發(fā)布時(shí)間：2019-06-17 12:29

【摘要】：設(shè)計(jì)了一種視覺(jué)傳感器同時(shí)采集熔池和焊縫輪廓,并提出一種基于視覺(jué)注意機(jī)制的機(jī)器人厚板焊接焊縫輪廓的提取方法.該方法以圖像的亮度信息和方向信息作為初級(jí)視覺(jué)特征,并以焊縫圖像作為亮度特征圖,把對(duì)焊縫圖像進(jìn)行膨脹處理再進(jìn)行Gabor濾波的結(jié)果作為方向特征圖.對(duì)上述兩種特征圖進(jìn)行顯著性度量,然后對(duì)度量結(jié)果進(jìn)行自適應(yīng)特征融合獲取綜合顯著圖,并對(duì)其進(jìn)行閾值分割和最近鄰聚類.結(jié)果表明,最后在所有類別中以成員數(shù)最多的類所覆蓋的區(qū)域作為最先被注意的區(qū)域,而其包含的數(shù)據(jù)即為焊縫輪廓信息.
[Abstract]:A vision sensor is designed to collect weld pool and weld profile at the same time, and a method of extracting weld profile of robot thick plate welding based on visual attention mechanism is proposed. In this method, the brightness information and direction information of the image are taken as the primary visual features, and the weld image is used as the brightness feature map, and the result of expansion processing and Gabor filtering of the weld image is used as the direction feature map. The significance of the above two feature maps is measured, and then the comprehensive salient map is obtained by adaptive feature fusion, and the threshold segmentation and nearest neighbor clustering are carried out. The results show that in all categories, the area covered by the class with the largest number of members is the first area to be paid attention to, and the data it contains is the weld profile information.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;南昌大學(xué)資源環(huán)境與化工學(xué)院;上海發(fā)那科機(jī)器人有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61374071;51405298) 上海市科委資助項(xiàng)目(11111100300) 國(guó)家發(fā)改委資助項(xiàng)目(HT[2012]2144)
【分類號(hào)】：TG409;TP242

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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2 楊孟|，

本文編號(hào)：2500989