圖像自動增強與注意力機制深度學習的MIG焊縫跟蹤系統(tǒng)

摘要： 針對常規(guī)MIG焊難以根據(jù)組對偏差及熱積累變形實時調(diào)整焊接位置的難題，提出并建立了被動視覺MIG焊縫跟蹤試驗系統(tǒng)，通過圖像空間域濾波及自動增強算法，采用添加注意力機制的YOLO v7深度學習模型，在感興區(qū)內(nèi)對坡口的對中位置、電弧位置進行實時提取與分析；并采用模糊控制算法對預設偏差時的MIG焊過程進行實時控制.結(jié)果表明，采用圖像自動增強算法完成了對圖像的預處理，邊緣位置的像素灰度值... （共5頁）