焊接，也称作熔接，是一种以加热、高温或者高压的方式接合金属或其他热塑性材料如塑料的制造工艺及技术。
现代焊接的能量来源有很多种，包括气体焰、电弧、激光、电子束、摩擦和超声波等，随着工业的发展和科技的不断进步，焊接智能装备凭借其输出能量大、焊接速度快、适用性强的优势已在航空航天、汽车、3C电子等制造业中得到广泛应用。在这些行业应用过程中，市场也不断对焊接加工品质提出了更高的需求，例如更多类型材料的焊接能力、焊点焊面的完整度与连续性、焊接品质的检测效率等。
焊接作为工业生产中不可或缺的环节，对产品质量有着重要的影响。焊接过程中由于参数设置和运行 过程等因素影响焊接部件的缺陷难以避免。如裂纹、夹渣 、气孔 、未焊透 、未熔合等，这些缺陷对安全生产以及产品质量构成严重威胁。因此，有效地检测出焊接过程中出现的缺陷对产品质量和生产制造都十分重要。
传统的缺陷检测方式采用人工检测，缺点是成本高，且检测效率随用工时间的延长迅速降低。后来，X射线探伤和超声波探伤的引入对于焊接缺陷检测提供了新的方法，这些方法有易于检测内部缺陷的优点，但成本高，成像欠清晰等问题始终困扰着这些检测方法。因此如何尽可能减少在生产过程中人工评定法的主观性、差异性成为各个行业及客户的主要诉求。在此背景下，配备高效智能的外观缺陷检测系统变得尤为重要。随着工业机器视觉的发展，深度学习在图像特征学习中的独特优势使其在表面缺陷检测中具备重要的实用价值，成为了工业智能检测领域的主流研究方向。
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