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Learning semantic-specific visual representation for laser welding penetration status recognition

Science China(Technological Sciences) 2022年第2期65卷 347-360页

作者： LIU TianYuan BAO JinSong ZHENG HangBin WANG JunLiang YANG ChangQi GU Jun Institute of Intelligent Manufacturing College of Mechanical EngineeringDonghua UniversityShanghai 201600China Shanghai Spaceflight Precision Machinery Institute Shanghai 201600China Shanghai Institute of Laser Technology Shanghai 200235China

The degree of penetration can directly reflect the forming quality of laser welding. The fine-grained feature of the molten pool/keyhole image brings challenges to the vision-based laser welding penetration status recognition. In this paper, a novel knowledge-and-data-hybrid driven recognition model is proposed for solving the problem of difficult learning of discriminative visual features of molten pool/keyhole images. In addition, a label semantic attention mechanism(LSA) is designed with three modules: representation of image visual feature, representation of labels semantic feature, and generation of label semantic attention. For learning discriminative features in visual space, LSA uses discriminative information in label semantics to guide the convolutional neural network. The experimental results show that the proposed LSA method has faster convergence and higher accuracy than the traditional attention mechanism. Further comparative experiments reveal that LSA is less dependent on the amount of training data and model complexity. The results of visualization experiments show that the visual features learned by the proposed method are more discriminative.

关键词： label semantic attention mechanism word embedding convolutional neural network laser welding penetration status

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