基于深度卷积神经网络模型的焊缝质量缺陷检测系统

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基于深度卷积神经网络模型的焊缝质量缺陷检测系统
申请号:CN202410887976
申请日期:2024-07-04
公开号:CN118429343B
公开日期:2024-09-20
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度卷积神经网络模型的焊缝质量缺陷检测系统,涉及图像处理技术领域,该系统运行时,通过采集模块对测试前和测试后的焊接件进行采集图像信息,通过检验记录模块记录焊接件测试前和测试后的内部状态信息,统计分析后获取:焊接件内部状态偏差比例系数Pcxs,通过分析模块对采集的图像信息进行预处理,再通过特征提取模块使用深度卷积神经网络模型进行训练和提取,获取第一数据集和第二数据集,并通过数据处理模块进行处理和拟合,获取:焊缝评估指数Pgz,再与预审的焊接件焊缝评估阈值P进行匹配,获取焊接件焊缝状态评估策略方案,实现了全天候固定周期的检测,有助于及时发现和解决问题,确保产品质量。
技术关键词
深度卷积神经网络模型 焊接件 缺陷检测系统 偏差 图像传感器设备 焊缝结构 颜色识别传感器 焊缝外观 气泡 特征提取模块 数据处理模块 图像采集模块 采集单元 分析模块 超声波技术 指数 检验单元