焊接技术水平是衡量一个制造大国强弱的重要指标,我国对焊接工人的需求一直保持较大的趋势,特别是高技术焊工。焊接技能培训是提高焊接水平的重要途径,随着虚拟现实技术的飞速发展,焊接培训逐渐由传统实物训练模式转向虚拟模拟与实物训练相结合的新模式,虚拟焊接模拟器依靠其安全、高效、无污染等优势,在焊接培训工作中受到欢迎,并逐渐推广应用,然而在计算机虚拟环境中如何评价虚拟焊接质量并指出学员操作问题一直是一个技术难度。因此,本文深入研究了面向虚拟焊缝缺陷识别的深度学习方法,拟提高虚拟焊接培训水平。本文的主要研究成果如下:(1)针对现有虚拟焊缝模拟技术所存在的计算复杂、真实感差等问题,研究了一种基于光滑粒子流体动力学的二氧化碳焊接模拟方法,能够快速且逼真地模拟出焊缝的几何形态特征,同时基于GPU渲染技术,对焊缝材质、焊接飞溅以及烟雾效果进行细节刻画,真实呈现焊液生成、流动到凝固的焊缝成形过程。(2)以虚拟焊缝缺陷图像为研究对象,对采集到的缺陷图像进行预处理。首先对缺陷图像进行灰度转换,在保留原始图像形态特征的前提下,减少数据处理量。并采用Otsu优化分割算法对缺陷区域进行分割,相对于传统Otsu分割法,缺陷区域的分割更为完整,边界轮廓更加清晰,同时提高了分割速度,为后续缺陷特征的准确提取与识别奠定了基础。(3)为准确提取虚拟焊缝缺陷特征,采用深度学习方法,深入研究了卷积神经网络识别算法,结合焊缝缺陷特征与类别,搭建了一个9层卷积神经网络缺陷识别模型,神经元采用Relu激活函数,以加快网络收敛速度,可有效避免训练过程中“梯度消失”的问题,并在全连接层采用Dropout以增加网络的泛化能力,同时在所采集的原始图像基础上进行数据增强,大幅扩充样本数量,以优化模型的训练效果。(4)针对焊缝缺陷识别深度学习网络的训练,对比分析了三种深度学习常用框架,选用TensorFlow框架对缺陷识别网络进行训练与测试,进行了多组训练批次、学习率以及优化器参数的交叉试验以提高网络训练的准确性与鲁棒性,最终取得识别准确率高达96.7%,并进行了200张新样本数据集的测试,得到的准确率为96%,体现了模型较好的泛化性。最后与经典卷积神经网络模型LeNet-5的训练结果作对比分析,验证了本文网络模型对于焊缝缺陷识别的有效性。