CN116148269A - 一种焊缝检测装置、控制系统及焊缝图像识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种焊缝检测装置、控制系统及焊缝图像识别方法，包括车体平板；所述车体平板上设置有转台，所述转台上衔接有机械臂，所述机械臂远离转台的一端设置有用于焊缝检测的探测头组件；所述车体平板的四周侧面设置有支腿结构，通过所述支腿结构对车体平板的位置进行调节，本发明基于焊缝检测装置的结构，设计了焊缝检测装置的控制系统和焊缝识别方法，实现了对装备焊缝质量的自动化检测，实现了实时、准确检测的目的；利用可调节高度和作业角度的机械臂对待测物体进行检测，可代替人类在高空、狭窄区域以及危险环境等区域作业，通过控制系统实现对机械臂和摄像头运动轨迹的控制，有效实现自动化检测。

Description

一种焊缝检测装置、控制系统及焊缝图像识别方法
技术领域
本发明涉及图像识别和装备制造技术领域，具体涉及一种焊缝检测装置、控制系统及焊缝图像识别方法。
背景技术
随着社会技术的发展，装备制造业和工程建设的不断推进，设备安全成为了人们日益关注的重点。焊接技术广泛应用于工业设备的制作，其焊缝质量直接关系到结构的稳定性、质量与使用寿命，尤其是对设备的安全性造成巨大的影响。焊接结构中常存在裂纹、夹杂、未熔合等典型缺陷，需要经过严格、准确的检测，保障设备的绝对安全。
目前常见的检测方法通常以肉眼识别的手工检测为主，随着设备焊接的增多，手工检测暴露出检测效率低、检测结果易受主观判断影响而带来的检测精度低等问题。另外，超声检测是如今无损检测的重要手段之一，它能有效对接头的焊接情况进行检测，从而判断内部是否存在缺陷，但其容易受检测目标的规格、位置等方面的限制，也使得该检测方式存在一定局限性。
当前在人工智能理论上的研究越来越深入，尤其是在计算机技术快速发展的今天，让其在机器学习图像识别上得到更加广泛的应用，另外，控制技术在生活中也得以深入应用，共同推动高质量智能检测技术的应用。
因此，针对现有技术在焊接件焊缝质量检验方面存在的准确性不足、效率低下以及不能适应多规格检测对象等多重缺陷，本发明公开了一种焊缝检测装置、控制系统及焊缝图像识别方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种焊缝检测装置、控制系统及焊缝图像识别方法，实现了对装备焊缝质量的自动化检测，实现了实时、准确检测的目的。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种焊缝检测装置，包括车体平板；
所述车体平板上设置有转台，所述转台上衔接有机械臂，所述机械臂远离转台的一端设置有用于焊缝检测的探测头组件；
所述车体平板的四周侧面设置有支腿结构，四个所述支腿结构在车体平板外侧呈外八字形状，通过所述支腿结构对车体平板的位置进行调节。
作为本发明进一步的方案：所述机械臂包括第一节伸缩驱动臂、第二节伸缩驱动臂和第三节伸缩驱动臂；
所述第一节伸缩驱动臂的一端设置有转台上，所述第一节伸缩驱动臂的另一端衔接有第二节伸缩驱动臂，所述第二节伸缩驱动臂远离第一节伸缩驱动臂的一端衔接有第三节伸缩驱动臂。
作为本发明进一步的方案：在所述转台与所述第一节伸缩驱动臂之间设置有围绕Z轴转动的Z轴舵机；
所述第一节伸缩驱动臂的内部设置有围绕Y轴转动的第三X轴舵机；
所述第一节伸缩驱动臂与所述第二节伸缩驱动臂之间设置有围绕X轴转动的第一X轴舵机；
所述第二节伸缩驱动臂与所述第三节伸缩驱动臂之间设置有围绕X轴转动的第二X轴舵机。
作为本发明进一步的方案：在所述第二节伸缩驱动臂内部设置有围绕Y轴转动的第三Y轴舵机；
在所述第三节伸缩驱动臂内部设置有围绕Y轴转动的第二Y轴舵机。
作为本发明进一步的方案：所述探测头组件包括摄像头、喷雾部、清洁刷和照明灯。
作为本发明进一步的方案：所述车体平板上还设置有支撑柱，所述支撑柱的高度为第一节伸缩驱动臂与转台高度之和；
所述支撑柱一端为半圆形凹槽，用于放置非工作状态时的机械臂。
作为本发明进一步的方案：所述支腿结构包括与车体平板衔接的水平伸缩臂；
所述水平伸缩臂远离车体平板的一端连接有第一腿关节，所述第一腿关节远离水平伸缩臂的一端连接有第二腿关节，所述第二腿关节远离第一腿关节的一端设置有支腿底座；
在所述水平伸缩臂内部设置有围绕Y轴转动的第一Y轴舵机，在所述第一腿关节与所述第二腿关节之间设置有围绕Y轴转动的腿关节舵机。
作为本发明进一步的方案：提供一种焊缝检测装置的控制系统,包括控制单元；
所述控制单元电性连接有控制台，通过所述控制台实现对控制单元的信号控制；
所述控制单元连接用于驱动机械臂和探测头组件运动的舵机驱动系统，通过舵机驱动系统实现对机械臂和探测头组件运动的控制；
所述控制单元还连接用于扫描焊缝图像的检测系统，通过所述检测系统完成对焊缝图像的扫描；
所述控制单元还连接有运动轨迹模块和信息处理及监测平台。
作为本发明进一步的方案：所述探测头组件包括与控制单元连接的摄像头模块、照明模块、清洁模块、轨迹记录模块；
所述摄像头模块包括摄像头，所述摄像头在控制单元指令的触发下对被测物体的焊缝进行信息采集，并将采集的数字图像通过控制单元的接口传递至信息处理及监控平台，轨迹记录模块采集探测头组件位置信息，进而绘制出焊缝的走向，通过神经网络系统识别焊缝图像，结合焊缝的位置信息，定位出不合格焊缝的位置。
作为本发明进一步的方案：提供一种焊缝检测装置控制系统的焊缝图像识别方法,包括如下步骤：
步骤S1：将检测装置安放在待测物体附近，清理工作环境；
步骤S2：检查装置并接通电源，连接控制台及数据传输线，启动控制单元；
步骤S3：操作控制台使装置处于准备状态，驱动支腿结构和机械臂，具体的：
步骤S31：控制四个支腿结构中的第一Y轴舵机、腿关节舵机沿指定方向移动，支腿结构展开并支撑起整个装置；
步骤S32：控制机械臂中的第一X轴舵机、第二X轴舵机、第三X轴舵机、第三Y轴舵机、第二Y轴舵机、Z轴舵机，通过调整舵机转动，实现探测头组件对准被测物体的焊缝位置，并将该位置点作为检测的起始点；
步骤S4：启动信息处理及监测平台上的神经网络图像识别系统、轨迹计算程序；
步骤S5：图像信息采集及传输，设定摄像头采集图像区域的大小为W，在控制程序的触发下采集焊缝图像信息，通过数据线传输到信息处理及监测平台，以作为图像识别的数据源；
步骤S6：训练产生神经网络模型，具体如下：
步骤S61：收集训练数据：设置输入数据的维度和标签的维度；
步骤S62：设计神经网络结构，确定隐藏层的层数、节点数和激活函数，以及输出层的激活函数和损失函数；
步骤S63：使用PCA和白化方式对数据集进行预处理；
步骤S64：设置权重初始值，将数据集中的数字图像输入设计好的神经网络进行训练，使得该网络的参数不断趋于最优化，进而生成图像识别的神经网络系统；
步骤S7：将采集的大量焊缝图像输入计算机，再进行数字滤波处理，将一些不必要的噪声信息去除；
步骤S8：将处理后的焊缝图像输入神经网络系统，实时检测并告知该位置焊缝质量是否合格；
步骤S9：利用陀螺仪采集探测头的运动轨迹信息，通过USB接口将该轨迹数据传递回信息处理及监测平台；
步骤S10：将所述驱动臂的第一X轴舵机顺着待测物体焊缝方向转动角度，使得探测头组件移动的距离等于摄像头采集图像区域的宽度，即；
步骤S11：为控制单元设置定时任务，每秒驱动第一X轴舵机顺着待测物体焊缝方向转动角度；
步骤S12：根据陀螺仪采集的位置数据，结合时间信息和探测头移动的速度，通过信息处理及监测平台上轨迹计算程序可绘制出焊缝的走向及长度；
步骤S13：利用神经网络系统进行图像识别，对于存在问题的区域，标注在焊缝走向图中的准确位置；
步骤S14：重复执行上述步骤S10—步骤S11，直到探测头移动到被测物体焊缝的末端，或者第一X轴舵机达到最大角度，即完成一次检测；
步骤S15：被测物体过大时，可收起支腿结构，移动小车至下一指定位置；
步骤S16：重复执行上述步骤S3—步骤S11、步骤S15，直到探测头组件移动到被测物体焊缝的末端，完成检测。
本发明的有益效果：本发明基于焊缝检测装置的结构，设计了焊缝检测装置的控制系统和焊缝识别方法，该控制系统包括控制台、驱动机械臂和探测头部分运动的舵机系统、辅助检测的喷雾/清洁和照明模块、信息处理及监测平台，基于该控制系统对焊缝进行识别，即通过驱动机械臂扫描待测设备焊缝、图像信息采集及传输、实时图像处理、阈值报警，实现了对装备焊缝质量的自动化检测，实现了实时、准确检测的目的；利用可调节高度和作业角度的机械臂对待测物体进行检测，可代替人类在高空、狭窄区域以及危险环境等区域作业，通过控制系统实现对机械臂和摄像头运动轨迹的控制，有效实现自动化检测。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明中焊缝检测装置的结构示意图；
图2为本发明中探测头为圆环轨道示意图；
图3为本发明中控制系统连接关系示意图；
图4为本发明中控制单元的电路图；
图5为本发明中舵机驱动系统的电路图；
图6为本发明中运动轨迹采集模块的电路图；
图7为图4中程序下载电路图；
图8为图4中工作状态显示电路图；
图9为图4中时钟电路图一；
图10为图4中时钟电路图二；
图11为图4中复位电路图；
图12图4中电源转换电路图。
图中：1、喷雾部；2、清洁刷；3、照明灯；4、摄像头；5、探测头组件；6、第二Y轴舵机；7、第三节伸缩驱动臂；8、第二X轴舵机；9、第三Y轴舵机；10、扶手；11、第一X轴舵机；12、Z轴舵机；13、车体平板；14、数据线插座；15、操作台面；16、控制单元；17、控制台；18、便携式计算机；19、转动轴；20、齿轮；21、第一Y轴舵机；22、腿关节舵机；23、支腿底座；24、支腿结构；25、支撑柱；26、第二节伸缩驱动臂；27、第一节伸缩驱动臂；28、第三X轴舵机；29、转台；30、机械臂；31、水平伸缩臂；32、第一腿关节；33、第二腿关节；34、环形轨道；35、焊缝；36、被测物体。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1所示，本发明为一种焊缝检测装置，包括承载所有设备的车体平板13，在车体平板13上安装有转台29和支撑柱25；
其中，转台29上安装有机械臂30，机械臂30上设置有用于焊缝检测的探测头组件5，支撑柱25用于机械臂30在车体平板13上的支撑；
具体的：机械臂30包括第一节伸缩驱动臂27和第二节伸缩驱动臂26，第一节伸缩驱动臂27的一端安装在转台29上，第一节伸缩驱动臂27的另一端衔接第二节伸缩驱动臂26，第二节伸缩驱动臂26远离第一节伸缩驱动臂27的一端连接有第三节伸缩驱动臂7；
进一步的，在转台29与第一节伸缩驱动臂27之间设置有围绕Z轴转动的Z轴舵机12，通过Z轴舵机12驱动第一节伸缩驱动臂27绕Z轴方向进行转动，第一节伸缩驱动臂27的内部设置有围绕Y轴转动的第三X轴舵机28，通过第三X轴舵机28驱动第一节伸缩驱动臂27绕Y轴进行转动，第一节伸缩驱动臂27与第二节伸缩驱动臂26之间设置有围绕X轴转动的第一X轴舵机11，通过第一X轴舵机11驱动第二节伸缩驱动臂26绕X轴进行转动，第二节伸缩驱动臂26与第三节伸缩驱动臂7之间设置有围绕X轴转动的第二X轴舵机8，通过第二X轴舵机8驱动第三节伸缩驱动臂7绕X轴进行转动；
其中，在第二节伸缩驱动臂26内部设置有围绕Y轴转动的第三Y轴舵机9，通过第三Y轴舵机9驱动第二节伸缩驱动臂26绕Y轴进行转动；在第三节伸缩驱动臂7内部设置有围绕Y轴转动的第二Y轴舵机6，通过第二Y轴舵机6驱动第三节伸缩驱动臂7绕Y轴进行转动；
在第三节伸缩驱动臂7远离第二节伸缩驱动臂26的一端安装有探测头组件5，探测头组件5包括摄像头4、喷雾部1、清洁刷2和照明灯3。
更进一步的，支撑柱25的高度为第一节伸缩驱动臂27和转台29高度之和，支撑柱25一端为半圆形凹槽，用于放置非工作状态时的机械臂30。
车体平板13为四轮式小车，在车体平板13的四周安装有支腿结构24，四个支腿结构24在车体平板13上设置均为外八字形状，即支腿结构24与车体平板13两边均呈135°，进而提升整体装置工作时的平稳性；
具体的，支腿结构24包括与车体平板13衔接的水平伸缩臂31、第一腿关节32和第二腿关节33，水平伸缩臂31的一端设置在车体平板13内部，水平伸缩臂31的另一端与第一腿关节32连接，第一腿关节32远离水平伸缩臂31的一端连接有第二腿关节33，第二腿关节33远离第一腿关节32的一端设置有支腿底座23；
其中，在水平伸缩臂31内部设置有围绕Y轴转动的第一Y轴舵机21，在第一腿关节32和第二腿关节33之间设计有围绕Y轴转动的腿关节舵机22，用于驱动第二腿关节33伸缩运动。
在一个具体的实施例中，所述第一X轴舵机11、第二X轴舵机8、第一Y轴舵机21、第三X轴舵机28、第三Y轴舵机9、第二Y轴舵机6、Z轴舵机12以及腿关节舵机22分别与舵机驱动系统连接。
实施例2
如图1-图3所示，一种焊缝检测装置的控制系统，包括控制单元；
控制单元电性连接有控制台，通过控制台实现对控制单元的信号控制；
控制单元连接用于驱动机械臂30和探测头组件5运动的舵机驱动系统，通过舵机驱动系统实现对机械臂30和探测头组件5运动的控制；
控制单元还连接用于扫描焊缝图像的检测系统；通过检测系统完成对焊缝图像的扫描；
控制单元还连接有运动轨迹模块和信息处理及监测平台；
其中，探测头组件5包括与控制单元连接的摄像头模块、照明模块、清洁模块、轨迹记录模块；
清洁模块包括喷雾部1和清洁刷2，喷雾部1和清洁刷2对待测物体表面附着的污染物（如铁屑、灰尘等）进行清理，从而提高焊缝图像质量检测的准确性；
照明模块包括照明灯3，照明灯3与摄像头4相邻，使得摄像头4能够在黑暗、背光等可见度较差的环境中进行图像信息采集；
摄像头模块包括摄像头4，摄像头4在控制单元指令的触发下对被测物体的焊缝进行信息采集，并将采集的数字图像通过控制单元的接口传递至信息处理及监控平台，轨迹记录模块采集探测头组件5位置信息，进而绘制出焊缝的走向，通过神经网络系统识别焊缝图像，结合焊缝的位置信息，可定位出不合格焊缝的位置，从而实现自动化、机械化的目的。
在一个具体的实施例中，在装置使用过程中，操作人员将检测装置移动至待测物体附近，通过操作控制台驱动舵机转动，将探测头组件5上的摄像头4对准待测物体的焊缝起始位置，摄像头采集焊缝的图像信息并传递至信息处理与监控平台，基于神经网络系统实时检测焊缝质量，控制单元定时触发舵机转动，实现探测头沿着焊缝方向移动，依次对焊缝进行检测，直到整个被测物体的焊缝全部检测完毕。
实施例3
本实施例在上述实施例的基础上做进一步改进，如图4-图12所示，所述控制单元使用芯片为STM32F103xC系列，所述舵机驱动系统的芯片型号为KC5188，所述舵机型号为UD-600F，所述轨迹记录模块使用的陀螺仪型号为MPU6050。
所述KC5118的引脚2（IN）与STM32F103xC芯片中未使用的PA引脚或PB引脚或PC引脚连接，所述KC5118的引脚3（OUT1）、引脚6（OUT2）分别与舵机UD-600F的两端相连接，控制单元输出的脉冲信号经KC5188驱动芯片驱动后分别控制该装置中各个舵机的转动；
进一步地，为了更好地实现本发明，所述STM32F103xC芯片中的PA11引脚与摄像头的开机按钮连接，PA12引脚与摄像头的拍照按钮连接，控制单元与摄像头实现双向数据传递，包括指令下达与数据回传；
进一步地，为了更好地实现本发明，所述轨迹记录模块使用的陀螺仪MPU6050的引脚12（MPU_INT）、引脚23（IIC_SCL）、引脚24（IIC_SDA）分别与STM32F103xC芯片中的PC0引脚、PB8引脚、PB9引脚连接；
所述USB接口的引脚分别与STM32F103xC芯片中的VCC、PA10引脚、PA9引脚、GND连接，实现图像信息、运动轨迹信息采集完毕后，通过USB接口将图像和轨迹数据传递至信息处理及监控平台；
如图6所示，电源控制模块将电压降至照明模块、控制单元、图像采集模块、舵机驱动系统需要的电压，连接即可实现为各单元供电。
本系统还包括与控制单元连接的控制台，操作控制台产生的运动姿态指令发送控制单元，控制单元对该指令进行解析后，通过控制单元的端口输出脉冲信号，作为各个舵机的驱动信号，从而实现支腿结构、转台、机械臂的运动，所述运动指令包括伸展支腿、转台旋转、机械实现上下和左右伸缩、环形轨道沿圆环移动。
所述信息处理及监控平台为便携式计算机。
本实施例的其他部分与上述实施例相同，故不再赘述。
实施例4
如图1-图6所示，一种焊缝检测的焊缝图像识别方法，该焊缝图像识别方法基于上述实施例中的焊缝检测装置和焊缝检测控制系统实现，具体包括以下步骤：
步骤S1：将检测装置安放在待测物体附近，清理工作环境；
步骤S2：检查装置并接通电源，连接控制台及数据传输线，启动控制单元；
步骤S3：操作控制台使装置处于准备状态，驱动支腿结构24和机械臂30，具体的：
步骤S31：控制四个支腿结构24中的第一Y轴舵机21、腿关节舵机22沿着指定方向移动，支腿结构24展开并支撑起整个装置；
步骤S32：控制机械臂30中的第一X轴舵机11、第二X轴舵机8、第三X轴舵机28、第三Y轴舵机9、第二Y轴舵机6、Z轴舵机12，调整不同舵机转动，实现探测头组件5对准被测物体的焊缝位置，并将该位置点作为检测的起始点；
步骤S4：启动信息处理及监测平台上的神经网络图像识别系统、轨迹计算程序；
步骤S5：图像信息采集及传输，摄像头模块基于照明灯3、清洁刷2等辅助工具，设定摄像头4采集图像区域的大小为W，在控制程序的触发下采集焊缝图像信息，通过数据线传输到信息处理及监测平台，以作为图像识别的数据源；
步骤S6：训练产生神经网络模型，具体如下：
步骤S61：收集训练数据：设置输入数据的维度和标签的维度；
步骤S62：设计神经网络结构，确定隐藏层的层数、节点数和激活函数，以及输出层的激活函数和损失函数。
步骤S63：使用PCA和白化方式对数据集进行预处理；
步骤S64：设置权重初始值，将数据集中的数字图像输入设计好的神经网络进行训练，使得该网络的参数不断趋于最优化，进而生成图像识别的神经网络系统；
步骤S7：将采集的大量焊缝图像输入计算机，再进行数字滤波处理，将一些不必要的噪声信息去除；
步骤S8：将处理后的焊缝图像输入神经网络系统，实时检测并告知该位置焊缝质量是否合格；
步骤S9：利用陀螺仪采集探测头的运动轨迹信息，通过USB接口将该轨迹数据传递回信息处理及监测平台；
步骤S10：将所述驱动臂的第一X轴舵机11顺着待测物体焊缝方向转动角度，使得探测头组件5移动的距离等于摄像头采集图像区域的宽度，即；
步骤S11：为控制单元设置定时任务，每秒驱动第一X轴舵机11顺着待测物体焊缝方向转动角度；
步骤S12：根据陀螺仪采集的位置数据，结合时间信息和探测头移动的速度，通过信息处理及监测平台上轨迹计算程序可绘制出焊缝的走向及长度；
步骤S13：利用神经网络系统进行图像识别，对于存在问题的区域，标注在焊缝走向图中的准确位置；
步骤S14：重复执行上述步骤S10—步骤S11，直到探测头移动到被测物体焊缝的末端，或者第一X轴舵机达到最大角度，即完成一次检测；
步骤S15：被测物体过大时，可收起支腿结构24，移动小车至下一指定位置；
步骤S16：重复执行上述步骤S3—步骤S11、步骤S15，直到探测头组件5移动到被测物体焊缝的末端，完成检测。
进一步补充说明，通过对探测头进行改进，以适应多工况应用的要求。
在所述机械臂30一端设置有可替换式探测头组件5，具体结构为摄像头4、喷雾部1、清洁刷2和照明灯3固定在环形轨道34上且镜头对准圆环内侧，环形轨道34外表面为锯齿结构，大小可调整、可张开与合拢；所述环形轨道34外表面与机械臂30末端设置有围绕Y轴转动的第三Y轴舵机9。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (9)

1.一种焊缝检测装置，其特征在于，包括车体平板（13）；
所述车体平板（13）上设置有转台（29），所述转台（29）上衔接有机械臂（30），所述机械臂（30）远离转台（29）的一端设置有用于焊缝检测的探测头组件（5）；
所述车体平板（13）的四周侧面设置有支腿结构（24），四个所述支腿结构（24）在车体平板（13）外侧呈外八字形状，通过所述支腿结构（24）对车体平板（13）的位置进行调节；
所述支腿结构（24）包括与车体平板（13）衔接的水平伸缩臂（31）；
所述水平伸缩臂（31）远离车体平板（13）的一端连接有第一腿关节（32），所述第一腿关节（32）远离水平伸缩臂（31）的一端连接有第二腿关节（33），所述第二腿关节（33）远离第一腿关节（32）的一端设置有支腿底座（23）；
在所述水平伸缩臂（31）内部设置有围绕Y轴转动的第一Y轴舵机（21），在所述第一腿关节（32）与所述第二腿关节（33）之间设置有围绕Y轴转动的腿关节舵机（22）。
2.根据权利要求1所述的一种焊缝检测装置,其特征在于，所述机械臂（30）包括第一节伸缩驱动臂（27）、第二节伸缩驱动臂（26）和第三节伸缩驱动臂（7）；
所述第一节伸缩驱动臂（27）的一端设置有转台（29）上，所述第一节伸缩驱动臂（27）的另一端衔接有第二节伸缩驱动臂（26），所述第二节伸缩驱动臂（26）远离第一节伸缩驱动臂（27）的一端衔接有第三节伸缩驱动臂（7）。
3.根据权利要求2所述的一种焊缝检测装置,其特征在于，在所述转台（29）与所述第一节伸缩驱动臂（27）之间设置有围绕Z轴转动的Z轴舵机（12）；
所述第一节伸缩驱动臂（27）的内部设置有围绕Y轴转动的第三X轴舵机（28）；
所述第一节伸缩驱动臂（27）与所述第二节伸缩驱动臂（26）之间设置有围绕X轴转动的第一X轴舵机（11）；
所述第二节伸缩驱动臂（26）与所述第三节伸缩驱动臂（7）之间设置有围绕X轴转动的第二X轴舵机（8）。
4.根据权利要求2所述的一种焊缝检测装置,其特征在于，在所述第二节伸缩驱动臂（26）内部设置有围绕Y轴转动的第三Y轴舵机（9）；
在所述第三节伸缩驱动臂（7）内部设置有围绕Y轴转动的第二Y轴舵机（6）。
5.根据权利要求1所述的一种焊缝检测装置,其特征在于，所述探测头组件（5）包括摄像头（4）、喷雾部（1）、清洁刷（2）和照明灯（3）。
6.根据权利要求2所述的一种焊缝检测装置,其特征在于，所述车体平板（13）上还设置有支撑柱（25），所述支撑柱（25）的高度为第一节伸缩驱动臂（27）与转台（29）高度之和；
所述支撑柱（25）一端为半圆形凹槽，用于放置非工作状态时的机械臂（30）。
7.一种如权利要求1-6中任意一项所述的焊缝检测装置的控制系统,其特征在于，包括控制单元；
所述控制单元电性连接有控制台，通过所述控制台实现对控制单元的信号控制；
所述控制单元连接用于驱动机械臂（30）和探测头组件（5）运动的舵机驱动系统，通过舵机驱动系统实现对机械臂（30）和探测头组件（5）运动的控制；
所述控制单元还连接用于扫描焊缝图像的检测系统，通过所述检测系统完成对焊缝图像的扫描；
所述控制单元还连接有运动轨迹模块和信息处理及监测平台。
8.根据权利要求7所述的一种焊缝检测装置的控制系统,其特征在于，所述探测头组件（5）包括与控制单元连接的摄像头模块、照明模块、清洁模块、轨迹记录模块；
所述摄像头模块包括摄像头（4），所述摄像头（4）在控制单元指令的触发下对被测物体的焊缝进行信息采集，并将采集的数字图像通过控制单元的接口传递至信息处理及监控平台，轨迹记录模块采集探测头组件（5）位置信息，进而绘制出焊缝的走向，通过神经网络系统识别焊缝图像，结合焊缝的位置信息，定位出不合格焊缝的位置。
9.一种如权利要求8所述的焊缝检测装置控制系统的焊缝图像识别方法,其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：将检测装置安放在待测物体附近，清理工作环境；
步骤S2：检查装置并接通电源，连接控制台及数据传输线，启动控制单元；
步骤S3：操作控制台使装置处于准备状态，驱动支腿结构（24）和机械臂（30），具体的：
步骤S31：控制四个支腿结构（24）中的第一Y轴舵机（21）、腿关节舵机（22）沿指定方向移动，支腿结构（24）展开并支撑起整个装置；
步骤S32：控制机械臂（30）中的第一X轴舵机（11）、第二X轴舵机（8）、第三X轴舵机（28）、第三Y轴舵机（9）、第二Y轴舵机（6）、Z轴舵机（12），通过调整舵机转动，实现探测头组件（5）对准被测物体的焊缝位置，并将该位置点作为检测的起始点；
步骤S4：启动信息处理及监测平台上的神经网络图像识别系统、轨迹计算程序；
步骤S5：图像信息采集及传输，设定摄像头（4）采集图像区域的大小为W，在控制程序的触发下采集焊缝图像信息，通过数据线传输到信息处理及监测平台，以作为图像识别的数据源；
步骤S6：训练产生神经网络模型，具体如下：
步骤S61：收集训练数据：设置输入数据的维度和标签的维度；
步骤S62：设计神经网络结构，确定隐藏层的层数、节点数和激活函数，以及输出层的激活函数和损失函数；
步骤S63：使用PCA和白化方式对数据集进行预处理；
步骤S64：设置权重初始值，将数据集中的数字图像输入设计好的神经网络进行训练，使得该网络的参数不断趋于最优化，进而生成图像识别的神经网络系统；
步骤S7：将采集的大量焊缝图像输入计算机，再进行数字滤波处理，将一些不必要的噪声信息去除；
步骤S8：将处理后的焊缝图像输入神经网络系统，实时检测并告知该位置焊缝质量是否合格；
步骤S9：利用陀螺仪采集探测头的运动轨迹信息，通过USB接口将该轨迹数据传递回信息处理及监测平台；
步骤S10：将所述驱动臂的第一X轴舵机（11）顺着待测物体焊缝方向转动角度，使得探测头组件（5）移动的距离等于摄像头采集图像区域的宽度，即；
步骤S11：为控制单元设置定时任务，每秒驱动第一X轴舵机（11）顺着待测物体焊缝方向转动角度；
步骤S12：根据陀螺仪采集的位置数据，结合时间信息和探测头移动的速度，通过信息处理及监测平台上轨迹计算程序可绘制出焊缝的走向及长度；
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步骤S15：被测物体过大时，可收起支腿结构（24），移动小车至下一指定位置；
步骤S16：重复执行上述步骤S3—步骤S11、步骤S15，直到探测头组件（5）移动到被测物体焊缝的末端，完成检测。
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