制造过程数据驱动的焊接缺陷检测与管控方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种制造过程数据驱动的焊接缺陷检测与管控方法和系统，属于焊接缺陷检测技术领域，包括：通过绑定在焊接机器人上的工业相机采集焊缝图像；构建深度学习网络模型；根据焊缝图像对深度学习网络模型进行训练，得到焊接缺陷检测模型；其中，通过损失函数设计、优化算法与学习率策略、迁移学习、数据增强和批注标准化对深度学习网络模型进行训练；将焊接过程中拍摄的图像输入到焊接缺陷检测模型中，输出焊接缺陷结果；根据焊接缺陷结果，对焊接生产质量进行控制。采用本发明专利技术的技术方案，有效提高焊接过程中的缺陷检测结果准确率，代替人工检测，能够实现不间断检测，大大提高了检测效率，并根据数据分析降低焊接缺陷率，提高焊接质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于焊接缺陷检测，尤其涉及一种制造过程数据驱动的焊接缺陷检测与管控方法和系统。

技术介绍

1、长期以来，焊接外观缺陷检测一直依赖于人工目视检测，人工目视检测虽然可靠性高于计算机检测的方法，但是其检测结果受主观因素影响较大，在检测的过程中容易存在视觉疲劳。除此之外，焊接过程往往伴随着高温高热等环境，检测工况较为恶劣，采用人工目视检测的方法就要等到产品焊接完成再进行检测，无法实现检测的实时性。采用机器视觉的方法则可以避开这种恶劣的工况，实现焊接缺陷的预警，同时，辅助以少量的人为干预与复核，极大地保证外观检测结果的可靠性。

2、焊接接头外观的机器视觉检验方法是利用视觉传感器采集焊缝表面的图像，并借助图像处理、模式识别技术检测焊缝表面的缺陷。机器视觉检验的方法自动化水平高，且不受人为因素影响，检验结果方便进行数字化地存储，适合大批量的检验任务，根据不同的工况选择合适的算法进行检验可以极大地提高检测的准确率。

3、近年来，基于计算机视觉的焊接缺陷检测技术为焊接质量检测带来了新的解决方案。现有研究主要集中于以下三类方法：

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种制造过程数据驱动的焊接缺陷检测与管控方法，其特征在于，包括：

2.一种制造过程数据驱动的焊接缺陷检测与管控系统，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】

1.一种制造过程数据驱动的焊接缺陷检测与管控方法，其特征在于，包括：

...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏巍，路海波，王子鑫，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：