[发明专利]一种基于卷积神经网络对螺柱焊焊接质量的检测方法在审
| 申请号： | 202111561557.9 | 申请日： | 2021-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN114240896A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 刘嘉;陈成伟;巩一霈 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络对螺柱焊焊接质量的检测方法，包括：采集系统采集螺柱焊相关的源样本，并对源样本进行分类；对源样本进行预处理；将卷积神经网络模型在预设数据集里进行预训练，获得预训练模型，且基于实际的分类样本数据集对预训练模型进行再次训练，获得最终模型；保存所述最终模型，并输入经过预处理的样本进行在线检测，预测所述焊接样本的分类类型。通过采集训练样本，训练基于预训练的卷积神经网络的焊接质量分类器，使其能快速准确地识别不同种类的焊接缺陷类型，能有效解决当前螺柱焊质量在线检测准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 螺柱焊 焊接 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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