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作者：何俊杰;王传睿;王天琪;
单位：天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室;
摘要：为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来，提出了一种基于深度残差（SRNU）网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型，对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进，添加SE模块和分组残差模块，对多层级特征信息进行提取和解析。结果表明：所提算法与Resunet算法相比，平均交并比、精确率、召回率与F1分数分别提升了0.79%、1.38%、0.50%和0.91%，说明该方法有较好的鲁棒性且具有较强的抗干扰能力，在复杂工况下也能将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来。
关键词：结构光视觉传感器;深度学习;多层多道焊缝;焊缝识别;深度残差;激光条纹分割算法
基金资助：国家自然科学基金项目（51975410）; 天津市教委科研计划项目（2019KJ011）
