基于自适应共振人工神经网络的焊缝类型自动识别方法

介绍一种用自适应共振人工神经网络自动识别焊缝类型的方法。该方法首先根据不同类型的焊缝对电弧光和激光光带的影响， 将弧焊焊缝划分为 ４ 种类型， 在此基础上， 确定焊缝的特征参数， 并组成训练样本数据库， 由此抽取焊缝图像特征。制做 Ａ Ｒ Ｔ２ 人工神经网络分类器， 将 ４ 类焊缝的权值保存在其长期记忆层， 在实际分类时， 用 Ｃ Ｃ Ｄ 摄像机将检测到的焊缝特征参数输入， 处理后得到焊缝类型。对实时焊接过程中的焊缝进行跟踪实验， 跟踪精度在±０５ ｍ ｍ 之内。