摘要
本发明提供了一种汽车零部件的焊接缺陷识别方法、系统、设备及介质,涉及汽车焊接技术领域,方法包括利用结构光视觉传感器和高频超声传感器获取汽车零部件的待焊接区域的三维结构光数据和在焊接过程中产生的声波信号,得到用于识别焊接内部缺陷的特征频率信息;通过热成像相机捕捉汽车零部件的待焊接区域的热分布图像得到用于识别焊接缺陷热异常的区域特征信息,得到用于识别焊接缺陷的磁光信号特征信息。通过训练一个深度学习模型对融合后的特征表示进行缺陷识别与分类,得到缺陷识别结果;通过模拟退火算法调整焊接参数,从而识别到汽车零部件的焊接缺陷。本发明能够识别多种焊接缺陷,从而显著提高了焊接质量检测的准确性和效率。
技术关键词
汽车零部件
缺陷识别方法
信号特征信息
结构光视觉传感器
三维结构
热成像相机
轮廓信息
傅里叶变换处理
模拟退火算法
高频超声
深度学习模型
缺陷识别系统
针孔摄像机模型
声波
玻尔兹曼定律
置信传播算法
深度学习算法
双目视觉技术
识别焊缝
温度校准
系统为您推荐了相关专利信息
输电线路绝缘子
缺陷识别方法
功率
绝缘子缺陷
权重融合深度
芳香环类化合物
多元线性回归模型
描述符
指纹结构
分子
血小板衍生生长因子
调节血小板
受体
蛋白
川牛膝
缺陷识别方法
特征工程
缺陷识别系统
深度特征提取
视觉