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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校
摘要：本发明公开一种基于改进蛇模型的鲁棒焊缝识别方法，涉及焊接技术领域。首先从无噪声的焊缝图像提取出初始模板点集，焊缝特征点，以及生成N个用于矫正的窗口，然后在获得初始模板点集的基础上通过改进的蛇模型等算法从带有强噪声干扰的图像中提取焊缝所在的位置，最后对N个窗口中对应的焊缝点集进行判断，输出最符合焊缝特征的窗口数据，得到焊缝特征。本发明根据距离信息自动获得界限值，节省了时间成本，在原有基础上对蛇模型的能量函数进行调整，保证焊缝信息的同时削弱了焊接噪声，有更强的鲁棒性，相较于基于神经网络的目标跟踪方法，本方法不需要进行大量样本集的标注和训练，具有更小的人工成本和硬件成本。
主权项：1.一种基于改进蛇模型的鲁棒焊缝识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取第一帧焊缝图像，利用灰度重心法从第一帧焊缝图像中提取初始模板点集，并根据初始模板点集计算距离数集；所述第一帧焊缝图像为未开始焊接时的焊缝图像；步骤2：根据距离数集利用最大类间方差法计算道格拉斯-普克算法中的界限th，并利用道格拉斯-普克算法从初始模板点集中提取初始焊缝特征点；步骤3：提取到焊缝特征信息，即初始焊缝特征点之后，在初始焊缝特征点附近设定N个窗口；步骤4：获取有噪声的焊缝图像；所述有噪声的焊缝图像为开始焊接后的焊缝图象；步骤5：根据初始模板点集和有噪声的焊缝图像，利用改进的蛇模型算法生成焊缝拟合结果；步骤6：根据生成的焊缝拟合结果，利用N个窗口得到有噪声的焊缝图像中的焊缝特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于改进蛇模型的鲁棒焊缝识别方法
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