基于机器与深度视觉融合的焊缝超声波图像缺陷识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了基于机器与深度视觉融合的焊缝超声波图像缺陷识别方法，包括以下步骤：利用超声波探测设备对待检测物体进行超声波成像；利用缺陷标注模型对超声波检测图像进行焊缝区域自动定位；利用图像识别技术获取缺陷标注图像中焊缝图像的纹理特征数据，通过协同算法对纹理特征数据进行类别识别；将识别结果输出至前端界面，利用制图软件自动描绘焊缝形状，实现对待检测物体的焊缝缺陷识别。本发明不仅能够自动定位缺陷区域，识别各类焊缝缺陷，有效地提高焊缝缺陷识别质量，而且还可以提高识别速度，有效减少人工经验依赖，降低人工成本，既能把识别流程分步骤可视化，提高识别质量，又能显著加速识别过程，满足机器人焊接工艺速度。
基本信息
专利标题 ：
基于机器与深度视觉融合的焊缝超声波图像缺陷识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114519792A
申请号 ：
CN202210143257.7
公开（公告）日 ：
2022-05-20
申请日 ：
2022-02-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王峰辛伟
申请人 ：
无锡雪浪数制科技有限公司
申请人地址 ：
江苏省无锡市经济开发区金融一街1号昌兴国际金融大厦6楼
代理机构 ：
无锡华源专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙建
优先权 ：
CN202210143257.7
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06V10/54 G06V10/82 G06N3/04 G06T7/00
法律状态
2022-06-07 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/25
申请日 : 20220216
申请日 : 20220216
2022-05-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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