摘要
本发明公开一种基于多特征融合的工件焊缝位置检测方法、系统、设备及存储介质,其方法包括:获取待测工件在当前焊接时刻下对应的数据集合;对数据集合进行特征提取,得到特征图集合;利用训练好的第一神经网络模型对特征图集合进行处理,得到偏差集合;根据偏差集合对特征图集合进行矫正,得到矫正特征图集合;利用训练好的第二神经网络模型对矫正特征图集合进行处理,得到注意力图集合;根据注意力图集合对矫正特征图集合进行强化,得到强化特征图集合;对强化特征图集合和待测二维图像进行融合,得到二维强化图像;根据灰度阈值对二维强化图像进行检测,得到待测工件的焊缝位置。本发明采用多特征融合处理方式,可提高焊缝位置检测的准确性。
技术关键词
焊缝位置检测方法
强化特征
神经网络模型
矫正
待测工件
注意力
图像
偏差
双线性插值算法
位置检测系统
融合特征
边缘检测算法
数据
点云
模块
处理器
计算机设备
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
监控方法
图像采集装置
支持向量机算法
分类器
样本
神经网络模型
模型预测值
鲁棒性
神经网络训练
塑料燃油箱
防变形结构
实心结构
调压结构
减噪组件
注意力
训练文本数据
卷积神经网络模型
自然语言识别
词向量构建