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人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识

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为了提高机器人焊接质量,延长焊接构件使用寿命,提出基于人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识方法.利用模糊增强算法计算机器人焊缝缺陷图像各灰度级的隶属函数,逆变换增强模糊特征;使用Roberts算子检测图像边缘像素点,去除像素较低的点;采用密度聚类算法分割缺陷区域,结合面积、周长等几何参数计算缺陷部分形状特征;建立人工神经网络传输模型,将缺陷图像几何特征作为辨识依据,输入训练样本,经过反复训练,当误差低于设定阈值时输出最终辨识结果.仿真实验证明,所提方法能均衡图像灰度值,能够提取出显著性缺陷特征,准确辨识出焊缝缺陷类型.
Automatic Identification of Robot Weld Defect Image Based on Artificial Neural Network

姚迎乐、冯乃勤

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郑州工业应用技术学院信息工程学院,河南 新郑 451150

河南师范大学计算机与信息工程学院,河南 新乡 453000

人工神经网络 机器人焊缝 缺陷图像 自动辨识 模糊增强

2021年第一批产学合作协同育人项目

202101101016

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.388(6)
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