激光与红外

作者：王梦莹

单位：1.贵州大学 大数据与信息工程学院,贵州 贵阳 550025；2.西安工业大学 光电工程学院,陕西 西安 710016；3.贵州省光电子技术与应用重点实验室,贵州 贵阳 550025；

关键词：机器视觉;焊缝识别;特征提取;直线分割;点云处理

基金：贵州省自然科学基金项目(No.黔科合基础-ZK［2023］一般055)；贵州省科技支撑计划项目(No.黔科合支撑［2023］一般465)资助。

焊缝识别是实现自动化焊接的重要步骤,针对现有焊缝识别算法中缺少可自动识别多种焊缝的高效识别方法的问题,本文提出一种针对多种焊缝类型的激光视觉引导的焊缝识别算法。采用激光视觉系统采集得到焊缝点云图像,通过点云预处理去除无效点云,改进点云分割及拟合算法快速分割焊缝各特征区域,最后由分割拟合得到直线模型对焊缝接头进行自主分类,实现焊缝特征点的直接提取。通过对不同类型焊缝特征点提取测试,结果表明,本文算法识别对接、角接、T接、搭接接头特征点误差均小于07mm,双特征线焊缝识别时间小于063s,在满足焊接生产需求的同时解决了多类型焊缝识别问题,提高了焊接智能化程度。

来源：2025年第3期

《激光与红外》期刊编辑部

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