偏吹角度识别模型对焊接电弧图像进行识别，得到电弧偏吹角度识别结果；电弧偏吹角度识别模型的获取方法是，获取焊接电弧图像样本；建立电弧偏吹角度识别模型：包括骨干网络、角度识别分支与关键点检测分支；模型以角度识别为主任务，关键点检测为辅助任务，辅助任务仅参与训练过程；对焊接电弧图像样本进行处理，构建电弧偏吹角度标签以及关键点标签；对电弧偏吹角度识别模型进行训练、验证与测试，得到最终的电弧偏吹角度识别模型。该方法基于辅助任务学习策略，可在推理成本不变的状态下提高识别的准确率，实现焊接电弧偏吹角度的实时准确识别。
主权项：1.一种机器人焊接电弧偏吹角度识别方法，其特征在于：采用电弧偏吹角度识别模型对焊接电弧图像进行识别，得到焊接电弧图像对应的电弧偏吹角度识别结果；所述电弧偏吹角度识别模型的获取方法是，包括如下步骤：步骤S1、获取焊接电弧图像样本；步骤S2、建立电弧偏吹角度识别模型；电弧偏吹角度识别模型采用裁剪后的MobileNetV3网络作为骨干网络，随后接入角度识别分支与关键点检测分支；角度识别分支由EMA注意力机制模块层、全局平均池化层、全连接层串联而成；角度识别分支采用角度极坐标表示方式输出；关键点检测分支由三个上采样模块和一层卷积层串联而成；三个上采样模块分别由转置卷积层、批量归一化层和激活层组成；关键点检测分支采用热力图表示方式输出；步骤S3、对焊接电弧图像样本进行处理，构建焊接电弧图像样本的电弧偏吹角度标签以及关键点标签，形成样本数据集；将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤S4、利用所述训练集对电弧偏吹角度识别模型进行训练；其中以角度识别分支为训练的主任务，关键点检测分支为训练的辅助任务；训练完成后，将电弧偏吹角度识别模型的关键点检测分支忽略后，再利用所述验证集和测试集分别对电弧偏吹角度识别模型进行验证与测试，得到最终的电弧偏吹角度识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种机器人焊接电弧偏吹角度识别方法、介质及设备
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