基于穿孔熔池图像和深度学习的VPPAW熔透原位实时监测系统

本发明涉及一种基于穿孔熔池图像和深度学习的VPPAW熔透原位实时监测系统，包括视觉图像采集及预处理，深度模型训练及调试，工业部署及熔透实时检测。本发明首先利用正面穿孔熔池视觉传感系统生成不同焊接熔透状态对应的图像数据集，并完成ROI裁剪和数据增强预处理；其次引入卷积神经网络CNN模型，根据输入图像数据集离线训练及调试网络结构，并保存达到准确率要求的CNN模型；最终开发基于C#WinForm界面框架的实时预测上位机，调用训练的CNN模型并实时预测焊接熔透状态。本发明的方法只需将训练好的深度模型实现工业部署，提供给性能较弱的工控机调用，从而节省大量计算时间和资源，达到VPPAW质量快速在线检测的目的。