改进型卷积神经网络焊点缺陷识别算法研究

为了同时对多种焊点缺陷类型进行快速识别,解决现有焊接异常图像识别算法误检率与漏检率偏高的问题,设计了基于改进型卷积神经网络的深度学习算法。利用自组织映射分类技术,提高了卷积神经网络的数据选择自适应性,结合自适应矩估计分析, 约束了焊接异常图像中特征集合的收敛条件。实验中将5种常见焊接异常图像以等比例随机分布的形式放入训练集、验证集和测试集中,再分别用传统识别算法(canny算法和k均值算法)和该算法进行测试。结果表明,对于桥连缺陷,3种方法均无误检、无漏检;对于小球缺陷,3种方法均符合要求,而canny算法的检出能力最优;对于偏球缺陷, 3种算法的误检率分别是12.4%, 7.3%和与1.4%,漏检率分别是13.3%, 6.5%和1.1%;对于虚焊和少锡缺陷,该算法相比传统算法精度高约1个数量级。该算法在对多种焊点缺陷类型识别中具有明显优势。