研究目的
为了解决从含有强噪声污染的时间序列图像中检测焊缝并精确定位的问题，这种噪声会导致跟踪精度下降。
研究成果
该系统可实现焊缝实时跟踪，能从不同噪声污染程度的图像中准确可靠地检测焊缝位置，并以小于0.25毫米的平均绝对跟踪误差实现平稳焊接。
研究不足
系统的性能取决于激光视觉传感器的质量和工业计算机的计算能力。电弧和飞溅产生的强烈噪声污染仍可能构成挑战。
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基于激光视觉的机器人自动焊缝检测与跟踪系统
DOI：10.1016/j.mechatronics.2019.102261
期刊：Mechatronics
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
从包含强噪声污染的时序图像中检测焊缝并精确定位具有挑战性，会导致跟踪精度下降。针对这一问题，本文从焊缝特征提取及焊缝检测定位的角度提出了一种焊缝检测与跟踪算法。该图像处理算法利用深度卷积神经网络强大的特征表达能力和自学习功能。考虑到相邻帧特征点运动的连续性及激光条纹结构信息的相关性，提出了一种基于多相关滤波协同检测机制的实时焊缝搜索定位策略。实验结果表明：在强弧光与飞溅噪声环境下，传感器测量频率可达20Hz，直线或曲线焊缝的平均绝对跟踪误差小于0.25mm，最大跟踪误差不超过1mm，且焊接过程中焊枪端部运行平稳。该策略可满足高质量焊接要求。
作者：
Yanbiao Zou，Weilin Zhou
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