基于YOLOv11的焊缝识别跟踪算法研究

来源：机械与电子杂志2026年第01期北京时间：

作者：王高伟;杨飞1;杨成林;刘亚东;胡明明;刘新华

单位： (1.国能神东煤炭集团有限责任公司寸草塔煤矿,内蒙古 鄂尔多斯 017209;2.中国矿业大学机电工程学院,安徽 徐州 221116)

摘要：针对自动化焊接中焊缝检测精度和实时跟踪能力不足的问题,提出了一种基于YOLOv11的焊缝识别与跟踪方法。该方法分析焊缝视觉特征,构建了适用于焊缝检测的数据集,并在YOLOv11模型的基础上结合激光条纹中心线提取算法,实现对焊接过程中焊缝的高精度检测与实时跟踪。实验结果表明,在512×512分辨率下,所提方法的识别精度达到99.51%,焊缝特征点识别的最大误差为1.05像素,推理速度为54 ms/张图片,平均定位误差小于2.2 mm,能够有效满足智能制造生产线对焊缝质量监控的严格要求。

关键词：焊缝识别;焊缝跟踪;特征提取;深度学习