一种面向焊缝目标检测的深度学习模型优化方法、基于优化深度学习模型的焊缝目标检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种面向焊缝目标检测的深度学习模型优化方法，包括步骤：S1、使用预训练权重FP32对SSD深度学习模型进行初始化，再使用预先采集的焊接过程的焊缝图像数据集进行训练，得到训练后的深度学习模型；S2、使用ADMM算法对所述训练后的深度学习模型进行联合权重剪枝、量化和反量化，并再次量化后得到优化深度学习模型。本发明同时公开了一种基于优化深度学习模型的焊缝目标检测系统，包括嵌入优化深度学习模型的微控制器、激光视觉传感器、焊接机器人、配套焊接设备、工件夹持工作台、控制柜及焊枪。本发明还公开了一种基于优化深度学习模型的焊缝目标检测方法。本发明解决了现有深度学习算法过度消耗硬件资源的问题，降低了焊接生产成本。