人工智能技术在焊偏缺陷检测中的应用

本文针对焊接机器人生产过程中最常出现的焊偏故障,通过高精度传感器,采集焊接过程中的电流、电压等时序数据,首先通过人工构造了有效的高质量的时域,频域及时频域特征,通过机器学习算法构建焊偏缺陷检测模型,其次,提出了一种定制的端到端神经网络模型,通过实验结果表明,定制的端到端神经网络模型结果优于传统的机器学习方法。