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题名基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取
被引量：4
- 1
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作者
袁明新
戴现令
刘超
孙宏伟
王磊
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机构
江苏科技大学机械工程学院
江苏自动化研究所
苏州明图智能科技有限公司
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出处
《焊接学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期84-92,I0007,I0008,共11页
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基金
工信部高技术船舶科研项目([2019]360号)
2021年度张家港市产学研预研资金项目(ZKCXY2138)。
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文摘
为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征参数的精确提取,进而完成机器人数据库系统中焊接工艺的自适应快速匹配和快速选择,提出了基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取算法.首先基于海伦公式识别待判定面来确定接头空间位置关系,并结合最小轮廓线距离完成焊缝特征识别;然后基于轮廓线总条数和最小轮廓线距离的两端点,识别出焊缝坡口处特征点及线;最后基于三类焊接接头所建的数学模型提取出与焊接工艺相关的焊缝特征参数.测试结果表明,文中焊缝特征参数提取算法能准确识别4类接头形式和10种坡口类型,以及准确提取焊缝间隙、坡口夹角和焊接件板厚等参数,具有焊缝特征识别广且信息提取齐全的优点.与其他相关识别算法相比,文中算法的识别率达到100%,而识别效率提升了16.06%,从而进一步验证了算法的有效性.
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关键词
船舶焊缝
特征识别
参数提取
接头空间位置
轮廓线距离
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Keywords
ship weld
feature recognition
parameter extraction
joint spatial position
contour distance
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分类号
TG409
[金属学及工艺—焊接]
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv5模型的船舶焊缝缺陷检测方法
被引量：7
- 2
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作者
高翔
李楷
衣正尧
周玉松
陆丛红
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机构
大连理工大学船舶工程学院
大连海洋大学航海与船舶工程学院
大连船舶重工集团设计研究院有限公司
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出处
《大连理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期385-392,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51509033)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT19JC51)。
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文摘
当前船舶焊缝缺陷检测主要是通过人工目视的手段检查焊缝的射线探伤图像进行的,存在耗时长、工作量大、效率低的问题,为此提出了一种基于改进YOLOv5模型的船舶焊缝缺陷检测方法.首先对1 152张船舶焊缝射线图像进行标注,建立船舶焊缝射线图像数据集;然后根据船舶焊缝缺陷几何尺寸小、特征不明显的特点,对YOLOv5模型进行改进.通过对图像进行正弦灰度变换,提高缺陷处的对比度.加入卷积注意力模块(CBAM),增大感兴趣区域的权重.增加检测尺度,提高对微小目标的检测精度.计算对比检测结果表明,使用改进的YOLOv5模型对船舶焊缝缺陷进行识别,使精确度从95.3%提高到98.4%,召回率从77.5%提高到77.9%,交并比为0.5时的平均精确度从81.5%提高到84.2%,证明该方法可以有效地改进船舶焊缝缺陷检测的效果.
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关键词
目标检测
船舶焊缝缺陷
YOLOv5模型
灰度变换
卷积注意力模块
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Keywords
object detection
ship welding seam defects
YOLOv5 model
grayscale transformation
convolutional attention module
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分类号
U671.84
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名基于三角剖分和轮廓分析的船舶焊缝特征识别
被引量：2
- 3
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作者
戴现令
申燚
曹荣祥
孙宏伟
袁明新
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机构
江苏科技大学机械工程学院
江苏自动化研究所
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第28期12491-12498,共8页
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基金
工信部高技术船舶科研项目([2019]360号)。
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文摘
为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征的精确识别,进而提高焊接机器人焊接工艺选择的快速性和准确性,提出了基于三角剖分和轮廓分析的焊缝特征识别算法。首先通过角系数法判断多边形的凹凸顶点,基于凹顶点和三角形旋向的Delaunay三角剖分,构造三维模型表面的三角形网格并生成STL文件;然后基于相邻三角面片的法向量夹角,提取出模型的轮廓线及点;最后根据接头空间位置和最小轮廓线距离识别出焊接接头和坡口形状。测试结果表明:基于三角形旋向的网格剖分适用于如“梳子”等复杂多边形,与其他相关方法相比,其网格平均和关联质量系数分别平均增加12.06%和12.26%,有效降低了畸形三角形的产生并提高了网格质量,而融合轮廓分析后不仅能实现4类接头及10种坡口的焊缝特征识别,而且具有高效、高准确率优势,从而验证了算法的有效性。
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关键词
船舶焊缝
特征识别
三角剖分
三角形旋向
轮廓分析
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Keywords
ship weld
feature recognition
triangle subdivision
triangle rotation
contour analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名机器视觉在船舶焊缝图像缺陷分割检测中的应用
被引量：4
- 4
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作者
杨明
刘露
郭愫愫
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机构
沈阳城市建设学院信息与控制工程系
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2021年第18期217-219,共3页
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基金
辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJKX202015)
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文摘
传统分割检测技术受到船舶焊缝图像质量的影响,存在分割检测效果差的问题,为此提出基于机器视觉的船舶焊缝图像缺陷分割检测技术研究。采用机器视觉系统对图像模糊化处理,得到二维船舶焊缝图像模型;通过度量船舶焊缝图像的缺陷特征,描述了船舶焊缝图像像素与完整图像之间的对比度关系;提取出船舶焊缝图像的缺陷特征,基于船舶焊缝原始图像的变换,组合重构船舶焊缝图像的二值部分;通过描述船舶焊缝图像缺陷的像素,验证了船舶焊缝图像的缺陷;结合船舶焊缝图像的表决图构建,实现了船舶焊缝图像缺陷的分割检测。测试结果表明,基于机器视觉的船舶焊缝图像缺陷分割检测技术在检测覆盖率方面的最大值超过了80%,具有更好的效果。
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关键词
机器视觉
船舶焊缝
图像缺陷
分割检测
特征提取
模糊化处理
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Keywords
machine vision
ship welds
image defect
segmentation detection
feature extraction
fuzzy processing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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