检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:徐开源 徐学谦 杨洪刚 陈云霞 XU Kaiyuan;XU Xueqian;YANG Honggang
机构地区:[1]上海电机学院机械学院,上海201306 [2]上海第二工业大学智能制造与控制工程学院,上海201209
出 处:《焊接技术》2024年第12期104-108,共5页Welding Technology
基 金:国家自然科学基金(51809161);上海市自然科学基金(18ZR1416000)。
摘 要:针对目前焊点外观质量检测过程中存在的人的疲劳和经验欠缺等问题,提出了一种基于机器视觉的焊点外观质量检测的方法,采用工业相机进行图像采集,并通过图像处理算法对焊点的内外轮廓直径进行测量;提出基于EfficientNetV2模型对焊点进行分类识别,引入ReLu激活函数和StackedLinearClsHead分类头,提高了焊点分类的准确率和模型的鲁棒性。试验表明,共检测232张完好和有缺陷的焊点图像,mAP值为98.42%,并且将尺寸测量和分类结果相结合,更加便于分析焊点特性。
关 键 词:电阻点焊 机器视觉 图像处理 缺陷识别 EfficientNetV2
分 类 号:TG441.7[金属学及工艺—焊接] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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