深度学习在焊点缺陷识别中的应用与优化研究

随着焊接技术在制造业中的广泛应用,焊点缺陷的识别和优化成为了焊接质量控制的重要任务。传统的焊点缺陷检测方法受限于人工特征提取和分类器设计等问题,面临识别精度不高和工作效率低下的挑战。而深度学习作为一种基于数据驱动的机器学习方法,具备自动特征提取和端到端学习的能力,为焊点缺陷识别带来了新的机遇。本文旨在探讨深度学习在焊点缺陷识别中的应用与优化研究。

基于图像处理的焊点缺陷识别方法的研究

针对生产线上的SMT(表面贴装技术)焊点图像的特点,研究基于图像处理的焊点缺陷识别算法,采用中值滤波、迭代阈值法、Sobel算子等一系列的图像预处理方法,有效抑制了噪声干扰,提高了图像的对比度,提取出较好的图像特征。采用径向基函数(RBF)神经网络对四种焊点缺陷进行识别。仿真结果表明,RBF神经网络很好地克服BP神经网络训练过程收敛依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,具有较快的运算速度和较好的检测结果,基于图像处理的焊点识别方法是有效的。

基于小波特征与支持向量机的焊点缺陷识别方法的研究

基于视觉信息的焊点缺陷检测已成为当前机器视觉中的研究热点问题.针对焊接设备的不稳定性、操作环境的不确定性等问题对焊点质量的影响,本文提出了利用增强小波系数和主成分分析相结合的方法对焊点图像特征进行提取,利用主成分分析的降维作用,对提取的增强小波系数50维特征向量进行降维处理.同时提出了融合决策树与支持向量机的方法对焊点的缺陷类型进行识别.实验结果表明,本文提取的焊点特征值具有更好的区分性与紧致性,提出的分类方法有效提高了焊点缺陷检测的识别率,同时提高了算法效率.

基于特征聚集度的FCM-RSVM算法及其在人工焊点缺陷识别中的应用

针对人工焊点缺陷识别方法进行研究,提出了一种基于特征聚集度的模糊C均值聚类(FCM)与松弛约束支持向量机(RSVM)联用的分类识别算法。在提取人工焊点特征向量的基础上,算法首先对样本特征数据进行模糊C均值聚类,依据样本隶属度函数计算不同特征的特征聚集度,并由特征聚集度指标改进RSVM算法中的松弛量参数,建立最终的分类器模型。实验结果表明:本文提出的算法建立了泛化能力更强的分类模型,能有效抑制噪声及模糊边界点对分类模型的影响,在人工焊点缺陷识别的应用中获得了满意的识别结果。

基于改进小波变换的焊点识别方法的研究

随着印刷电路板组装技术向着高密度化和"零缺陷"方向发展,市场对自动光学检测系统的要求也向高准确率、智能化方向发展.针对机器视觉系统中提取有效的图像特征是进行焊点缺陷识别的关键所在,提出了一种改进的小波增强算法进行特征提取,该方法采用分段线性形式的增强函数,只将某一部分系数增强,从而增强了较弱的边缘和细节,提取了更有效的特征信息.将得到的此焊点特征与其面积、周长共同组成焊点的特征向量,利用BP神经网络识别焊点缺陷.仿真结果表明,此方法具有较高的识别率.