摘要
本申请实施例公开了一种激光加工检测方法和设备。检测方法包括:接收激光加工路径中至少一个加工点的光辐射信号,该光辐射信号包括:红外辐射信号、可见光辐射信号、加工激光反射信号中的一种或多种;通过单点光电传感器将所述接收到光辐射信号进行光电转换成电信号;建立表征激光加工过程中,激光加工点对应所述电信号变化的对应关系;根据所述对应关系和预存的激光加工标准件加工点对应的正常电信号,确定激光加工件加工点初步质量存在缺陷的加工点数据;其中,所述正常电信号为激光加工件加工点在一种工艺参数下合格加工过程中,对应变动的电信号取值幅度范围;根据预先训练的机器学习模型对所述存在缺陷的加工点数据进行再一次质量判断,以确定激光加工件加工点质量。采用本申请实施例通过将现有多光谱光学检测算法与AI检测算法之间进行融合,在接近零漏杀的条件下降低过杀数,达到节约生产成本的作用。
技术关键词
加工点
电信号
机器学习模型
人工智能数据
标准件
加工件
深度学习网络
激光加工过程
频域特征
处理单元
光电传感器
检测设备
滤波算法
关系
可见光
节约生产成本