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基于全卷积神经网络的焊缝特征提取

张永帅; 杨国威; 王琦琦; 马雷; 王以忠 中国激光 2019年第03期

摘要:基于深层卷积神经网络的特征学习能力,提出了一种基于全卷积神经网络的焊缝特征提取方法。该方法利用全卷积神经网络将包含焊缝特征信息的像素预测出来,通过融合低层与高层特征信息来补充焊缝边缘的特征信息。研究结果表明:所提方法能在强烈弧光和烟尘干扰下准确地提取出焊缝位置,具有抗干扰能力强、识别准确的优点。

关键词:图像处理卷积神经网络焊缝跟踪自动焊接系统深度学习

单位:天津科技大学电子信息与自动化学院; 天津300222

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