基于线结构光视觉的焊缝类型识别与特征提取

摘要：

提出一种基于概率神经网络的焊缝类型识别和亚像素级焊缝检测与特征提取算法.先对激光视觉传感器采集的焊接图像进行兴趣区提取、滤波、二值化等预处理操作,再采用概率神经网络识别焊缝类型,采用改进的Steger算法提取激光条纹中心线,并根据不同焊缝类型从Hough变换所得的条纹中心直线中提取出焊缝中心点位置、焊缝宽度等特征信息.实验结果表明,该方法的焊缝类型识别率和特征提取精度较高,具有很好的实用价值.

关键词：线结构光视觉、概率神经网络、焊接类型识别、焊缝特征提取

所属期刊栏目：44

分类号：TG439.4(焊接、金属切割及金属粘接)

资助基金：江苏高校优势学科建设工程资助项目;江苏省产学研前瞻性联合研究项目BY2012056

在线出版日期：2015-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：94-98