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基于ε-SVR在线结构光V型坡口焊缝特征点提取应用
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作者 李勇齐 薛瑞雷 +2 位作者 刘宏胜 夏磊 聂龙 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第9期138-143,共6页
在线结构光的管道V型坡口的焊接应用中,管道V型坡口反光是焊缝检测的重要影响因素,而焊缝检测是影响整个焊接性能的重要因素之一。因此,提出一种超参数支持向量回归(epsilon-support vector regression,ε-SVR)的方法来提取结构光数据,... 在线结构光的管道V型坡口的焊接应用中,管道V型坡口反光是焊缝检测的重要影响因素,而焊缝检测是影响整个焊接性能的重要因素之一。因此,提出一种超参数支持向量回归(epsilon-support vector regression,ε-SVR)的方法来提取结构光数据,通过序列最小优化(sequential minimal optimization,SMO)算法对ε-SVR进行优化,并对预测结果进行特征点提取。实验结果表明ε-SVR算法针对母材表面反光条件下的特征点提取拥有较好的效果,均方根误差小于0.2 mm,单帧图像处理时间小于20 ms以内,同时适用于U型、J型管道焊缝坡口,满足实际焊接工作要求。 展开更多
关键词 V型坡口 线结构光 超参数支持向量回归 序列最小优化 抑制反光
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