空间时序注意力去噪网络

一种用于电阻点焊熔核质量检测的深度学习模型，通过振动信号自动识别焊点质量。

周杰 · Zerui, Xi · 王时龙 · 杨波 · Youhong, Zhang · 张玉城

Journal of Intelligent Manufacturing 2023

参数信息

检测准确率

94.35 %

技术优势

检测精度更高

模型在熔核质量检测任务上达到94.35%的准确率，较现有模型至少提升1.31%。

自动滤除噪声

去噪模块通过全局绝对平均池化保留原始信号特征，生成软阈值消除噪声，增强特征识别能力。

时空特征互补

空间-时序注意力模块从多角度挖掘信号相关性，提升特征提取能力。

应用场景

• 车身焊接质量检测：自动判断焊点熔核质量，替代人工目视检查。
• 无损检测：通过振动信号分析实现无损检测，无需破坏焊点。
• 工业质检自动化：将深度学习模型嵌入产线，实现质检流程自动化。