基于深度学习的VC散热片铜管焊接控制系统

• 作者: 刘芳 陈磊 黄帅
• 来源期刊: 自动化与信息工程
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 SqueezeNet 网络模型 高周波
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 开发设计
• 页码范围: 17-22,26
• 页数: 7页
• 分类号: TH86
• 字数: 1823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-2605.2020.03.004

摘要

针对人工控制VC散热片铜管焊接存在缺陷率高的问题,提出基于深度学习的VC散热片铜管焊接控制系统.该系统选用工业相机VCXU-53C采集焊接位置图像;利用改进的深度学习SqueezeNet轻量化神经网络建立焊接网络模型,实时分析采集的焊接位置图像,输出当前焊接进度;识别到焊接进度完成时,立即向高周波焊接设备发送停止信号,从而实现高周波焊接设备的自动化与智能化.该系统经实际应用验证:焊接良率可达到99.91%,满足实时检测的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈磊		2	0	0.0	0.0
2	刘芳		1	0	0.0	0.0
3	黄帅		1	0	0.0	0.0