RICNET:Retinexインスピレーションによる照明曲線の見積もり
Chenbo Shi1, Xiangyu Zhang1, Delin Wang1
1College of lntelligent Equipment, Shandong University of Science and Technology, Taian 271019, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 28, 2025
まとめ
この研究は,ロボットの軌道の計画のための低光溶接画像を強化するための新しいRetinexベースのネットワークを導入します. この方法により 暗い環境での可視性と精度が向上し 産業用途では極めて重要です
科学分野:
- ロボット
- コンピュータ・ビジョン
- 画像処理
背景:
- ウェルディング用クローラーロボットは 低照明条件のパイプラインや船体などで 精密な軌道計画が必要です
- これらの環境での画像の質の悪さは,レーザー追跡のための特徴抽出と異常検出を損なう.
研究 の 目的:
- 低照度画像強化ネットワークを開発し,特にロボットの溶接カバーのシナリオを開発する.
- 暗黒環境での溶接シームの特徴抽出と軌道の異常検出の精度を向上させる.
主な方法:
- 照明曲線推定モジュールを備えたRetinexベースのネットワークが提案されました.
- ネットワークは,ペアリングされたまたはペアリングされていない参照画像を必要とせず,データセットの依存性を軽減します.
- 照明が薄い画像では 照明を調整し 細部を復元し 騒音を抑制します
主要な成果:
- 提案された方法は,PSNR,SSIM,およびLPIPSの測定値で公開された (LOLv1,LOLv2) および自己収集された溶接データセットの既存のアプローチを上回りました.
- 低光条件下での溶接シームセグメンテーションは95.1%のIUと98.9%の精度を達成しました.
- ロボットによる溶接における下流の作業を効果的にサポートした.
結論:
- Retinexベースのネットワークは,ロボットによる溶接のために低光画像の有効な強化を提供します.
- この方法は,軌道の計画のための特徴抽出と異常検出の性能を大幅に改善します.
- このソリューションは 困難な暗黒の産業環境で ロボットによる溶接作業の強化に 有用です
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