(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210454189.6 (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 天津新松机 器人自动化有限公司 地址 300000 天津市滨 海新区空港经济区 纬七道60号-研发车间1楼C区 申请人 中国科学院沈阳自动化研究所 (72)发明人 李朋超　徐方　王金涛　郭海冰　 朱维金　鲁赛潮　 (74)专利代理 机构 沈阳科苑专利商标代理有限 公司 210 02 专利代理师 王倩 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝 定位方法 (57)摘要 本发明涉及基于LSTM模型对线阵相机扫描 数据的焊缝定位方法， 包括以下步骤： 对需要进 行焊缝位置定位的工件进行线阵相机扫描获取 多行扫描数据； 将获取的每行扫描数据进行焊缝 的标注， 并将标注后的数据输入到深度学习模型 中进行训练， 得到焊缝定位模型； 通过线阵相机 实时采集工件的图像数据， 进行预处理并输入到 焊缝定位模 型中进行分类， 以确定是否含有焊缝 区域； 完成分类后， 根据分类结果与图像数据的 实时采样情况进行数据拼接构成分类结果图， 以 定位焊缝。 本发 明由于线阵相机可以实时采集序 列数据， LSTM模型为序列模型， 因此可以对线结 构实时数据进行实时分类， 分类出焊缝区域与非 焊缝区域进 而完成对焊缝的定位。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114913228 A 2022.08.16 CN 114913228 A 1.基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 对需要进行焊缝位置 定位的工件进行线阵相机扫描获取多行扫描数据； 将获取的每行扫描数据进行焊缝的标注， 并将标注后的数据输入到深度 学习模型中进 行训练， 得到焊缝定位模型； 通过线阵相机实时采集工件的图像数据， 进行预处理并输入到焊缝定位模型中进行分 类， 以确定是否含有焊缝区域； 完成分类后， 根据分类结果与图像数据的实时采样情况进行数据拼接构成分类结果 图， 以定位焊缝。 2.根据权利要求1所述的基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位方法， 其特征 在于， 所述对需要进行焊缝位置定位的工件进行线阵相 机扫描获取多行扫描数据， 具体如 下： 线阵相机以固定高度沿扫描方向移动， 将激光垂直照射到工件表面， 获取多行扫描数 据； 所述扫描数据为深度图； 所述深度图中每一像素 的数值为工件表面该像素对应位置到 相机之间的高度信息 。 3.根据权利要求1所述的基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位方法， 其特征 在于， 所述将获取 的每行扫描数据进行焊缝 的标注， 并将标注后的数据输入到深度学习模 型中进行训练， 包括以下步骤： 将线阵相机的多行扫描数据序列化： 将每行扫描数据依次排序构成序列， 对序列中的 每行扫描数据进行 标注， 以表示是否为焊缝区域； 将序列中的每行数据以及标注进行截取序列化： 对于第 i行扫描数据， 选取第i行～第i +n行扫描数据进行截取构成样本i用于训练； 其中， i为1...N， N为扫描数据行数， n为设定 值； 将样本依次构成样本序列后进行归一 化并输入到深度学习模型中训练。 4.根据权利要求1所述的基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位方法， 其特征 在于， 所述预处 理包括以下步骤： 将采集的图像数据进行实时的定长截取， 即对于第i行数据， 选取第i行～第i+n行扫描 数据构成截取的实时序列数据； 对截取的序列数据进行归一 化。 5.根据权利要求1所述的基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位方法， 其特征 在于， 所述完成分类后， 根据分类结果与图像数据的实时采样情况进行数据拼接构成分类 结果图， 包括以下步骤： 完成序列数据分类后得到结果序列集， 根据序列 数据的分类顺序与 数据的实时采样情 况对结果序列集进行 数据拼接， 得到成分类结果图， 以根据分类结果图确定焊缝位置 。 6.根据权利要求1所述的基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位方法， 所述深 度学习模型为 LSTM模型。 7.基于LSTM模型对线阵相机扫描数据的焊缝定位系统， 其特 征在于， 包括： 扫描数据获取模块， 用于对需要进行焊缝位置定位的工件进行线阵相机扫描获取多行 扫描数据； 焊缝定位模型构建模块， 用于将获取的每行扫描数据进行焊缝的标注， 并将标注后的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114913228 A 2数据输入到深度学习模型中进行训练， 得到焊缝定位模型； 焊缝识别分类模块， 用于通过线阵相机实时采集工件的图像数据， 进行预处理并输入 到焊缝定位模型中进行分类， 以确定是否含有焊缝区域； 分类结果显示模块， 完成分类后， 根据分类结果与图像数据的实时采样情况进行数据 拼接构成分类结果图， 以定位焊缝。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114913228 A 3