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基于Fast-RCNN与结构光纵焊缝三维形态参数检测方法
被引量：
4
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作者
陈英红
杜明坤
《中国测试》
CAS
北大核心
2018年第12期85-90,共6页
焊缝三维形态检测是提高焊接件安全运行的有效措施,该文提出一种基于Fast-RCNN与结构光的纵焊缝三维形态参数检测方法。首先应用Fast-RCNN卷积神经网络从视觉图像中检测并定位焊缝区域、测量焊缝宽度;其次采用颜色阈值分割与形态学处理...
焊缝三维形态检测是提高焊接件安全运行的有效措施,该文提出一种基于Fast-RCNN与结构光的纵焊缝三维形态参数检测方法。首先应用Fast-RCNN卷积神经网络从视觉图像中检测并定位焊缝区域、测量焊缝宽度;其次采用颜色阈值分割与形态学处理相结合的方法提取激光中心线,从激光中心线沿焊缝方向的极大、极小值点计算出焊缝余高、咬边深度;最后,提取激光中心线处于焊缝热影响区部分,通过拟合圆弧曲线,检测焊缝错边量与棱角度。构造实验装置对输油管道的纵焊缝进行检测试验表明,能够一次性准确地检测出焊缝余高、宽度、咬边、错边量、棱角度5个参数,具有较低的测量不确定度,焊缝宽度、余高的测量不确定度较JJG704-2005说明的焊缝检验尺测量不确定度分别降低89%、85%。
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关键词
焊缝检测
机器视觉
深度学习
线结构光
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职称材料
题名
基于Fast-RCNN与结构光纵焊缝三维形态参数检测方法
被引量：
4
1
作者
陈英红
杜明坤
机构
广东省特种设备检测研究院
珠海
检测院
珠海市安粤科技有限公司
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2018年第12期85-90,共6页
基金
国家质量监督检验检疫总局科技计划项目(2017QK105)
文摘
焊缝三维形态检测是提高焊接件安全运行的有效措施,该文提出一种基于Fast-RCNN与结构光的纵焊缝三维形态参数检测方法。首先应用Fast-RCNN卷积神经网络从视觉图像中检测并定位焊缝区域、测量焊缝宽度;其次采用颜色阈值分割与形态学处理相结合的方法提取激光中心线,从激光中心线沿焊缝方向的极大、极小值点计算出焊缝余高、咬边深度;最后,提取激光中心线处于焊缝热影响区部分,通过拟合圆弧曲线,检测焊缝错边量与棱角度。构造实验装置对输油管道的纵焊缝进行检测试验表明,能够一次性准确地检测出焊缝余高、宽度、咬边、错边量、棱角度5个参数,具有较低的测量不确定度,焊缝宽度、余高的测量不确定度较JJG704-2005说明的焊缝检验尺测量不确定度分别降低89%、85%。
关键词
焊缝检测
机器视觉
深度学习
线结构光
Keywords
weld inspection
machine vision
deep learning
linear structured light
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Fast-RCNN与结构光纵焊缝三维形态参数检测方法
陈英红
杜明坤
《中国测试》
CAS
北大核心
2018
4
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