摘要
本发明公开了一种焊接操作工序及质量视觉监测的方法,首先构建焊接缺陷图像数据集和焊接操作视频数据集,然后用EDS‑SuqeezeNet网络构建焊接缺陷目标检测网络的骨干网络,用焊接缺陷图像数据集训网络获得焊接缺陷目标检测模型。同时构建焊接操作关键点动作识别网络,用焊接操作视频数据集训练焊接操作识别网络,获得焊接操作关键点动作识别模型;利用训练得到的模型,对焊接工件图片和焊接操作视频进行识别检测,获得焊接工件的缺陷类别、焊接操作规范识别结果。本发明能够检测焊缝的均匀性、焊接飞溅和焊缝断裂等缺陷,及时反馈给工人进行调整,有效提升了焊接工件的质量,还大大提高了生产效率和一致性。
技术关键词
网络
动作识别模型
输入端
输出端
缺陷类别
视觉
多头注意力机制
输出特征
手部关键点
工件
Softmax分类器
模型训练模块
跨尺度特征融合
视频流
预测类别
编码器
系统为您推荐了相关专利信息
策略优化模型
策略优化方法
进化算法
强化学习模型
特征工程
意图预测方法
历史轨迹数据
空间特征提取
多模态
注意力机制
空间分布特征
监测预警方法
历史监测数据
时间敏感网络
储能
楼宇防火系统
消防管理方法
智能化楼宇
指数
时间段
故障检测
修复方法
水下机器人系统
定位故障
生成训练数据