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基于FasterRCNN的双目视觉焊缝匹配研究
摘要
本文基于FasterRCNN，研究了双目视觉焊缝匹配的方法。在实验中，我们使用两台相机采集了不同角度的焊缝图像，并使用FasterRCNN进行对象检测和特征提取。接着，我们使用了基于特征的匹配算法，对左右两个相机中的焊缝进行了匹配。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地实现焊缝匹配，并能在实际焊接工作中得到应用。
关键词：FasterRCNN；双目视觉；焊缝匹配；特征提取；匹配算法
引言
在焊接过程中，焊缝的位置和几何形状是非常重要的，因为它们直接影响着焊接质量。因此，利用视觉技术实现焊缝的自动检测和匹配，不仅可以提高焊接效率和品质，而且可以减少对人工的依赖。双目视觉是实现焊缝检测和匹配的有效手段之一，它可以利用两个摄像头同时获取目标的不同角度和深度信息，进而提高图像的分辨率和精度。
FasterRCNN是一种常用的目标检测算法，它采用了区域提议网络（RPN）进行高效的目标检测。在本文中，我们将使用FasterRCNN进行焊缝的检测和特征提取，以便进一步进行焊缝的匹配。
本文的主要贡献在于将FasterRCNN应用于双目视觉焊缝匹配中，并提出了基于特征的匹配算法，通过实验验证了所提出的方法的有效性。
方法
本文的实验是基于两台相机进行的，分别位于左边和右边，两个相机的焦距和位置已经预先校准。我们使用焊接实景图像采集系统，分别采集了焊接过程中左右两个摄像头的焊缝图像，如图1所示。
图1双目视觉焊缝匹配示意图
接着，我们使用FasterRCNN对左右两个相机中的焊缝进行检测，以提取焊缝的特征。FasterRCNN是一种可训练的深度学习框架，它可以将输入图像中的目标检测转化为区域提议和分类问题，同时具有极高的检测精度和效率。我们使用了FasterRCNN中的ResNet-50模型，作为我们的目标检测器，并进行fine-tune操作以适应焊缝检测任务。
接着，我们使用基于特征的匹配算法，将左右两个相机中的焊缝进行匹配。具体来说，我们将利用FasterRCNN提取出来的焊缝特征，计算出左右两个相机中的焊缝特征相似度，并寻找最优的匹配对，以进行焊缝匹配。在特征计算中，我们采用了典型的余弦相似度进行相似度计算，并采用了带权的匈牙利算法进行匹配。
结果与分析
我们在实际焊接工作中进行了焊缝匹配实验，并将匹配结果与人工检测结果进行了对比。实验结果表明，采用FasterRCNN所提取的焊缝特征进行匹配的方法具有较高的匹配精度和效率，且比人工检测具有更好的鲁棒性和稳定性。
图2展示了FasterRCNN所检测出的焊缝示意图，可以看到，FasterRCNN能够有效地检测出焊缝的位置和几何特征。
图2焊缝检测结果示意图
接着，我们将检测到的焊缝特征进行匹配，结果如图3所示。其中，红箭头表示匹配成功的焊缝对，白箭头表示匹配失败。可以看到，我们的方法能够正确地匹配出焊缝，且匹配精度较高。
图3焊缝匹配结果示意图
讨论与结论
本文基于FasterRCNN，研究了双目视觉焊缝匹配的方法。实验结果表明，所提出的方法能够较好地实现焊缝匹配，在实际施工中具有广泛的应用前景。未来，我们还可以进一步优化匹配算法，以提高匹配速度和准确性。