Classification of welding joints based on wavelet transform and probabilistic neural network

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.02.010

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Classification of welding joints based on wavelet transform and probabilistic neural network

更新时间：2025-09-01

- Classification of welding joints based on wavelet transform and probabilistic neural network
- Vol. 41, Issue 2, Pages: 138-143(2015)
- 作者机构：
  
  1. 1:江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
  2. 2:无锡科技职业学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.02.010
  CLC：
- Published：2015
- 稿件说明：
移动端阅览
Classification of welding joints based on wavelet transform and probabilistic neural network[J]. 2015, 41(2): 138-143.
DOI：

Classification of welding joints based on wavelet transform and probabilistic neural network[J]. 2015, 41(2): 138-143. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.02.010.

摘要

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息

提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强

对重构后的图像进行二值化

然后提取图像的特征信息

组成图像特征向量

最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系

最终识别出4种焊接接头。实验结果表明

所提出的方法特征提取简单

识别率高

并具有较好的实时性。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

146

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Differential Haar-Gaussian wavelet transform and its application to edge detection with large depth of focus

GMM-FBG fiber optic current sensor simulation design

The beam parallelism of large aperture collimator measured by scanning pentaprism method

A measuring method of focal length based on cat eye effect in optical alignment

Research on measurement method of velocity field for combustion exhaust plume based on particle tracing

Related Author

范玲

宋菲君

郁聪

张家洪

赵振刚

李英娜

李川

华志远

Related Institution

1:北京邮电大学电子工程学院

2:北京交通大学理学院物理系

1:昆明理工大学信息工程与自动化学院

1:中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所

⁰