带角度估计的管线焊点深度学习视觉检测方法

摘要

本发明属于工业智能质检检测技术领域，具体涉及一种带角度估计的管线焊点视觉检测方法、系统、设备，旨在现有的管线焊点视觉检测方法难以适应检测场景多变、目标尺寸、遮挡、光照多变的复杂场景，导致管线焊点检测精度差以及不能检测焊点所在局部管线的旋转角度的问题。本方法包括获取待检测焊点的连接管线场景图像，作为输入图像；通过预训练的管线焊点检测模型检测输入图像中的连接管线上是否包含焊点，若包含，则输出焊点的类别、位置、尺寸及旋转角度；所述管线焊点检测模型基于深度神经网络构建。本发明提高了管线焊点的检测精度，并解决了不能检测焊点所在局部管线的角度的问题。