《智能焊接图像识别技术》
内容导读
从熔池状态到焊缝缺陷，图像中蕴含着判断焊接质量的关键信息。让机器准确、高效、稳定地识别这些信息，是焊接制造迈向智能化的核心课题。《智能焊接图像识别技术》结合作者研究实践，将焊接工程问题与深度学习方法深度融合，系统梳理了从研究现状、技术方法到未来趋势的完整脉络。
本书首先通过文献综述，归纳了基于深度学习的焊接图像识别与焊缝射线图像分析两大领域的关键技术、公共数据集及难点挑战，帮助读者建立清晰的知识框架。针对小样本、细粒度差异、视觉干扰及模型可解释性等工程难题，书中详细介绍了卷积核粗粒度正则化、标签语义注意力、时序信息利用及类激活映射等创新方法，并深入探讨了多损失动态融合、专家知识迁移在多尺度特征建模中的应用。
全书涵盖CO₂焊、激光焊与MIG焊等多种工艺，涉及熔池、熔滴、匙孔及焊缝表面/内部图像，贯通图像分类、分割、过程监测与质量检测全链条。无论是科研人员寻找研究思路，还是工程技术人员借鉴解决方案，本书均具有重要参考价值。
本次试读聚焦第3章“CO₂焊熔池状态识别”，重点解析如何通过卷积核整体正则化解决小样本与过拟合问题，为理解适配焊接场景的深度学习方法设计提供具体参考。
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全书目录
撰稿人 | 吕金明
图文排版 | 马昕
责任编辑 | 王永新
审核人 | 陈保华，周国萍