一种基于卷积神经网络的天窗安装板焊接质量检测方法

本发明公开了一种基于卷积神经网络的天窗安装板焊接质量检测方法，包括如下步骤：利用工业相机获取被检测件的图片数据，输入基于卷积神经网络的模型中；卷积神经网络结合Sobe l边缘检测算子，提取焊接表面局部纹理和边缘特征，基于余弦相似度计算特征间的相似性，用于识别焊接表面的细微纹理变化；通过区域提议网络提取焊点形状和拉铆螺母的几何结构特征，用于识别尺寸偏差。本发明采用基于小样本学习的模板匹配方法。模型首先提取输入数据中的关键特征，并将其映射到统一的特征空间，随后借助预先构建的模板库进行相似度比对，实现快速的缺陷类型识别。