基于改进的卷积神经网络的车身焊接缺陷实际检测方法

摘要

基于改进的卷积神经网络的车身焊接缺陷实际检测方法。该方法包括以下步骤：步骤1，焊接图像采集：利用高清相机采集存有焊接缺陷的车身焊接图像；步骤2，训练样本制作：利用YOLO v3模型提取车身存在缺陷的焊接区域，并对各焊接缺陷进行分类并制作相应的标签；步骤3，模型离线训练：利用步骤2所得的训练样本对改进的卷积神经网络进行训练，直至网络模型收敛；步骤4，模型在线检测：将步骤1~步骤3训练得到的改进的卷积神经网络安装于上位机中，实时对采集上传的车身图像进行焊接缺陷的检测。本发明所述方法可以准确有效的对车身中存在的焊接缺陷进行检测，保证出厂车身的质量，具有良好的实际应用价值。