基于轻量化神经网络的抗噪声焊缝特征识别方法及系统

本发明涉及焊缝识别技术领域，具体公开了一种基于轻量化神经网络的抗噪声焊缝特征识别方法及系统，包括：获取焊接过程中的焊接图像数据；将获取的焊接图像数据输入至训练好的焊缝特征识别模型，输出焊缝的类型和位置信息；其中，焊缝特征识别模型包括主干网络、颈部层和头部层；主干网络输出不同尺度的特征信息，并将特征信息传输至颈部层；颈部层对不同尺度的特征信息进行融合，融合后的特征图输入头部层；头部层包括热图分支、偏移分支和分类分支三个分支，最终预测得到焊缝的位置及焊缝类型。本发明用于利用单线结构光视觉对焊缝特征点进行精确分类和定位，同时减少模型的参数和计算量，满足工业领域焊接跟踪系统的实时性要求。