(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211238803.1 (22)申请日 2022.10.11 (71)申请人 深圳市智鼎自动化 技术有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区新 安街 道兴东社区68区美生创谷二期慧谷 501A室 (72)发明人 林成熙　苏飞　蒋榕　 (74)专利代理 机构 深圳市能闻知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44717 专利代理师 赖银杰 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/776(2022.01) (54)发明名称 一种焊接质量预测方法及相关装置 (57)摘要 本发明公开了一种焊接质 量预测方法及相 关装置； 该方法包括采集当前焊接图片； 基于当 前当前焊接图片， 使用神经网络模 型对所述当前 焊接图片进行焊接质量的预测； 以神经网络模型 的CircleNet目标检测模型为基础， 采用轻量级 ShuffleNet  V2替代原骨干网络； 根据圆形检测 区域的几何特征和统计偏差规律， 构建加权损失 函数Ldet改进模型。 本发明提出一种焊接质量预 测方法及相关装置， 解决当前技术中需要提需要 高算力支持， 算法部署困难， 网络要求高， 成本过 高的技术问题。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115496742 A 2022.12.20 CN 115496742 A 1.一种焊接质量预测方法， 其特 征在于， 包括： 采集当前焊接图片； 基于当前当前焊接图片， 使用神经网络模型对所述当前焊接图片进行焊接质量的预 测； 以神经网络模型的CircleNet目标检测模型为基础， 采用轻量级ShuffleNet  V2替代原 骨干网络； 根据圆形检测区域的几何特 征和统计偏差规 律， 构建加权损失函数Ldet改进模型。 2.根据权利要求1的焊接质量预测方法， 其特征在于， 所述加权损失函数Ldet 训练模型 具体为： ； 其中， 为关键点热图损失函数, 为中心点偏移损失函数， 计算公式为 ； 为预测的中心点偏移， R为下采样率， 为预测的中心点， p为真实的中心点； 为半径损失函数， 计算公式为 ； 为预测的半径， 为表示标注框， 即 真实框信息中的半径值。 3.根据权利要求2的焊接质量预测方法， 其特 征在于， 采集包含多个焊接质量的原始图片， 构建深度学习训练图片数据集， 对图片中焊接质 量的类别进行划分并标记； 采用圆形目标检测框， 人为选定圆形检测框的圆心和半径， 标定训练数据集图片中的 焊接点的区域； 将训练图片数据集划分为训练集、 测试集和验证集， 设定初始学习率、 类别数目、 训练 轮次和批尺寸的参数， 对神经网络模型进行训练， 训练结束后获得神经网络模型 的推理权 重文件， 以及识别模型性能指标。 4.根据权利要求3的焊接质量预测方法， 其特征在于， 所述将训练图片数据集划分为训 练集、 测试集和验证集， 设定初始学习率、 类别数目、 训练轮次和批尺寸的参数， 对神经网络权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115496742 A 2模型进行训练， 训练结束后 获得神经网络模型 的推理权重文件， 以及识别模型性能指标具 体包括： 针对训练图片数据集， 标注真实框圆心坐标、 半径、 焊接序号、 图片序号、 焊接程度类 别， 具体形式为  [x,y,raduis,id,image_id,category_id],并按照COCO格式生成标注文 件； 对数据集进行扩充增强， 选用平移、 尺度变换、 旋转、 翻转、 色彩扰动方式对数据集进行 在线增强； 设定训练超参数， 得到训练后的推理权 重模型。 5.根据权利要求4的焊接质量预测方法， 其特征在于， 所述识别模型性 能指标计算方法 包括： 利用CircleNet模型的Circle  IoU算法， 计算预测框和真实框的交集面积、 并集面积和 交并集比； 根据Circle  IoU值， 计算Precision， Recall， F1  Score和mAP， 以评估CenterNet ‑ Improved模型的性能。 6.一种焊接质量评估系统， 其特 征在于， 该系统包括： 采集单元， 用于采集当前焊接图片； 预测单元， 用于基于当前当前焊接 图片， 使用神经网络模型对所述当前焊接 图片进行 焊接质量的预测； 处理单元， 用于以神经网络模型的CircleNet目标检测模型为基础， 采用轻量级 ShuffleNet  V2替代原骨干网络； 根据圆形检测区域的几何特征和统计偏 差规律， 构建加权 损失函数Ldet改进模型。 7.一种计算机设备， 其特征在于， 包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储 器， 所述处理器执行存储器存储的程序时， 所述计算机设备执行如权利要求1至5中任一项 所述的方法。 8.一种存储介质， 存储程序， 其特征在于， 所述程序被处理器执行时， 所述处理器执行 权利要求1至 5中任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115496742 A 3