基于Deeplab-V3的焊缝缺陷检测应用研究

摘要：

首先,采用三维激光线扫相机采集焊接部位的三维点云数据投影至3个平面获取深度图,更好地将焊缝缺陷呈现出来;其次,采用深度图制作训练数据集,利用循环一致性对抗网络对样本数据进行扩充,并基于该数据集提出两种焊缝缺陷检测方法,分别是基于特征和基于滑动窗口的Deeplab-V3模型深度学习焊缝缺陷检测方法;再次,采用AHP(层次分析法,Analytic hierarchy process)和FCE(模糊综合评价方法,Fuzzy comprehensive evaluation)系统评价方法对提出的两种焊缝缺陷检测方法进行评价,得出基于深度学习的焊缝缺陷检测方法在检测效果上更好;最后,开发了焊缝缺陷检测系统,进行测试和校验,验证了基于Deeplab-V3模型的焊缝缺陷检测模型的可行性和有效性.

关键词：焊接、缺陷检测、三维点云、深度学习、系统开发

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省科技厅公益项目LGN18G010002

在线出版日期：2021-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：416-422