近日，广州华南理工大学机械与汽车工程学院的Yanbiao Zou研究小组发布了他们研发出的一种先进的焊缝图像处理算法，该算法基于孪生网络（Siamese networks），目的在于设计出性能稳定可靠的激光视觉焊缝跟踪（laser vision seam tracking）系统，采用这种图像处理算法的跟踪系统可以有效提升抵抗焊接过程中电弧和飞溅物干扰的能力。

这种经过特殊设计的神经网络与深度学习所具备的强大特征表达能力相结合，以两幅不同尺寸的焊接图像作为输入，利用互相关算法生成前向单道焊（single forward pass）的目标置信度映射图。为了防止误差积累和模型偏离，研究人员开发出了一种基于局部余弦相似度（local cosine similarity）的在线更新迭代技术策略。

研究人员通过采用金属惰性气体保护焊的方法，即使在强电弧连续遮挡焊缝特征点的条件下，依然可以确保实现实时而又精确的焊缝跟踪。

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