人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识

作     者：姚迎乐 冯乃勤 YAO Ying-le;FENG Nai-qin

作者机构：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 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2023年第388卷第6期

页      面：268-271,276页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2021年第一批产学合作协同育人项目(202101101016)—基于应用型人才培养的大数据应用技术课程改革研究 

主　　题：人工神经网络 机器人焊缝 缺陷图像 自动辨识 模糊增强 

摘      要：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。