融合卷积神经网络和双边滤波的相贯线焊缝提取算法

张锦洲; 姬世青; 谭创

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230197

吉林大学学报(工学版) ›› 2024, Vol. 54 ›› Issue (08) : 2313 -2318. DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230197

融合卷积神经网络和双边滤波的相贯线焊缝提取算法

张锦洲, 姬世青, 谭创

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摘要

相贯线焊缝提取精度影响了工业焊接的精确度，是焊缝技术的重要步骤，也是工业领域研究的重点问题之一。传统的相贯线焊缝提取算法存在提取速度慢、提取精度不佳的问题，为了解决以上问题，提出融合卷积神经网络和双边滤波的相贯线焊缝提取算法。首先，通过轮廓波变换方法对相贯线焊缝图像进行灰度化处理及增强处理；其次，通过双边滤波方法对焊缝图像进行去噪处理；最后，通过全卷积神经网络完成相贯线焊缝提取。实验结果表明：本文方法的相贯线焊缝提取更加清晰、精度更高，整体应用效果更佳。