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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉厚板坡口TIG仰焊根部熔透状态识别方法，包括：提供熔透状态识别系统，该系统包括机器人系统、视觉传感系统、焊接系统、控制系统；通过改变焊接参数实现各种熔透状态下的焊接；对双面不同熔透状态下的熔池图像进行采集；根据熔池图像提取背面熔池尺寸特征；基于不同熔透状态下的正面熔池特征对熔透识别深度学习模型优化参数，进行模型训练，在训练过程中调整学习参数，得到熔透识别模型；在焊接过程中实时采集熔池图像并利用该熔透识别模型进行推理，得到实时熔透状态。本发明能够实时检测背部熔池尺寸及形状；提高了厚板打底仰焊时易出现的熔透状态变化识别的准确率；在整个焊接过程的熔透状态识别中有更好的性能。
主权项：1.一种基于视觉厚板坡口TIG仰焊根部熔透状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、提供基于视觉厚板坡口TIG仰焊根部熔透状态识别系统，所述系统包括机器人系统、视觉传感系统、焊接系统、控制系统；所述焊接系统包括TIG焊机、焊枪、气瓶、送丝机构，用于控制焊接电流电压；所述视觉传感系统包括工业相机，用于实时采集TIG仰焊焊道双面熔池图像；所述控制系统用于接受来自所述视觉传感系统的数据，对采集到的熔池图像进行特征提取，并对熔透状态进行识别；所述机器人系统承载所述焊枪、送丝机构、工业相机，用于控制所述焊枪沿示教方向运动；步骤2、通过改变焊接参数实现各种熔透状态下的焊接；步骤3、利用工业相机对双面不同熔透状态下的熔池图像进行采集；步骤4、根据熔池图像提取背面熔池尺寸特征；步骤5、基于不同熔透状态下的正面熔池特征对熔透识别深度学习模型优化参数，进行模型训练，在训练过程中调整学习参数，得到熔透识别模型；步骤6、在焊接过程中实时采集熔池图像并利用所述熔透识别模型进行推理，得到实时熔透状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于视觉厚板坡口TIG仰焊根部熔透状态识别方法
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