研究目的
利用基于迁移学习理论和预训练方法的优化VGG模型，提高激光焊接缺陷分类的效率。
研究成果
优化后的VGG-16模型在激光焊接缺陷分类测试中达到了99.87%的准确率，其小巧的模型体积、较低的误报率以及更短的训练和预测时间，证明了该模型适用于工业质量检测。该模型的性能优于多个对比CNN网络，使其成为工业环境中自动化光学检测的可行解决方案。
研究不足
该研究的局限性包括对不同光照条件下所拍摄图像质量的依赖性，以及为有效训练卷积神经网络（CNN）模型需要大量图像数据库的需求。
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一种用于激光焊接自动光学检测的高性能深度学习算法
DOI：10.3390/app10030933
期刊：Applied Sciences
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
由于电动汽车和储能应用需求强劲，电池行业增长迅猛。激光焊接是电池制造的关键工艺。为把控生产质量，业界对自动化激光焊接缺陷检测有着迫切需求。近年来，卷积神经网络（CNN）在检测、识别和分类领域应用成效显著。本文运用迁移学习理论和视觉几何组（VGG）模型的预训练方法，提出优化后的VGG模型以提高缺陷分类效率。该模型在工业计算机上运行，采用产线采集的电池图像进行测试，准确率达99.87%。本研究主要贡献如下：（1）证实基于大型图像数据库训练的优化VGG模型可用于激光焊接缺陷分类；（2）证明预训练VGG模型具有体积小、误检率低、训练与预测时间短的特点，更适用于工业环境质检。此外，我们通过可视化卷积层和最大池化层，便于模型观测与优化。
作者：
Yatao Yang，Longhui Pan，Junxian Ma，Runze Yang，Yishuang Zhu，Yanzhao Yang，Li Zhang
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