视觉技术在汽车焊点检测领域的应用

针对汽车行业内焊点检测的难点，提出了采用视觉技术的方法。利用图像识别技术中的特征匹配检测焊点缺失情况，利用图像标定转换的方式实现焊点偏移量超差的判定，最后通过基于ResNets残差网络的深度学习模型对焊点缺陷进行6分类学习，实现缺陷的检出及分类。其中焊点缺失检测成功率达100%，缺陷识别正确率达95%以上。此技术完善了焊点的质量检测，有效地替代了人工抽检的方式，提高了检测效率及检测正确率，实现了焊点全智能化的检测。