本發(fā)明涉及機(jī)器視覺，具體是指一種基于cv的電焊機(jī)焊縫自動檢測系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在電焊機(jī)焊接檢測中，機(jī)器視覺可以用來檢測焊縫的形狀、位置和質(zhì)量，幫助識別焊縫中的缺陷，一般的檢測模型適應(yīng)性較差，對于焊縫形狀、尺寸變化較大的情況，準(zhǔn)確率低，且復(fù)雜度和計(jì)算成本較高，難以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測的要求；一般的焊縫檢測方法邊緣檢測精度不足、輪廓提取不連續(xù)，路徑擬合參數(shù)選擇固定，無法適應(yīng)焊縫邊緣的微小變化，存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)；一般的缺陷檢測方法在檢測細(xì)小缺陷和邊界不規(guī)則的區(qū)域時(shí)表現(xiàn)不足，缺陷區(qū)域定位不準(zhǔn)確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對上述情況，為克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明提供了一種基于cv的電焊機(jī)焊縫自動檢測系統(tǒng)，針對一般的檢測模型適應(yīng)性較差，對于焊縫形狀、尺寸變化較大的情況，準(zhǔn)確率低，且復(fù)雜度和計(jì)算成本較高，難以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測的要求的問題，本方案添加nam注意力機(jī)制，使用通道注意力突出焊縫特征，使用空間注意力集中模型對焊縫區(qū)域的注意力，通過卷積替換操作動態(tài)適應(yīng)焊縫形狀和尺寸的變化，提升檢測的準(zhǔn)確性，通過模型輕量化改進(jìn)在保持較高特征提取能力的同時(shí)，大幅減少模型的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，并適應(yīng)嵌入式設(shè)備的焊縫實(shí)時(shí)檢測需求；針對一般的焊縫檢測方法邊緣檢測精度不足、輪廓提取不連續(xù)，路徑擬合參數(shù)選擇固定，無法適應(yīng)焊縫邊緣的微小變化，存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)的問題，本方案使用邊緣檢測找到焊縫區(qū)域的外邊緣輪廓，使用路徑擬合算法確保路徑的平滑過渡，平衡擬合精度和路徑平滑性，使焊接路徑盡量貼合焊縫邊緣，同時(shí)避免過擬合，生成連續(xù)平滑的焊接路徑，確保電焊機(jī)沿?cái)M合路徑點(diǎn)移動完成精確的焊接操作；針對一般的缺陷檢測方法在檢測細(xì)小缺陷和邊界不規(guī)則的區(qū)域時(shí)表現(xiàn)不足，缺陷區(qū)域定位不準(zhǔn)確的問題，本方案對缺陷檢測模型進(jìn)行簡化，專注于更高分辨率的特征提取，更有效地捕捉到細(xì)微缺陷信息，大幅提升檢測精度，添加坐標(biāo)注意力機(jī)制，更精確地提取缺陷區(qū)域的行列位置信息，提高模型對缺陷的敏感性和定位精度。

2、本發(fā)明提供的一種基于cv的電焊機(jī)焊縫自動檢測系統(tǒng)，包括圖像采集模塊、模型構(gòu)建模塊、模型訓(xùn)練模塊、路徑擬合模塊、缺陷檢測模塊、集成應(yīng)用模塊；

3、所述圖像采集模塊使用工業(yè)相機(jī)獲取焊縫圖像，對焊縫圖像中的焊縫邊緣和缺陷區(qū)域標(biāo)注，生成圖像標(biāo)簽，采用圖像增強(qiáng)方法對焊縫圖像進(jìn)行處理，將處理后的焊縫圖像整合到數(shù)據(jù)集中，將數(shù)據(jù)集發(fā)送至模型訓(xùn)練模塊；

4、所述模型構(gòu)建模塊引入預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)分割模型，使用nam注意力機(jī)制、動態(tài)卷積替換操作、輕量化處理對基礎(chǔ)分割模型進(jìn)行改進(jìn)，將改進(jìn)后的基礎(chǔ)分割模型發(fā)送至模型訓(xùn)練模塊；

5、所述模型訓(xùn)練模塊將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，在訓(xùn)練集上使用改進(jìn)后的基礎(chǔ)分割模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過程中調(diào)整基礎(chǔ)分割模型的學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)，在測試集上測試基礎(chǔ)分割模型的準(zhǔn)確性并進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，生成焊縫檢測模型，將焊縫檢測模型發(fā)送至路徑擬合模塊和集成應(yīng)用模塊；

6、所述路徑擬合模塊使用焊縫檢測模型輸出焊縫分割圖，對焊縫分割圖進(jìn)行邊緣檢測，提取焊縫邊緣輪廓，通過擬合算法得到焊縫的最佳擬合路徑，將最佳擬合路徑發(fā)送至集成應(yīng)用模塊；

7、所述缺陷檢測模塊引入預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，對目標(biāo)檢測模型進(jìn)行簡化操作，并添加坐標(biāo)注意力機(jī)制，得到缺陷檢測模型，將缺陷檢測模型發(fā)送至集成應(yīng)用模塊；

8、所述集成應(yīng)用模塊將焊縫檢測模型和缺陷檢測模型集成到工業(yè)計(jì)算機(jī)中，連接工業(yè)相機(jī)和電焊機(jī)，設(shè)置用戶界面顯示焊縫分割圖、最佳擬合路徑和其他焊接相關(guān)參數(shù)，在電焊機(jī)執(zhí)行焊接操作時(shí)實(shí)時(shí)跟蹤焊接路徑，若檢測到焊接路徑存在偏移和存在缺陷區(qū)域，自動發(fā)出警報(bào)并記錄異常數(shù)據(jù)。

9、進(jìn)一步地，所述模型構(gòu)建模塊包括：模型導(dǎo)入單元、nam注意力機(jī)制單元、動態(tài)卷積替換單元、輕量化單元；

10、所述模型導(dǎo)入單元導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)分割模型，獲取預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，初始化基礎(chǔ)分割模型的主干結(jié)構(gòu)、頸部結(jié)構(gòu)和頭部結(jié)構(gòu)，所述基礎(chǔ)分割模型使用卷積層對焊縫圖像進(jìn)行卷積操作，每個(gè)輸出通道生成一張?zhí)卣鲌D；

11、所述nam注意力機(jī)制單元在基礎(chǔ)分割模型中添加nam注意力機(jī)制，包括通道注意力和空間注意力：通道注意力在基礎(chǔ)分割模型每個(gè)輸出通道生成的特征圖上進(jìn)行加權(quán)，空間注意力在空間維度上進(jìn)行加權(quán)，最終輸出空間加權(quán)特征圖；

12、所述動態(tài)卷積替換單元將基礎(chǔ)分割模型頸部結(jié)構(gòu)中的標(biāo)準(zhǔn)卷積替換為動態(tài)卷積，為每個(gè)輸入通道分配動態(tài)權(quán)重處理空間加權(quán)特征圖，輸出動態(tài)卷積特征圖，所用公式如下：

13、；

14、式中，表示動態(tài)卷積特征圖，表示通道索引，表示通道數(shù)，表示空間加權(quán)特征圖的第個(gè)通道值，表示動態(tài)卷積核的權(quán)重；

15、所述輕量化單元將基礎(chǔ)分割模型的主干結(jié)構(gòu)替換為輕量級特征提取結(jié)構(gòu)，將卷積分解為深度可分離卷積和通道混洗操作，輸入動態(tài)卷積特征圖，輸出輕量化特征圖，所用公式如下：

16、；

17、式中，表示最終輸出的輕量化特征圖，表示深度可分離卷積操作，表示點(diǎn)卷積操作，表示通道混洗操作。

18、進(jìn)一步地，所述路徑擬合模塊包括：邊緣檢測單元、輪廓提取單元、路徑擬合單元、路徑生成單元；

19、所述邊緣檢測單元使用焊縫檢測模型生成焊縫分割圖，使用邊緣檢測算子提取焊縫分割圖中焊縫的外邊緣，生成邊緣圖；

20、所述輪廓提取單元在邊緣圖中提取連續(xù)的焊縫邊緣輪廓點(diǎn)，得到輪廓點(diǎn)集；

21、所述路徑擬合單元基于輪廓點(diǎn)集，使用擬合算法生成擬合曲線；

22、所述路徑生成單元將擬合曲線采樣成一組有序的路徑點(diǎn)，對路徑點(diǎn)進(jìn)行路徑平滑操作和連續(xù)操作，生成并輸出最佳擬合路徑。

23、進(jìn)一步地，所述缺陷檢測模塊包括層次替換單元、坐標(biāo)注意力機(jī)制單元、缺陷定位單元；

24、所述層次替換單元對目標(biāo)檢測模型的池化層進(jìn)行簡化，刪除分辨率低的特征層，添加relu激活函數(shù)；

25、所述坐標(biāo)注意力機(jī)制單元在模型頸部結(jié)構(gòu)添加坐標(biāo)注意力機(jī)制，通過平均池化操作獲取通道和缺陷位置信息；

26、所述缺陷定位單元添加損失函數(shù)，對目標(biāo)檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，調(diào)整模型參數(shù)，得到最優(yōu)的缺陷檢測模型提取缺陷區(qū)域坐標(biāo)點(diǎn)。

27、采用上述方案本發(fā)明取得的有益效果如下：

28、（1）針對一般的檢測模型適應(yīng)性較差，對于焊縫形狀、尺寸變化較大的情況，準(zhǔn)確率低，且復(fù)雜度和計(jì)算成本較高，難以達(dá)到實(shí)時(shí)檢測的要求的問題，本方案添加nam注意力機(jī)制，使用通道注意力突出焊縫特征，使用空間注意力集中模型對焊縫區(qū)域的注意力，通過卷積替換操作動態(tài)適應(yīng)焊縫形狀和尺寸的變化，提升檢測的準(zhǔn)確性，通過模型輕量化改進(jìn)在保持較高特征提取能力的同時(shí)，大幅減少模型的參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，并適應(yīng)嵌入式設(shè)備的焊縫實(shí)時(shí)檢測需求。

29、（2）針對一般的焊縫檢測方法邊緣檢測精度不足、輪廓提取不連續(xù)，路徑擬合參數(shù)選擇固定，無法適應(yīng)焊縫邊緣的微小變化，存在過擬合風(fēng)險(xiǎn)的問題，本方案使用邊緣檢測找到焊縫區(qū)域的外邊緣輪廓，使用路徑擬合算法確保路徑的平滑過渡，平衡擬合精度和路徑平滑性，使焊接路徑盡量貼合焊縫邊緣，同時(shí)避免過擬合，生成連續(xù)平滑的焊接路徑，確保電焊機(jī)沿?cái)M合路徑點(diǎn)移動完成精確的焊接操作。

30、（3）針對一般的缺陷檢測方法在檢測細(xì)小缺陷和邊界不規(guī)則的區(qū)域時(shí)表現(xiàn)不足，存在缺陷區(qū)域定位不準(zhǔn)確的問題，本方案對缺陷檢測模型進(jìn)行簡化，專注于更高分辨率的特征提取，更有效地捕捉到細(xì)微缺陷信息，大幅提升檢測精度，添加坐標(biāo)注意力機(jī)制，更精確地提取缺陷區(qū)域的行列位置信息，提高模型對缺陷的敏感性和定位精度。