基于深度学习的焊接缺陷检测与质量评估研究

摘要：深度学习技术在智能制造领域的应用不断深化，为焊接质量控制提供了新的技术路径，通过构建基于卷积神经网络的深度学习模型，结合图像增强与数据扩充技术，对焊缝图像进行自动化缺陷识别与质量评估，实验结果表明，该方法在焊缝缺陷检测方面展现出优异的性能，识别准确率达到99.4%，具有较强的抗干扰能力及泛化性能，这种基于深度学习的智能检测方法为焊接质量控制提供了可靠的技术支持，对推进制造业智能化升级具有重要意义。

关键词：深度学习；焊接缺陷检测；图像识别；质量评估；卷积神经网络

引言：

随着工业自动化水平不断提升，焊接作为核心连接工艺，其质量直接影响着产品性能及使用寿命，传统的人工检测方法存在效率低下与判断主观等问题，难以满足现代工业生产的需求，深度学习技术的发展为焊接缺陷检测提供了新的解决方案，通过建立深度神经网络模型，实现对焊缝图像的自动化分析与评估，大幅提升检测效率及准确性，该技术的应用推动了焊接质量控制向智能化与精确化方向发展。

1焊接缺陷智能检测的技术基础

制造业的高质量发展对焊接检测技术提出全新要求，传统人工检测方法存在主观性强与效率低下等局限性，难以适应现代工业生产中对焊接质量的精确控制需求，深度学习作为人工智能的核心技术，通过卷积神经网络的多层非线性变换实现焊缝图像关键特征的自动学习，克服了传统机器视觉在特征提取方面的局限[1]，该技术具备端到端学习能力，可直接从原始图像数据中提取判别性特征，随着计算硬件性能提升与神经网络算法优化，在焊接质量智能检测领域展现出显著技术优势。

2基于深度学习的焊缝缺陷识别技术研究

2.1 智能检测的图像增强与预处理技术

焊缝图像的预处理质量直接影响深度学习模型的识别效果，采用自适应直方图均衡化技术增强图像对比度，结合中值滤波与高斯滤波消除噪声干扰。基于高斯滤波的图像增强处理可表示为，式中：

式中：g（x，y）为滤波后图像，f（x，y）为原始图像，h（x，y）为高斯核函数，*表示卷积运算。通过形态学运算突出焊缝轮廓特征，针对工业现场光照不均匀问题，引入基于RetinexNet的图像增强算法改善细节表现力。在预处理环节，通过随机旋转、平移、缩放与对比度调整等数据增强策略扩充训练样本，提升模型在实际应用场景中的鲁棒性与泛化能力。

2.2 深度特征提取与缺陷分类识别方法

深度学习模型采用改进的卷积神经网络架构，结构设计包含特征编码与解码模块，引入空洞卷积扩大感受野，通过深度可分离卷积降低计算复杂度，特征提取采用金字塔池化结构，结合通道注意力机制自适应调整特征权重[2]，针对缺陷分类识别，构建多任务学习框架并引入改进的损失函数，设计自适应特征聚合模块增强细微缺陷识别能力，通过迁移学习技术加快模型收敛，实现小样本数据集的高精度识别。

3 焊接质量智能评估体系及应用验证

3.1 质量评估指标体系设计

焊接质量评估指标体系建立在多维特征分析基础之上，通过构建层次化的评估框架实现焊接质量的全面量化，评估指标涵盖焊缝外观特征与几何参数以及内部缺陷状况，建立基于深度学习的多指标融合评估模型，在外观特征方面重点关注焊缝表面的均匀性与连续性与光洁度，通过深度特征提取量化焊缝成形质量[3]，针对焊缝几何参数评估，设计自适应测量算法实现焊缝宽度与余高以及咬边等关键尺寸的精确检测，构建基于模糊综合评判的几何参数评分体系，内部缺陷评估采用深度学习辅助的X射线图像分析方法，建立缺陷严重程度分级标准，实现焊接质量的精确评估与预警。

3.2 评估模型性能分析

评估模型在实际工程应用中展现出优异的性能指标，通过大规模工业数据验证模型的可靠性与稳定性，在标准测试数据集上进行性能评估，模型在不同类型焊缝缺陷识别方面均达到较高的准确率，实验结果表明，深度学习模型在焊缝裂纹与气孔与夹渣等典型缺陷识别方面具有显著优势，平均识别准确率达到95.8%，误报率控制在3%以下，模型在不同光照条件与成像角度下保持稳定的识别性能，展现出良好的环境适应性，通过与传统机器视觉方法对比，深度学习模型在检测速度与准确性方面均具有明显优势。

3.3 工程实践应用效果

深度学习焊接质量评估系统在高端装备制造生产线上的实践应用取得显著成效，通过长期运行数据验证了系统的实用性与可靠性，在某大型压力容器制造企业的应用中，系统连续运行6个月，累计完成焊缝检测长度超过50000米，质量评估准确率维持在94%以上，显著提升了产品质量控制水平，系统具备实时检测与评估能力，平均单次检测时间控制在50毫秒以内，满足生产线实时监控需求，如表1所示，通过智能预警机制及时发现潜在质量问题，有效降低了产品返修率，在多个关键性能指标上较传统方法均有显著提升，系统的工程化应用验证了基于深度学习的焊接质量评估方法在工业现场的实用价值。

结语

基于深度学习的焊接缺陷检测与质量评估技术有效解决了传统检测方法中效率低下与准确性不足的问题，通过改进的卷积神经网络模型与多指标融合评估体系，实现了焊缝图像缺陷的精确识别与质量的全面评估，工程实践验证表明，该方法在检测效率与识别准确率以及环境适应性等方面均具有显著优势，随着深度学习技术的持续发展，智能检测系统在焊接质量控制领域的应用将更加深入，未来研究重点将聚焦于极端环境下的适应性优化以及多源数据融合分析能力的提升，

参考文献

易欢，汪志成.基于机器视觉的PCB焊接缺陷检测系统研究[J].仪表技术，2023，（03）：55-58.

陈滔.基于改进粒子群优化的K-means聚类的焊接缺陷图像识别[J].遵义师范学院学报，2023，25（02）：85-88.

李赵辉，李晔，李亚森.基于深度学习的X射线焊接缺陷检测综述[J].金属加工（热加工），2023，（04）：91-95+99.