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一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法[发明专利]

专利名称：一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法专利类型：发明专利

发明人：陈姬，武传松，赵学彬，李瑞栋

申请号：CN202111555113.4

申请日：20211217

公开号：CN114309895A

公开日：

20220412

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法，涉及焊接技术领域，包括以下步骤：首先，通过上下布置的两个CCD相机从不同角度采集到焊接时同一时刻同一位置的熔池图片，对熔池图片进行裁剪、滤波等图像处理，利用靶纸对相机的标定后，通过三维重建，获得熔池的三维云图拟合得到熔池表面的三维曲面关系z＝f(x，y)，利用像素代替熔池的横纵坐标，灰度值的大小表示熔池表面的波动情况，将其由三维图像转化为包含三维信息的二维图像，采用优化后的损失函数改进卷积神经网络计算，提取并学习二维熔池图像中的熔池信息，对焊缝的形貌进行预测。本发明解决了目前仅使用焊接参数对焊缝形貌预测导致的精度不足的问题。

申请人：山东大学

地址：250100 山东省济南市山大南路27号

国籍：CN

代理机构：北京棘龙知识产权代理有限公司

代理人：张开

本文发布于:2024-09-20 17:26:54，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/2/421533.html

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