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摘要
由于多工件拼接焊缝面结构光滑度检测过程中，受其拼接面复杂且图像存在噪声，导致细节特征不明显，从而使检测精度、效率降低，为此，提出多工件拼接焊缝面结构光滑度的视觉检测技术；采用字典学习方法，对焊缝面图像去噪处理，将焊缝图像去噪问题转化为最小化问题，消除焊缝面图像中存在的噪声，将其输入MRFENet网络，结合深度学习和残差学习技术，提取图像特征，采用逐级特征融合方法，融合提取的深层特征和浅层特征，实现焊缝面图像的增强处理；采用增量二维主成分分析提取焊缝面结构的光滑度特征，结合焊缝面图像的协方差矩阵更新焊缝图像特征矩阵，结合残差函数，计算焊缝面结构高阶光滑度特征向量，实现光滑度检测；实验结果表明，所提方法图像处理效果好、检测精度高，且一直处于94%以上，检测效率高。
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单位常州轻工职业技术学院
