本发明公开了一种基于自学习的自动焊接及缺陷检测方法。本发明包括如下步骤:步骤1、采用基于知识的焊点粗定位,并规划焊接最优路径,为视觉系统和机械臂提供运行方向;步骤2、基于机器视觉的焊点细定位,并判断焊点类型,精确引导机械臂找到焊点位置,针对性实施自动焊接;步骤3、采用基于在线深度强化学习的焊点缺陷检测,自动检测焊点缺陷及判断类型,为同工位二次补焊提供依据和指导。本发明采用路径规划算法优化相机与机械臂的焊接路径从而提高生产效率;本发明使用了融合多层特征的深度神经网络,有利于焊点众多小目标场景的检测;本发明对于单类目标,提高坐标损失的权重,提高定位精度;本发明对结果进行阈值过滤,筛选掉干扰目标,提高识别精度。
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