【摘 要】
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对焊件表面及亚表面微小焊接缺陷进行检测是保证焊接质量的关键,提出一种基于深层卷积神经网络的磁光成像焊接缺陷检测方法.以法拉第磁致旋光效应为基础,分析磁光成像原理,建
【机 构】
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广东工业大学广东省焊接工程技术研究中心 广州 510006;黄埔海关技术中心 广州 510730
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对焊件表面及亚表面微小焊接缺陷进行检测是保证焊接质量的关键,提出一种基于深层卷积神经网络的磁光成像焊接缺陷检测方法.以法拉第磁致旋光效应为基础,分析磁光成像原理,建立深层卷积网络预测模型,研究不同模型结构参数对训练结果的影响.通过对深度卷积神经网络中间机理分析,研究模型训练过程并自动寻找卷积核最优参数.试验结果表明,第一层卷积核尺寸选择7×7和采用Relu激活函数可以使预测模型达到最佳效果,焊接缺陷磁光成像平均训练准确率为98.61％,凹坑、裂纹、未焊透、未熔合、无缺陷5种焊接试样预测准确率分别为84.38％、98.05％、84.38％、100％、100％,平均预测准确率为93.36％.
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