摘要
本发明涉及视觉质量检测技术领域。用于焊接机器人的视觉检测方法及系统,其方法包括:通过多角度图像获取、多尺度降噪优化及焊点特征增强处理,构建高质量的焊接图像序列;采用自适应特征提取和跨尺度特征融合技术,生成融合焊接特征张量;利用注意力机制增强和自动分割技术,实现焊点区域的精确提取和微观缺陷增强识别;结合历史焊接质量评估数据,进行动态特征关联分析,构建质量评估模型;通过多维度缺陷类型识别和自适应质量等级评估,建立焊接质量诊断策略;最终实现焊点缺陷的动态质量预测和实时监控。本发明实现了焊接质量的精准评估和实时监控,实现了产品生产效率与产品质量的双重提升。
技术关键词
焊接特征
视觉检测方法
焊点缺陷
焊接机器人
特征关联分析
跨尺度特征融合
图像
图谱
多角度
数据
多层次特征
多尺度
矩阵
小波变换降噪
策略
特征融合技术
注意力机制
动态
系统为您推荐了相关专利信息
控制焊接机器人
智能机器人
三维模型
焊枪角度
集成装置
分布式强化学习
焊接机器人
多机器人协作
机器人状态信息
视觉传感器
金属间化合物厚度
数据
长短期记忆网络
金属间化合物层
序列
芯片检测方法
图像
机器视觉检测方法
半导体检测技术
芯片检测系统
机器人工具坐标系
焊接工艺
轨迹生成方法
机器人运动算法
关系