技术总结
本发明涉及一种基于深度神经网络的焊缝自动跟踪方法，焊缝自动跟踪方法包括特征点检测网络和特征点跟踪网络。特征点检测网络输出的特征点位置信息输入特征点跟踪网络，实现焊缝自动跟踪。特征点检测网络由特征提取模块、注意力机制模块、先验框生成模块和识别定位模块组成。焊缝特征点跟踪网路由特征提取模块、注意力机制模块和响应输出模块组成。本发明利用神经网络实现了焊缝自动跟踪，本发明根据焊缝图像特点设计焊缝特征点提取网络和跟踪网络，本发明能够提高焊接的效率和质量，提高自动焊缝跟踪系统在实际复杂焊接环境中的适应能力。能力。能力。
技术研发人员：杨国威 周楠 王以忠 杨敏 许志旺
受保护的技术使用者：天津科技大学
技术研发日：2020.12.14
技术公布日：2021/3/28