【摘 要】
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本文针对复杂焊接环境下大量弧光噪声造成焊缝激光条纹分割精度低的问题，提出了一种融入注意力机制的改进U-Net鲁棒焊缝识别算法。首先，在模型的特征融合过程中使用超强通道注意力机制实现特征的加权融合。然后，在编码器结构之后，加入特征分类结构，使其可以输出焊缝对应类型名称。最后，由于网络训练中正负样本失衡会对识别结果产生影响，在模型的损失函数中添加Dice Loss和Focal Loss来加以修正以提高
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62106023）； 吉林省科技厅资助项目（20200703016ZP）；
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本文针对复杂焊接环境下大量弧光噪声造成焊缝激光条纹分割精度低的问题，提出了一种融入注意力机制的改进U-Net鲁棒焊缝识别算法。首先，在模型的特征融合过程中使用超强通道注意力机制实现特征的加权融合。然后，在编码器结构之后，加入特征分类结构，使其可以输出焊缝对应类型名称。最后，由于网络训练中正负样本失衡会对识别结果产生影响，在模型的损失函数中添加Dice Loss和Focal Loss来加以修正以提高模型的鲁棒性和泛化性。另外，本文在模型训练的过程中提出了一种像素位置信息和图像种类信息融合的方式，以此增强焊缝识别的鲁棒性。实验表明，在具有弧光、烟雾噪声等干扰环境下，本文所提出的方法得到了较好的实验结果，能够满足检测对精度和实时性的需求，在具有弧光、烟雾等干扰的实际焊接现场中具有一定的应用前景。
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