一种基于深度学习的高精度高质量视觉引导机器人自动焊接方法

本发明公开了一种基于深度学习的高精度高质量视觉引导机器人自动焊接方法，包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入至分割网络模型，识别焊缝位置、熔池质心以及飞溅数量，其中，所述分割网络模型为改进的半监督分割网络，所述改进的半监督分割网络是由优化后教师‑学生模型的编码器和解码器组成；将所述焊缝位置发送至机器人控制器，实时调整焊枪位置，引导机器人自动焊接；所述改进半监督分割网络的编码器结构，引入了多尺度卷积结构、亲和场损失函数和残差网络，实现对焊缝位置、熔池质心和飞溅数量快速准确识别。本发明减小检测系统复杂度的同时，实现了高精度高质量视觉引导机器人自动焊接，提高了焊接过程智能化水平。