10.3969/j.issn.1674-2605.2020.03.004
基于深度学习的VC散热片铜管焊接控制系统
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.
深度学习、SqueezeNet、网络模型、高周波
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TH86
2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
17-22,26
