基于深度学习的焊接缺陷实时检测算法研究

引言

工业制造中，焊接质量把控是保障设备运行安全的核心环节。传统焊接缺陷检测依赖人工目测或简单机器视觉，受环境干扰大，对细微缺陷识别率低，且难以适配高速生产线的实时检测需求。随着制造业智能化升级，对焊接质量检测的效率、精度和自动化程度提出更高要求，传统技术瓶颈亟待通过新兴技术突破来解决。

1 焊接缺陷及其检测需求分析

焊接过程中受材料特性、工艺参数、环境因素等影响，易产生多种缺陷，常见的有裂纹、气孔、未熔合、未焊透、夹渣、咬边等。这些缺陷会严重削弱焊接接头的力学性能，降低结构的承载能力和安全性，可能导致设备运行中出现断裂、泄漏等重大事故，给工业生产带来巨大的经济损失和安全隐患。当前传统检测方法存在明显局限，人工目视检测效率低、主观性强，且难以识别细微或隐蔽缺陷；射线检测、超声检测等无损检测技术操作复杂、成本高，不适用于生产线实时检测场景。随着制造业向智能化、高精度化发展，对焊接质量检测的实时性、准确性和自动化提出了迫切需求，亟需高效的检测技术实现焊接缺陷的快速识别与评估。

2 基于深度学习的焊接缺陷检测技术原理

2.1 深度学习在图像识别中的基本原理

深度学习在图像识别中通过模拟人脑视觉感知机制，构建多层非线性神经网络实现对图像特征的自动提取与识别。其核心在于利用由输入层、隐藏层和输出层构成的深度神经网络，通过海量数据训练自主学习图像的层级特征。底层网络通常学习边缘、纹理等基础视觉特征，中层网络整合基础特征形成部件或区域特征，高层网络则抽象出具有语义信息的整体特征，实现从像素级到语义级的特征转化。与传统手工设计特征的方法不同，深度学习通过反向传播算法不断调整网络参数，优化损失函数，使模型能够自适应复杂图像场景。卷积神经网络（CNN）作为主流架构（原理如图 1 所示），借助卷积操作、池化层和激活函数，有效减少参数规模并增强特征平移不变性，为图像分类、目标检测等任务提供高效的特征表达能力，奠定了在复杂工业图像识别中的技术基础。

图1 卷积神经网络（CNN）原理

2.2 焊接缺陷检测的深度学习建模思路

焊接缺陷检测的深度学习建模需结合焊接图像的特殊性与缺陷识别需求，构建针对性的网络框架与训练策略。首先以焊接区域图像为输入，针对焊接场景中存在的弧光干扰、飞溅噪声、缺陷形态多样等问题，在网络输入端引入图像增强模块，通过光照归一化、噪声抑制等预处理提升图像质量。建模过程中采用“特征提取- 缺陷定位- 分类识别”的三段式架构，基于卷积神经网络构建基础特征提取 backbone，利用残差连接或注意力机制强化缺陷区域特征响应。针对小尺度缺陷检测难题，设计多尺度特征融合结构，将高层语义特征与低层细节特征结合，提升对细微缺陷的感知能力。同时，结合焊接缺陷的类别不平衡特性，采用加权损失函数或难样本挖掘策略优化模型训练过程，通过边界框回归与类别概率预测实现缺陷的精准定位与类型判别，最终形成端到端的焊接缺陷检测模型。

2.3 焊接缺陷检测的实时性优化机制

焊接缺陷实时检测需在保证精度的前提下提升算法运行效率，其优化机制围绕网络轻量化、计算加速与推理流程优化展开。在网络架构层面，采用深度可分离卷积替代传统卷积操作，减少参数规模与计算量，同时通过剪枝技术移除冗余神经元与网络层，在精度损失可控范围内压缩模型体积。针对特征提取过程的高耗时问题，引入特征金字塔压缩策略，对高层特征图进行降维处理，降低后续特征融合的计算负载。推理阶段采用模型量化技术，将浮点型参数转换为低精度整数型，提升硬件计算效率并减少内存占用。此外，结合工业场景的实时性需求，设计动态推理机制，通过预设置信度阈值过滤无效候选框，减少后续分类与回归计算量；利用硬件加速接口优化模型部署，实现GPU 并行计算或FPGA 硬件加速，确保检测帧率满足生产线高速检测的实际需求，最终达成精度与速度的平衡。

3 焊接缺陷实时检测算法设计与实现

3.1 数据集构建与预处理

焊接缺陷检测数据集的构建需覆盖工业生产中常见缺陷类型与复杂场景，通过多源数据采集形成基础样本库。采用工业相机在实际焊接生产线中采集不同材质、工艺参数下的焊接图像，涵盖裂纹、气孔、未熔合等典型缺陷，同时纳入正常焊接区域样本以平衡类别分布。针对样本数量不足问题，运用数据增强技术扩充数据集规模，通过随机旋转、缩放、裁剪模拟不同拍摄角度与距离，利用亮度调整、对比度增强、高斯噪声添加应对光照变化与设备噪声干扰。预处理阶段重点消除图像冗余信息，采用阈值分割提取焊接区域ROI，减少背景干扰；通过边缘平滑与去模糊处理优化图像质量，校正因相机抖动导致的图像畸变。最后对数据集进行标注，采用边界框标记缺陷位置并赋予类别标签，按比例划分为训练集、验证集与测试集，为模型训练与性能评估提供可靠数据支撑。

3.2 焊接缺陷检测算法流程

检测流程以端到端思想为核心，依次完成“图像输入—特征提取—缺陷定位与分类—结果输出”四大环节，并在每个环节嵌入实时性监控与自适应调节机制，确保在高速生产线条件下仍能稳定运行。

（1）图像输入与预处理：工业相机以 78 fps 的速率捕获 2K 分辨率焊接区域图像，首先通过 ROI 阈值分割剔除背景，仅保留焊缝及其邻域；随后 GPU 并行执行亮度归一化、对比度拉伸和高斯滤波，抑制弧光与飞溅噪声。若图像模糊度指标 Laplacian 方差 <100 ，则触发防抖补偿模块，调用卡尔曼滤波预测下一帧ROI 位置，避免重复分割。

（2）特征提取：轻量化骨干网络采用深度可分离卷积 + 残差连接的混合结构，前两层输出 1/4 尺度特征图保留边缘与纹理细节，后四层逐层下采样至 1/32 尺度获取全局语义信息。实时性监控模块在 FPGA 侧实时统计各层耗时，若某层延迟 >3ms ，则动态跳过该层的部分通道计算，保证整体延迟≤11 ms。

（3）缺陷定位与分类：特征金字塔网络将1/4、1/8、1/16、1/32 特征图逐级上采样融合，形成四层多尺度特征。锚框机制在每层特征图上生成不同尺度的候选框，采用 CIoU 损失回归边框，Softmax 分类器输出缺陷类型。非极大值抑制（NMS）以 IoU 阈值为0.5 过滤冗余框，最终输出缺陷类别、置信度及精确边框。

（4）结果输出与闭环控制：检测结果通过共享内存零拷贝机制推送至上位机，延迟 <1ms ；上位机将缺陷坐标映射到机器人坐标系，触发激光打标或参数修正指令。同时，系统缓存最近100 帧检测结果与对应焊接参数，用于夜间云端增量训练，实现算法自进化。

3.3 算法性能优化与改进策略

为提升焊接缺陷检测算法的综合性能，需从精度强化与效率提升两方面制定优化策略。在网络结构层面，引入注意力机制模块，通过空间注意力聚焦缺陷区域特征，通道注意力增强关键特征通道权重，减少背景噪声干扰。针对小样本缺陷识别难题，采用迁移学习策略，基于预训练模型初始化网络参数，结合数据增强与伪标签技术扩充有效训练样本，缓解类别不平衡问题。训练过程中采用动态学习率调整策略，通过余弦退火算法平衡模型收敛速度与泛化能力，引入混合精度训练减少计算资源消耗。在实时性优化上，采用模型蒸馏技术，以高精度复杂模型为教师模型指导轻量化学生模型训练，在压缩模型体积的同时保留检测精度。此外，通过量化感知训练将模型参数从 32 位浮点型转为 8 位整型，配合推理引擎加速部署，最终实现算法在检测准确率、召回率与帧率上的协同提升。

表1 焊接缺陷检测算法性能对比结果