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申请/专利权人：沈阳工业大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的焊缝质量缺陷实时检测方法，属于无损缺陷检测技术领域。具体涉及图像预处理、改进的YOLOV8n网络模型和数据库实现了激光焊接过程中的焊缝质量缺陷实时检测，首先获取激光焊接过程中的质量缺陷图像并进集灰度处理—高斯滤波—锐化—图像增强于一体的焊缝图像预处理来获取训练图像，有效放大缺陷特征；同时针对性对网络进行改进，构建了一种汽车电池盒焊缝质量缺陷检测模型，加入注意力机制，并利用处理后的样本数据对网络进行训练。实验结果表明，针对气孔微小缺陷的识别精度提高了28％，针对焊偏缺陷的识别精度提升了1％，针对未熔合缺陷识别精度提升了9％，精度提升明显。
主权项：1.一种基于深度学习的焊缝质量缺陷实时检测方法，其特征在于，该方法包括：获取激光焊接加工过程中熔池状态的焊缝加工图像；构建缺陷检测网络，并对缺陷检测网络进行改进，获取优化缺陷检测网络，具体为：在backbone层加入MHSA注意力机制，在head层加入ShuffleAttention注意力机制；其中缺陷检测网络为YOLOV8n模型；获取样本数据集，对样本数据集进行集灰度处理—高斯滤波—锐化—图像增强于一体的图像预处理方法来处理来获取训练图像，并利用预处理后的样本数据对改进后的网络进行训练；利用训练好的改进后缺陷检测网络和待检测图像对熔池状态下的焊缝质量缺陷进行检测；通过检测系统连接SQLsever数据库实现实时的检测数据收集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳工业大学 一种基于深度学习的焊缝质量缺陷实时检测方法
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