公开(公告)号：CN114119595A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111479871.2

申请日：2021-12-06

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈伟光 ,  陈华斌 ,  朱抗洪 ,  侯震

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于集成深度学习的GMAW焊接质量在线监测及评价方法，包括：采集焊接过程中包括焊接熔池图像、电弧声音信号、焊接电压信号和焊接电流信号在内的焊接信息；对焊接信息进行预处理，并进行特征提取；对获取的不同信号源的特征进行连接融合，构建融合后的特征向量；构建质量基础检测模型，将融合后的特征向量输入至质量基础检测模型中，输出当前状态下的焊接质量；采用不同质量基础检测模型获取当前状态下的焊接质量，根据不同质量基础检测模型的结果获取最后的决策结果。与现有技术相比，本发明具有实现在线监测、提升检测质量准确性等优点。