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摘要
针对传统算法不能很好的滤除焊接图像中的飞溅、弧光、烟雾等问题，提出一种采用U-Net神经网络对焊接图像进行语义分割的方法。该方法首先采集大量样本数据并制作数据集，其次建立干扰背景与激光特征条纹的分割模型，最后训练网络。结果表明，相较于传统算法，采用U-Net方法对焊接图像进行分割的MIOU达到了90%以上，平均像素准确率MPA达到了99%以上，该方法能够在强烈的弧光、飞溅等干扰情况下准确的提取出焊接特征条纹。
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单位南京林业大学; 南京审计大学; 电子工程学院
