本项目致力于研发基于深度学习的卷积神经网络（CNN）自动化焊接缺陷检测系统，旨在实现对焊接过程中出现的裂纹、气孔、未熔合等缺陷的实时识别。技术实现涵盖了数据采集、数据预处理、模型训练与优化，并提供实时结果展示与反馈。团队成员来自柏林自由大学计算机专业以及德国BAM研究所机械专业，拥有扎实的技术研发与相关理论基础。目前系统已完成实验室测试，检测准确率超过95%，具备初步产业化潜力，适用于汽车和航空等高标准制造行业。数据采集所使用的设备来自于德国BAM实验室，模型训练则在NVIDIA Tesla P100机器上进行。

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