焊接，也称为溶接，是一种以加温、持续高温或是髙压的形式紧密连接金属材料或其它热塑性塑料如塑料加工工艺和技术。当代焊接的供能物质有许多种，包含汽体焰、电孤、激光器、离子束、摩擦超音波等，伴随着工业的发展和产业的不断发展，机器视觉焊接缺陷检测技术设备凭借导出动能大、焊接速度更快、可用度高的优点已经在航天工程、车辆、3C电子器件等加工业中得到了广泛的应用。在各种应用领域环节中，销售市场也在逐渐对焊接生产加工质量给出了更高要求，比如大量种类原材料的焊接水平、焊焊接面完成度与持续性、焊接质量的检测高效率等。

机器视觉焊接缺陷检测做为工业化生产中不可缺少的阶段，产品的质量具有重要的危害。焊接环节中因为基本参数运行 全过程等因素的影响焊接零部件的缺陷在所难免。如裂痕、焊瘤、出气孔、未焊透、未熔合等，这种缺陷对安全生产工作及其产品品质组成严重危害。因而，高效地检测出焊接过程中遇到的缺陷产品的质量和生产都十分重要。

传统缺陷检测方法选用人工检测，主要缺点成本相对高，且检测高效率随用人时间的推移快速减少。之后，X射线探伤检测和超声探伤仪的加入针对焊接缺陷检测提供新的方式，这个方法有便于检测内部结构缺陷的优势，但成本相对高，显像欠清楚等诸多问题自始至终困扰着这种检测方式。因而怎样尽量减少生产过程中人工评定主观、差异变成各行各业及顾客的关键需求。在这样的背景下，配置高效率智能化的机器视觉焊接缺陷检测技术的系统软件越来越至关重要。伴随着工业生产机器视觉的高速发展，深度神经网络在图像数据学习上的特色优势进而在表层缺陷检测中具有极为重要的实际意义，变成了工业智能检测行业的主力研究内容。