公开(公告)号：CN115457077A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210941877.5

申请日：2022-08-08

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 杨傲东 ,  陆骏 ,  张杰 ,  徐兴旺 ,  吕日 ,  赵壮 ,  张毅

IPC: G06T7/246 ,  G06T1/00 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82 ,  B23K10/02

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习语义分割的被动视觉焊缝跟踪方法，包括以下步骤：建立视觉系统并且在不借助外部光的情况下采集PAW焊接时的焊缝图像；基于语义分割对焊缝图像进行分割，提取出其中的弧光和焊缝部分；对分割后的图像进行连通域标记，消除误分割部分；基于弧光的几何特征确定焊枪位置并对焊缝进行直线拟合，计算出两者之间的偏移量；基于先前计算出的偏移量对当前结果进行滤波处理，本发明的有益效果：通过构架BiseNetV2网络，实现了对弧光、焊缝的精准分割以及焊枪位置的精准定位；同时采取滤波方法可以获取更高的精度，以满足对焊缝的实时跟踪的精度要求。

公开(公告)号：CN117368208A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311344975.1

申请日：2023-10-18

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 陆骏 ,  吕日 ,  赵壮 ,  张俊 ,  吴梓剑 ,  高鹏 ,  韩静 ,  张毅 ,  柏连发

IPC: G01N21/88 ,  G01N21/95 ,  G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种二维三维协同的焊缝缺陷检测方法，包括如下步骤：一、利用线扫系统对焊缝进行扫描，得到焊缝的线激光二维图像并对二维图像进行编号，所述线扫系统包括单目相机和线激光器；二、对步骤一得到的二维图像进行二维预处理，利用二维图像的编号标记缺陷位置，得到有缺陷的二维图像；三、针对步骤二得到的有缺陷的二维图像进行三维重建，得到三维模型；四、采用基于曲率变化的区域生长与曲面拟合结合方法对步骤三得到三维模型进行三维缺陷检测。本发明的二维三维协同的焊缝缺陷检测方法在三维重建之前利用二维信息做二维预处理，极大地减少了三维检测模型大小，节省了大量时间，提高了检测效率，可以大大减少焊缝缺陷检测时间。采用基于曲率变化的区域生长与曲面拟合结合的方式，保证了提取到缺陷的完整性。