基于多特征视觉和多源信息融合的焊道识别智能方法及鲁棒性研究

项目名称： 基于多特征视觉和多源信息融合的焊道识别智能方法及鲁棒性研究

项目编号： No.51375257

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 机械、仪表工业

项目作者： 都东

作者单位： 清华大学

项目金额： 80万元

中文摘要： 焊道自动识别及跟踪控制是实现智能化焊接不可或缺的关键和前提。面临焊接结构和材料及工艺方法的多样性、焊接生产环境的复杂性和时变性、以及先进制造领域不断提出的高标准新要求等诸多挑战，现有的焊接视觉系统确难以应对，大量重要的焊接作业尚无法真正实现焊道自动识别及实时跟踪。借鉴人类思维和焊工视觉模式特点，本项目申请提出从深入挖掘不同特征视觉信息、多特征同步视觉信息融合、视觉与非视觉多源信息融合等三个途径解决复杂对象识别和时变环境鲁棒性问题的思路，拟针对多视觉同步传感、基于实时图像的多特征信息提取、置信度高信息源的适应性选择、时空域处理方法和逐层级融合决策模型的建立等方面开展深入研究，在多层多道焊缝形貌在线识别、高能束焊接细隙轨迹精确跟踪、异质合金窄间隙明弧焊接过程实时控制、焊缝无损检测的自动导引等重要应用和自动适应强干扰环境等方面取得突破，为发展智能化焊接自动识别及跟踪技术系统提供基础。

中文关键词： 智能焊接；焊缝跟踪；视觉检测；多传感信息融合；

英文摘要： Seam tracking is a key technology for welding automation. Visual sensing has been widely applied and investigated to improve the performance and intelligence of automatic welding systems. However, the current technology is limited in its ability to sense

英文关键词： intelligent welding；seam tracking；visual detection；multi-sensor information fusion；