[发明专利]焊接缺陷智能检测方法、装置、焊接设备和存储介质

权利要求书

1.一种焊接缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取自动焊接装置的焊接完成信号；

控制图像采集装置获取所述自动焊接装置对应的焊接区域图像；

根据预先训练的焊接缺陷检测模型确定所述焊接区域图像的缺陷检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取自动焊接装置的焊接完成信号，包括：

使用串口数据交换协议建立与所述自动焊接装置的通信连接；

接收所述通信连接上发送的焊接完成信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制图像采集装置获取所述自动焊接装置对应的焊接区域图像，包括：

通过以太网接口数据交换协议建立与图像采集装置的通信连接；

基于所述通信连接发送控制信息到所述图像采集装置以触发所述焊接区域图像的采集；

接收所述通信连接上传输的所述焊接区域图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预先分类并标注的图像数据集训练所述焊接缺陷检测模型，其中，所述图像数据集包括分别被标注为合格、不合格和未检测的焊点图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预先分类并标注的图像数据集训练所述焊接缺陷检测模型，包括：

按照预设比例将所述图像数据集分割为训练图像集和训练验证集；

将所述训练图像集输入到待训练检测模型进行训练，其中，待检测训练模型按照YoloV4深度卷积神经网络模型结构搭建，所述YoloV4深度卷积神经网络模型使用relu激活函数；

将所述训练验证集输入到所述训练后的所述待训练检测模型并获取分类结果；

若所述分类结果不满足训练结束条件，则返回继续执行待检测模型的训练操作，否则，将所述待训练检测模型训练完成作为焊接缺陷检测模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预先训练的焊接缺陷检测模型确定所述焊接区域图像的缺陷检测结果，包括：

将所述焊接区域图像输入所述焊接缺陷检测模型以获取所述焊接区域图像的分类结果，其中，所述分类结果包括合格焊点、不合格焊点以及未检测焊点中一种；

将所述分类结果标识在所述焊接区域图像作为缺陷检测结果。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述缺陷检测结果存储到所述焊接缺陷检测模块的训练图像集；

每隔阈值时间根据所述训练图像集对所述焊接缺陷检测模型重新进行训练。

8.一种焊接缺陷智能检测装置，其特征在于，所述装置包括：

信号获取模块，用于获取自动焊接装置的焊接完成信号；

图像采集模块，用于控制图像采集装置获取所述自动焊接装置对应的焊接区域图像；

缺陷检测模块，根据预先训练的焊接缺陷检测模型确定所述焊接区域图像的缺陷检测结果。

9.一种焊接设备，其特征在于，所述焊接设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

自动焊接装置，用于对待焊接物体进行焊接；

图像采集装置，用于采集所述自动焊接装置的焊接区域图像；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的焊接缺陷智能检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的焊接缺陷智能检测方法。