基于机器视觉的管件自适应定位与智能切割方法及系统

本发明公开了基于机器视觉的管件自适应定位与智能切割方法及系统，涉及智能控制领域，包括：通过多视角工业相机采集管件图像，利用卷积神经网络提取三维特征，建立完整的管件三维模型；构建自适应定位模型，采用CNN‑LSTM混合深度学习算法求解管件的精确位置坐标和姿态角；根据切割参数要求，通过A*路径规划算法生成最优切割路径，控制切割机器人执行作业；切割过程中实时采集图像进行质量监测，若发现偏差则动态调整运动参数；将全过程数据归档存储，并运用增量学习技术持续优化定位模型。本发明的优点在于：以机器视觉结合深度学习实现管件精准三维建模与定位，通过A*路径规划、实时视觉监测+PID纠偏及增量学习优化，完成管件智能化高质量切割。