一种基于深度学习的扫描振镜激光焊接匙孔熔池自动识别方法

本发明公开了一种基于深度学习的扫描振镜激光焊接匙孔熔池自动识别方法，包括：采集扫描振镜激光焊接过程中的原始视觉图像信息，制作少量的分割标记样本，并与原始视觉图像共同构成语义分割数据集。然后通过训练、验证，获得能够准确分割匙孔熔池的最优注意力机制的半监督生成对抗语义分割模型。使用分割模型分割原始视觉图像，随后经传统图像处理算法：基于像素值的图通道切分、图像形态学处理去噪、轮廓搜索等算法，分别获得包含匙孔、熔池的分割图像，然后将其与原始视觉信号相乘进行掩码操作实现对焊接过程中，匙孔和熔池的准确识别。本发明有助于提升扫描振镜激光焊接过程中匙孔、熔池动态变化的识别准确性，保证加工产品质量可控。