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摘要
在机器人自动化焊接中，精准高效的焊缝识别是实现高质量焊接的关键。针对现有视觉检测方法效率低、精度差的问题，提出了一种基于全卷积神经网络的焊缝识别方法。该方法首先采集数据对全卷积神经网络进行训练，得到最佳的网络参数；然后采用训练好的全卷积神经网络和最佳网络参数对焊缝图片进行语义分割，将焊缝所在区域与背景进行分离；然后对分割出的焊缝区域，进行骨架提取，得到接近单像素宽度的焊缝；之后根据自定义的直线度参数对焊缝形状进行判定，确定该焊缝是否为直线，用最小二乘法进行直线或曲线拟合，得到最终的焊缝轨迹。实验结果表明，所提方法能够快速准确地识别出焊缝位置和形状，可以作为自动焊接机器人轨迹自主规划和控制的技术基础。
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