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基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
1
作者
郝思彧
陈荣涛
+1 位作者
王皖勇
张轲
《热加工工艺》
北大核心
2025年第14期151-157,共7页
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网...
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网络(1D-CNN)修复方法,通过编码进行特征提取,噪声抑制,通过解码恢复信号长度,重建受损区域,修复缺失数据,从而实现受损轮廓的修复。结果表明:相较于其它方法,一维卷积神经网络在修复精度和计算效率方面均表现出优势,可有效修复焊接过程中受损的坡口轮廓数据。其修复的平均均方差(MSE)仅0.1757,单帧轮廓修复时间不大于0.0031 s,完全满足焊缝实时跟踪要求。
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关键词
编解码
一维卷积神经网络
轮廓修复
焊缝实时跟踪
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职称材料
基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识
被引量：
3
2
作者
张弛
陈荣涛
+2 位作者
王皖勇
卢军国
张轲
《热加工工艺》
北大核心
2023年第21期49-54,共6页
为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使...
为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使用迁移学习方式对模型进行训练,得到一个训练准确率接近100%的识别模型。实验验证表明,该模型能有效识别直线、十字、T字、左L、右L、左T和右T等7种交叉焊缝类型,可实现爬壁除锈机器人运行中交叉焊缝类型的实时预测,为爬壁除锈机器人的全自主除锈的路径跟踪、定位和导航奠定了良好基础。
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关键词
深度学习
三线激光结构光
除锈爬壁机器人
焊缝交叉类型辨识
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职称材料
题名
基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
1
作者
郝思彧
陈荣涛
王皖勇
张轲
机构
上海交通大学焊接与激光制造研究所
出处
《热加工工艺》
北大核心
2025年第14期151-157,共7页
基金
国家自然基金资助项目(51875354)
工信部船舶绿色涂装关键技术与装备研发专项(工信部装函[2019]359号)。
文摘
在焊缝跟踪过程中,强烈的弧光、烟尘、飞溅等的干扰,致使反映坡口形状和位置的坡口轮廓条纹发生跳变、破损和缺失,为后续的特征点提取带来极大的挑战,而传统的图像修复方法算力需求高,适应性差。因此,提出基于编解码结构一维卷积神经网络(1D-CNN)修复方法,通过编码进行特征提取,噪声抑制,通过解码恢复信号长度,重建受损区域,修复缺失数据,从而实现受损轮廓的修复。结果表明:相较于其它方法,一维卷积神经网络在修复精度和计算效率方面均表现出优势,可有效修复焊接过程中受损的坡口轮廓数据。其修复的平均均方差(MSE)仅0.1757,单帧轮廓修复时间不大于0.0031 s,完全满足焊缝实时跟踪要求。
关键词
编解码
一维卷积神经网络
轮廓修复
焊缝实时跟踪
Keywords
encoder-decoder
1D-CNN
contour data repair
real-time weld seam tracking
分类号
TG409 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识
被引量：
3
2
作者
张弛
陈荣涛
王皖勇
卢军国
张轲
机构
上海交通大学焊接与激光制造研究所
上海
外高桥造船有限公司
出处
《热加工工艺》
北大核心
2023年第21期49-54,共6页
基金
上海市科委“科技创新行动计划”资助项目(19511105100)
工信部船舶绿色涂装关键技术与装备研发专项项目(工信部装函[2019]359号)。
文摘
为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使用迁移学习方式对模型进行训练,得到一个训练准确率接近100%的识别模型。实验验证表明,该模型能有效识别直线、十字、T字、左L、右L、左T和右T等7种交叉焊缝类型,可实现爬壁除锈机器人运行中交叉焊缝类型的实时预测,为爬壁除锈机器人的全自主除锈的路径跟踪、定位和导航奠定了良好基础。
关键词
深度学习
三线激光结构光
除锈爬壁机器人
焊缝交叉类型辨识
Keywords
deep learning
three-line laser structural light
rust removal wall-climbing robot
identification of cross weld
分类号
TG409 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于编解码结构一维卷积神经网络的焊接坡口轮廓数据实时修复方法
郝思彧
陈荣涛
王皖勇
张轲
《热加工工艺》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识
张弛
陈荣涛
王皖勇
卢军国
张轲
《热加工工艺》
北大核心
2023
3
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职称材料
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