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| 基于U-Net卷积神经网络的焊缝激光条纹提取 |
| 干王杰 翟翊君 詹礼新 赵迎泽 李渭 潘平吉 |
| 南昌大学软件学院 厦门大学福建省智慧城市空间感知与计算重点实验室 |
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摘要 针对钢件焊缝激光条纹图像中存在强眩光、强弧光和飞溅遮盖等干扰问题，提出了一种基于U-Net卷积神经网络的焊缝激光条纹特征提取方法。该方法融合底层卷积的细节特征与高层卷积的抽象特征信息，生成紧凑的焊缝激光条纹图像特征。在采集到的数据上测试，检测准确率达到99.80%,平均交并比达到82.67%。该网络构建的参数少(大小为22.58 MB),且在与传统方法的对比中获得了更好的效果。因此，构建的网络模型检测准确率高，抗干扰能力强，能够满足自动化电弧焊接中检测焊缝激光条纹的要求。
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| 关键词 ：
焊缝检测,
深度学习,
卷积神经网络,
图像处理,
语义分割
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| 基金资助:江西省自然基金青年项目(20212BAB212012)； |
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