一种基于深度学习的焊缝及焊缝缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的焊缝及焊缝缺陷检测方法，采用YOLOV3网络实现焊缝和/或焊缝缺陷检测；网络的训练步骤：将工件图像利用定位框对焊缝进行框选、标记，作为训练数据集；将焊缝图像利用定位框对焊缝缺陷进行框选、标记缺陷类型，作为训练数据集I；获取定位框的坐标x_p、y_p，以及宽高尺寸w_p、h_p；初始化网络；随机调取输入张量a_j进行训练计算，输出检测结果；利用检测结果计算预测结果的误差函数loss；结合梯度下降法调节权重W和偏置值b，如此循环，得到训练好的网络；本方法，对多条焊缝、多种缺陷类型同步检测，一次测量即可实现焊缝识别定位及缺陷检测，有效提高测量效率和精度。