【摘要】：隨著焊接工業(yè)的不斷發(fā)展,焊接過程中實現(xiàn)自動化、柔性化、智能化已成為工業(yè)發(fā)展必然趨勢。研究焊縫質(zhì)量在線檢測,對提高焊接工藝質(zhì)量和相關(guān)焊接工件質(zhì)量具有重要意義。本文研究基于深度遷移學習的焊接質(zhì)量在線監(jiān)測方法,針對目前焊接過程中產(chǎn)生的焊縫表面缺陷難以檢測與識別的問題,通過研究焊接缺陷數(shù)據(jù)增強、焊接缺陷圖像分類、焊接缺陷目標檢測方法,實現(xiàn)高效精準的焊接質(zhì)量在線監(jiān)測。主要研究結(jié)果如下:(1)基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了焊接缺陷學習樣本的數(shù)據(jù)增強,通過引入條件變量、高斯混合模型、自注意力機制優(yōu)化生成對抗網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù),并提出基于深度卷積神經(jīng)和自注意力機制的生成器和判別器模型;研究生成樣本分布與真實樣本分布的差異性評判方法。實驗表明,利用所提出的數(shù)據(jù)增強算法能為深度學習算法在小規(guī)模焊接缺陷樣本的訓練提供一個有效途徑;(2)引入DropBlock卷積核優(yōu)化和全局平均池化,結(jié)合輕量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MobileNet,提出基于優(yōu)化輕量卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接缺陷分類算法,并利用Fashion-MNIST中小規(guī)模圖像公開數(shù)據(jù)集及焊接X射線內(nèi)部缺陷增強數(shù)據(jù)集對算法進行測試,實驗結(jié)果表明,相對于目前常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法,所提出的焊接缺陷分類算法兼顧識別準確率和訓練效率,具有計算復雜度低和部署易用性良好的優(yōu)點,為嵌入式平臺實現(xiàn)焊接缺陷目標識別提供實現(xiàn)手段;(3)研究焊接缺陷內(nèi)外部特征映射關(guān)系和深度遷移學習策略,利用基于網(wǎng)絡(luò)的深度遷移學習策略實現(xiàn)焊接缺陷內(nèi)外部特征模型的權(quán)重遷移,提高焊接外部特征缺陷分類模型的收斂速度和泛化能力,能有效利用有限焊接外部特征數(shù)據(jù)集進行訓練;研究目標檢測算法,結(jié)合基于深度遷移學習的焊接外部特征缺陷分類模型和One-Stage目標檢測算法,提出基于深度遷移學習的焊接缺陷目標檢測算法,部署到嵌入式AI平臺,對焊接表面圖像進行實時檢測,實現(xiàn)焊接質(zhì)量的實時在線監(jiān)測;
【圖文】：

未娜透

夾渣通常在焊縫中為寬度和黑度不均勻的點或線條狀，主要產(chǎn)生的原因為焊接過程逡逑中產(chǎn)生的熔渣或由于焊縫中存在不干凈的雜質(zhì)。夾渣被射線照相機照出來極其容易，屬逡逑于體積性缺陷，很容易產(chǎn)生應(yīng)力集中因為焊縫受力載面積在焊接過程中會減少，造成交逡逑變載荷的產(chǎn)生根源。在焊接速度太快、電流太小的情況下極易形成夾雜，合理控制焊接逡逑速度、角度、電流，防止焊接夾渣的產(chǎn)生。根據(jù)其形態(tài)的不同，可以將夾渣分為條狀夾逡逑渣、點狀夾渣、塊狀夾渣。逡逑灥■■■逡逑圖２－５氣孔逡逑Ｆｉｇ．邋２－５邋ｐｏｒｏｓｉｔｙ逡逑
【學位授予單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TG441.7;TP391.41;TP18

【參考文獻】

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本文編號：2633220