深度学习驱动的线阵相机焊缝瑕疵高效检测

本文主要探讨的是基于线阵图像深度学习的电池组焊缝瑕疵检测技术。在这个研究中，作者针对激光焊缝质量的高效检测需求，提出了一种创新的方法，利用线阵图像传感器进行在线检测，并结合深度学习算法进行焊缝瑕疵的快速、准确识别。 首先，文章优化了基于YOLO（You Only Look Once）的深度学习网络。YOLO是一种实时物体检测算法，它通过一次前向传播就能同时预测出图像中的多个对象及其位置，这对于焊缝瑕疵这类小目标的检测非常适用。作者对YOLO进行了针对性的调整，以适应激光焊缝的特性，可能包括网络结构的微调、损失函数的选择以及数据增强等策略，以提高模型的性能。 接着，为了提高检测框定位的精度，作者在实验数据集中加入了合适的锚框。锚框是YOLO中预先定义的不同大小和比例的候选框，它们帮助算法理解不同尺寸的瑕疵。通过合理的锚框设计，网络能够更准确地捕捉焊缝瑕疵的细节，从而提升检测的准确性。 多尺度特征融合技术也是关键的一环。通过集成不同尺度的特征，网络可以捕捉到焊缝瑕疵在不同分辨率下的表现，从而增强了对瑕疵的识别能力。这种技术有助于减少因尺度变化导致的误判，提高整体的检测精度。 此外，作者还针对实际应用制作了一个特定的数据集，并提出了数据集预处理方法来训练深度学习网络。预处理包括图像增强、归一化、标注等步骤，旨在提高模型对实际工件中焊缝瑕疵的泛化能力，使得网络在实际应用中能更好地识别各种类型的瑕疵。 实验结果显示，该方法对于单孔、穿孔、凹槽等常见焊缝瑕疵具有极高的识别率，达到了94%以上。而且，对于4096像素×4000像素的大型工件图像，检测时间仅为0.97秒，这相较于传统的超声波或射线图像检测方法，有着显著的速度优势，有利于实现实时在线检测。 总结来说，这篇文章主要贡献在于提出了一种高效、准确的基于线阵图像深度学习的电池组焊缝瑕疵检测方法，通过优化YOLO、引入锚框、多尺度特征融合以及数据集预处理，显著提升了焊缝瑕疵的检测性能，为电池组生产过程的质量控制提供了强有力的支持。这项工作在机器视觉、焊缝检测领域具有较高的实用价值和理论意义。