基于目标检测的焊接电弧形态在线定量检测

摘要

超窄间隙焊接过程中电弧形态难以在线监测和定量描述,为此提出基于YOLOv5s的轻量化目标检测网络YOLO-SEC.设计3种轻量化卷积模块AD-Shufflenet、LC3和Conv-Maxpool,应用于基线网络的骨干网络和颈网络;在检测头网络中使用单检测层推理结构,有效降低网络复杂度.设计并使用k-means+算法聚类数据集的已标注锚框,得到网络训练所需的预设锚框尺寸.引入EIoU定位损失函数,提升网络的准确率.将单目线性相机标定算法引入预测框绘制函数,在焊接前通过标定将像素长度转化为实际长度,实现电弧尺寸的定量描述.实验结果表明,YOLO-SEC的检测精度达到99.2%、测量误差小于0.5%、推理速度为3.1 ms、网络体积为0.6 MB,以上指标均优于YOLOv5s网络和同类型轻量化网络.