本书紧跟智能焊接技术的发展，在介绍焊接基本理论、机器人技术基本知识的基础上，深入阐明了人工智能在焊接工艺各个环节中具体应用的各项理论知识与实践细节。具体内容包括：机器人焊接工艺基础及其在智能制造中的应用，人工智能及其在机器人焊接中的应用（涵盖机器人的感知系统、运动系统与通信系统），焊接机器人系统的组成及编程案例，基于深度学习的人工智能在焊接接头缺陷检测中的应用案例，基于路径规划及控制的焊缝检测机器人系统以及结合深度学习技术的缺陷检测等。
本书不仅适合学术研究与教学使用，也可以为工业界从业人员了解前沿技术、提升焊接质量与效率提供重要参考。
第1章人工智能和机器人001
1.1人工智能的自然表达002
1.2人工智能的应用领域016
1.3人工智能在机器人焊接中的应用探索021
1.4工业机器人029
第2章机器人焊接基础、焊接缺陷与面临的挑战055
2.1焊接方法055
2.2焊接系统057
2.3焊接材料059
2.4焊接工艺与原理061
2.5焊接的问题和挑战：缺陷分析与故障处理082
第3章焊接机器人系统088
3.1焊接机器人系统的基本组成与要求090
3.2机器人变位机112
3.3机器人焊接程序及编程原理114
第4章机器人焊接工艺、案例与编程方法119
4.1基于施焊位置的焊接工艺119
4.2机器人焊接的编程方法120
4.3对接焊缝123
4.4角接焊缝126
4.5垂直管板对接131
4.6焊接机器人编程方式的展望137
第5章机器视觉、深度感知、焊缝定位与跟踪系统139
5.1机器视觉、人工智能与焊接智能化140
5.2焊缝传感器140
5.3机器视觉理论在焊接中的应用143
5.4基于计算机视觉的深度(形状)恢复145
5.5基于深度学习的3D重建算法157
5.6环形激光视觉传感器设计及传感器系统分析162
5.7基于环形激光视觉传感器的焊缝图像167
5.8基于环形激光视觉传感器的焊缝定位与跟踪模型169
第6章基于路径规划及控制的自主检测焊缝的机器人183
6.1焊缝检测的背景和意义184
6.2焊缝检测机器人185
6.3焊缝检测机器人的结构和控制架构设计187
6.4基于机器人的全局路径改进规控算法研究192
6.5基于复杂环境改进局部路径算法202
6.6基于路径规划与控制算法的检测焊缝系统实验207
6.7基于路径规划与控制算法的焊缝检测系统实验218
第7章基于深度学习实时钢铁表面缺陷、焊接缺陷检测算法223
7.1研究背景224
7.2轻量级目标检测算法及其评判准则226
7.3焊接缺陷数据集的构建与处理235
7.4轻量级缺陷检测关键算法研究247
7.5缺陷检测模型在不同数据集上的实验261
第8章基于深度学习钢材表面缺陷检测算法274
8.1所提方法276
8.2基于NEU-DET数据集的MBY模型验证282
8.3消融实验284
8.4不同目标检测的对比实验285
第9章人工智能在其他领域中的应用场景288
9.1深度学习的智能驾驶场景中的模型288
9.2大模型系统部署：从核心要素到工程实践301
9.3基于ROS平台的移动机器人架构316
参考文献348