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基于全卷积神经网络的焊缝特征提取下载：1620次
张永帅 *杨国威 王琦琦 马雷 王以忠 
作者单位
摘要
天津科技大学电子信息与自动化学院, 天津 300222
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。
图像处理 卷积神经网络 焊缝跟踪 自动焊接系统 深度学习 
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中国激光
2019, 46(3): 0302002
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