基于深度学习的VC散热片铜管焊接控制系统

摘要

针对人工控制VC散热片铜管焊接存在缺陷率高的问题,提出基于深度学习的VC散热片铜管焊接控制系统.该系统选用工业相机VCXU-53C采集焊接位置图像;利用改进的深度学习SqueezeNet轻量化神经网络建立焊接网络模型,实时分析采集的焊接位置图像,输出当前焊接进度;识别到焊接进度完成时,立即向高周波焊接设备发送停止信号,从而实现高周波焊接设备的自动化与智能化.该系统经实际应用验证:焊接良率可达到99.91%,满足实时检测的需求.