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基于全卷积神经网络的焊缝特征提取
基于全卷积神经网络的焊缝特征提取
上传者:
38734492
|
上传时间: 2021-11-18 14:41:38
|
文件大小: 7.01MB
|
文件类型: -
图像处理
卷积神经
焊缝跟踪
自动焊接
基于深层卷积神经网络的特征学习能力, 提出了一种基于全卷积神经网络的焊缝特征提取方法。该方法利用全卷积神经网络将包含焊缝特征信息的像素预测出来, 通过融合低层与高层特征信息来补充焊缝边缘的特征信息。研究结果表明:所提方法能在强烈弧光和烟尘干扰下准确地提取出焊缝位置, 具有抗干扰能力强、识别准确的优点。
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