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一种改进卷积神经网络模型的焊缝缺陷识别方法
摘要
随着焊接工艺和设备的不断提升，焊接质量得到了明显的提高。但由于焊接工艺的复杂性、技术难度和操作依赖人工经验等因素，焊缝中仍然难免出现缺陷。因此，如何快速准确地检测焊接缺陷，对于焊接质量保障和提高焊接生产效率具有十分重要的意义。本文提出了一种改进卷积神经网络模型的焊缝缺陷识别方法。首先采用基于数据增强方法的数据预处理，增加训练数据样本的多样性和数量。其次，采用更加有效的卷积神经网络结构，并加入残差网络进行训练，提高了模型的准确率和稳定性。最后，在实验中，将本方法与传统的卷积神经网络模型进行比对和评估，结果表明本方法能够更加准确地检测出焊接缺陷，为焊接质量的提高提供了一定的技术支持。
关键词：焊接缺陷，卷积神经网络，数据预处理，残差网络，准确率
Abstract
Withthecontinuousimprovementofweldingtechnologyandequipment,thequalityofweldinghasbeensignificantlyimproved.However,duetothecomplexityofweldingtechnology,technicaldifficultyandoperationdependenceonmanualexperience,weldingdefectsarestillinevitableinweldingseams.Therefore,howtodetectweldingdefectsquicklyandaccuratelyisofgreatsignificanceforweldingqualityassuranceandimprovingweldingproductionefficiency.Thispaperproposesanimprovedconvolutionalneuralnetworkmodelforweldingdefectrecognition.Firstly,datapreprocessingbasedondataaugmentationmethodisadoptedtoincreasethediversityandquantityoftrainingdatasamples.Secondly,amoreeffectiveconvolutionalneuralnetworkstructureisused,andresidualnetworkisaddedfortrainingtoimprovetheaccuracyandstabilityofthemodel.Finally,intheexperiment,thismethodiscomparedandevaluatedwiththetraditionalconvolutionalneuralnetworkmodel.Theresultsshowthatthismethodcanmoreaccuratelydetectweldingdefects,providingacertaintechnicalsupportforimprovingweldingquality.
Keywords:weldingdefect,convolutionalneuralnetwork,datapreprocessing,residualnetwork,accuracy
一种改进卷积神经网络模型的焊缝缺陷识别方法
1.介绍
焊接工艺是制造工业中常用的一种连接工艺，然而，由于焊接过程的复杂性、技术难度和操作依赖人工经验等因素，焊缝中往往存在着各种缺陷，如气孔、夹杂、裂纹、未焊透等，这些缺陷会影响焊缝的耐久性和强度，从而影响焊接的质量和安全性。因此，如何快速准确地检测焊接缺陷，对于焊接质量保障和提高焊接生产效率具有十分重要的意义。
传统的焊缝缺陷识别方法主要依赖人工判断或使用机械设备，例如X射线、超声波、磁粉检测等，这些方法要么精度不高，要么成本较高，不够快速、准确，且不具备自动化的特性。随着深度学习技术的发展，研究焊缝缺陷识别的卷积神经网络模型也逐渐成为热门研究方向，取得了不少成果。然而，传统的卷积神经网络模型仍然存在一些问题，例如模型的准确率和稳定性不够高，样本数据量不足等。
针对这些问题，本文提出了一种改进卷积神经网络模型的焊缝缺陷识别方法。通过对数据进行预处理，增加数据样本的多样性与数量，改进卷积神经网络的结构，并采用残差网络进行训练，提高了模型的准确率和稳定性。
2.数据预处理
在进行卷积神经网络训练前，需要先进行数据预处理，包括数据清洗、数据分类和数据增强等步骤。
2.1数据清洗
在对焊缝图像进行识别前，需要对数据进行清洗，去除一些无效的数据。例如：非焊接区域的图像、图