基于ResNet的锁眼TIG缺陷检测与分类的学习体会

文献概况与技术背景

章轩等人在《光学学报》2024年第44卷第21期发表的这篇研究，利用数据分析技术中的ResNet-18架构，开发了用于锁眼TIG焊接过程缺陷检测与分类的视觉监控系统。锁眼TIG焊接（Keyhole TIG Welding）是一种在TIG焊接基础上引入激光或高电流密度形成锁眼效应的高效焊接方法，广泛应用于薄板焊接和精密结构件制造。

焊接质量直接影响产品性能和安全性。传统的焊接质量检测主要依赖焊后无损检测（RT、UT、MT、PT等），具有滞后性，无法实现焊接过程的实时控制。焊接过程的在线视觉监控技术通过在焊接过程中实时采集熔池和小孔图像，结合图像识别算法判断焊接状态，从而实现焊接质量的实时监控和缺陷的即时预警。该研究正是在这一背景下开展的。

技术方案与系统架构

该研究利用专用的焊接摄像机开发了一套视觉监控系统，以监测TIG焊接过程中的熔池和小孔。在数据分析架构方面，设计了一种基于ResNet-18的改进架构，用于识别多种焊接状态，包括良好、烧穿、污染、缺乏熔合、错位、未穿透等六类状态。

关键技术要点如下：

ResNet-18架构的核心优势在于其残差连接结构，通过跳跃连接解决了深层网络的梯度消失问题，使得网络能够学习更深层的特征表示。在焊接缺陷检测任务中，熔池形状、小孔形态、电弧光强分布等特征具有明显的层次性，浅层特征捕获边缘和纹理信息，深层特征捕获整体形态和语义信息，ResNet的多层次特征提取能力恰好满足这一需求。

缺陷分类与工程意义

该研究识别的六类焊接状态涵盖了锁眼TIG焊接中常见的质量缺陷：

• 良好（Good）：熔池形态稳定，小孔清晰，焊接过程正常。
• 烧穿（Burn-through）：熔池过深，导致板材底部穿透，形成孔洞缺陷。
• 污染（Contamination）：焊接区域存在外来物质（如油污、氧化皮），影响焊接质量。
• 缺乏熔合（Lack of Fusion）：熔池与母材未充分熔合，形成界面缺陷。
• 错位（Misalignment）：工件对接错位，导致焊缝几何形状异常。
• 未穿透（Under-penetration）：熔深不足，未完全穿透板材，形成未焊透缺陷。

这些缺陷在工程实践中均有明确的危害性：烧穿和未穿透直接影响接头的承载能力和密封性；缺乏熔合是疲劳裂纹萌生的高发区域；污染和错位则影响焊接过程的稳定性和接头外观质量。通过在线视觉监控系统实时识别这些缺陷，可以实现焊接过程的即时干预，避免废品产生，降低生产成本。

工程实践应用建议

对于从事焊接自动化和智能制造的技术人员，该研究提供了以下实践参考：

第一，焊接视觉监控系统的开发需要高质量的数据集。建议在实际产线中建立焊接缺陷样本库，涵盖各种焊接参数、材料和工况下的缺陷图像，为模型训练提供充足的数据支撑。

第二，图像增强技术是提升模型泛化能力的关键手段。在实际应用中，焊接环境的光照条件、烟尘干扰等因素会导致图像质量波动，通过数据增强（旋转、翻转、亮度调整、噪声添加等）可以提高模型的鲁棒性。

第三，度量学习策略（如中心损失）的引入有助于提升模型对相似缺陷的区分能力。在实际焊接中，不同缺陷之间的视觉特征可能存在重叠（如烧穿与未穿透在小孔形态上相似），度量学习通过优化特征空间的分布，增强类内紧凑性和类间分离性，从而提高分类准确率。

第四，Grad-CAM等可视化解释方法对于建立操作人员对模型的信任至关重要。在实际产线部署中，操作人员需要了解模型的决策依据，可视化解释可以帮助操作人员理解模型关注的关键区域，增强对系统输出的信任度。

学习心得与反思

通过研读该文献，我深刻体会到数据分析技术在焊接质量监控领域的巨大潜力。传统的焊接过程监控主要依赖经验判断和简单的图像处理算法，难以应对复杂多变的焊接场景。数据分析通过自动学习特征表示，能够捕捉熔池和小孔图像中的细微变化，实现高精度的缺陷识别。

然而，数据分析模型在实际工程部署中仍面临一些挑战：一是模型的可解释性问题，操作人员难以理解模型的决策逻辑；二是模型的泛化能力，在不同焊接条件（材料、厚度、参数）下的性能可能下降；三是系统的实时性要求，焊接过程的高速动态特性要求模型推理速度足够快。建议在实际应用中采用轻量化网络架构（如MobileNet、ShuffleNet），在保证精度的同时提升推理速度。

此外，该研究仅关注了缺陷的分类识别，未涉及缺陷的定量评估（如烧穿的面积、未穿透的深度）和焊接参数的自适应调整。未来的研究方向应聚焦于：缺陷的定量表征、焊接参数的闭环控制、以及多传感器融合（视觉、声学、光强等）的综合监控。

从工程实践角度而言，焊接视觉监控系统的成功应用需要硬件（高速摄像、专用光源）、软件（数据分析模型、实时推理框架）和工艺（焊接参数优化、缺陷标准制定）的协同配合。建议在实际产线中采用分步实施策略：先建立缺陷样本库和基础模型，再逐步引入闭环控制和自适应调整功能，最终实现焊接过程的全面智能化监控。

焊接质量的提升是制造业永恒的追求。数据分析技术的引入为焊接过程监控开辟了新的技术路径，但技术的成功应用离不开对焊接物理本质的深入理解。只有将数据分析算法与焊接冶金、焊接力学等专业知识深度融合，才能开发出真正实用、可靠的焊接质量监控系统，为制造业的高质量发展提供技术支撑。