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基于神经网络的焊缝宽度预测方法研究
摘要:精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键因素,为了实现焊缝的识别和跟踪,需要准确提取焊缝特征信息。微间隙焊缝的视觉传感图像中,过渡带区域包含焊缝位置信息和偏差信息。利用形态学算子对图像进行滤波后,提取焊缝过渡带宽度数据,并利用神经网络搭建焊缝宽度预测模型。实验证明,该模型能对焊缝宽度进行有效预测,为后续的焊缝纠偏和跟踪做好准备。
摘要:精确的焊缝跟踪是保证焊接质量的关键因素,为了实现焊缝的识别和跟踪,需要准确提取焊缝特征信息。微间隙焊缝的视觉传感图像中,过渡带区域包含焊缝位置信息和偏差信息。利用形态学算子对图像进行滤波后,提取焊缝过渡带宽度数据,并利用神经网络搭建焊缝宽度预测模型。实验证明,该模型能对焊缝宽度进行有效预测,为后续的焊缝纠偏和跟踪做好准备。
