人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识

简介

为了提高机器人焊接质量,延长焊接构件使用寿命,提出基于人工神经网络的机器人焊缝缺陷图像自动辨识方法。利用模糊增强算法计算机器人焊缝缺陷图像各灰度级的隶属函数,逆变换增强模糊特征;使用Roberts算子检测图像边缘像素点,去除像素较低的点;采用密度聚类算法分割缺陷区域,结合面积、周长等几何参数计算缺陷部分形状特征;建立人工神经网络传输模型,将缺陷图像几何特征作为辨识依据,输入训练样本,经过反复训练,当误差低于设定阈值时输出最终辨识结果。仿真实验证明,所提方法能均衡图像灰度值,能够提取出显著性缺陷特征,准确辨识出焊缝缺陷类型。