申请/专利权人：中国水利水电第十工程局有限公司

申请日：2024-04-03

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117984024B

主分类号：G06F40/30

分类号：G06F40/30;G06F18/24;B23K37/00;B23K31/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种基于船闸人字门自动化生产的焊接数据管理方法及系统，通过综合运用语义知识挖掘、优化向量处理以及自动化生产缺陷检测等技术手段，旨在提高焊接质量监控的智能化水平和准确性。本申请能够为船闸等大型工程结构的安全性和可靠性提供有力保障，推动焊接生产向数字化、智能化方向发展。

主权项：1.一种基于船闸人字门自动化生产的焊接数据管理方法，其特征在于，应用于数据管理系统，所述方法包括：对目标生产焊接传感监控数据进行语义知识挖掘，获得所述目标生产焊接传感监控数据的传感监控语义知识向量；对所述传感监控语义知识向量进行语义嵌入和语义更新，获得传感监控语义优化向量；将所述传感监控语义优化向量与所述传感监控语义知识向量之间的比较结果录入自动化生产缺陷检测算法，获得所述自动化生产缺陷检测算法生成的第一人字门焊接缺陷检测观点，所述第一人字门焊接缺陷检测观点中包括与所述目标生产焊接传感监控数据中的各个传感监控数据单元分别对应的第一属性检测结果，所述第一属性检测结果用于表征对应的传感监控数据单元存在缺陷的置信权重；所述自动化生产缺陷检测算法是基于增广生产焊接传感监控数据示例进行调试得到的神经网络算法，所述增广生产焊接传感监控数据示例是基于不存在缺陷的生产焊接传感监控数据衍生的有缺陷的生产焊接传感监控数据；依据所述传感监控语义知识向量、所述传感监控语义优化向量以及所述第一人字门焊接缺陷检测观点，获取对所述目标生产焊接传感监控数据进行缺陷检测的输出标签；其中，所述依据所述传感监控语义知识向量、所述传感监控语义优化向量以及所述第一人字门焊接缺陷检测观点，获取对所述目标生产焊接传感监控数据进行缺陷检测的输出标签，包括：依据所述传感监控语义知识向量和所述传感监控语义优化向量之间的比较结果，获取第二人字门焊接缺陷检测观点；所述第二人字门焊接缺陷检测观点中包括与所述目标生产焊接传感监控数据中的各个传感监控数据单元分别对应的第二属性检测结果，所述第二属性检测结果用于表征对应的传感监控数据单元存在缺陷的置信权重；依据所述第一人字门焊接缺陷检测观点以及所述第二人字门焊接缺陷检测观点，获取所述输出标签中的定位特征；所述定位特征中包括与所述目标生产焊接传感监控数据中的各个传感监控数据单元分别对应的第三属性检测结果，所述第三属性检测结果用于表征对应的传感监控数据单元存在缺陷的置信权重；其中，所述对目标生产焊接传感监控数据进行语义知识挖掘，获得所述目标生产焊接传感监控数据的传感监控语义知识向量，包括：将所述目标生产焊接传感监控数据录入生产焊接传感监控处理网络中的语义知识挖掘分支，获得所述语义知识挖掘分支生成的所述传感监控语义知识向量；所述对所述传感监控语义知识向量进行语义嵌入和语义更新，获得传感监控语义优化向量，包括：将所述传感监控语义知识向量录入所述生产焊接传感监控处理网络中的知识特征处理分支，获得所述知识特征处理分支生成的所述传感监控语义优化向量，所述传感监控语义优化向量的维度与所述传感监控语义知识向量的维度相同；所述将所述传感监控语义优化向量与所述传感监控语义知识向量之间的比较结果录入自动化生产缺陷检测算法，获得所述自动化生产缺陷检测算法生成的第一人字门焊接缺陷检测观点，包括：将所述传感监控语义优化向量与所述传感监控语义知识向量之间的比较结果录入所述生产焊接传感监控处理网络中的所述自动化生产缺陷检测算法，获得所述自动化生产缺陷检测算法生成的所述第一人字门焊接缺陷检测观点；其中，所述生产焊接传感监控处理网络是基于第一生产焊接传感监控数据示例进行无标注调试得到的神经网络算法；所述第一生产焊接传感监控数据示例是不存在缺陷的生产焊接传感监控数据；其中，所述对目标生产焊接传感监控数据进行语义知识挖掘，获得所述目标生产焊接传感监控数据的传感监控语义知识向量之前，还包括：依据所述第一生产焊接传感监控数据示例，获取第一高亮数据文本、第二高亮数据文本以及第二生产焊接传感监控数据示例；所述第一高亮数据文本用于表征所述第一生产焊接传感监控数据示例中不存在缺陷的传感监控数据单元，所述第二高亮数据文本用于表征生产焊接传感监控数据示例中存在缺陷的传感监控数据单元，所述第二生产焊接传感监控数据示例是依据所述第一生产焊接传感监控数据示例和所述第二高亮数据文本衍生的生产焊接传感监控数据；将所述第一生产焊接传感监控数据示例录入所述语义知识挖掘分支，获得所述语义知识挖掘分支生成的第一传感监控语义知识向量示例；将所述第一传感监控语义知识向量示例录入所述知识特征处理分支，获得所述知识特征处理分支生成的第一传感监控语义优化向量示例；将所述第一传感监控语义优化向量示例与所述第一传感监控语义知识向量示例之间的比较结果录入所述自动化生产缺陷检测算法，获得所述自动化生产缺陷检测算法输出第一人字门焊接缺陷检测观点示例；将所述第二生产焊接传感监控数据示例录入所述语义知识挖掘分支，获得所述语义知识挖掘分支生成的第二传感监控语义知识向量示例；将所述第二生产焊接传感监控数据提取样本录入所述知识特征处理分支，获得所述知识特征处理分支生成的第二传感监控语义优化向量示例；将所述第二传感监控语义优化向量示例与所述第二传感监控语义知识向量示例之间的比较结果录入所述自动化生产缺陷检测算法，获得所述自动化生产缺陷检测算法输出第二人字门焊接缺陷检测观点示例；依据所述第一传感监控语义知识向量示例、所述第一传感监控语义优化向量示例、所述第一人字门焊接缺陷检测观点示例、所述第二传感监控语义知识向量示例、所述第二传感监控语义优化向量示例、以及所述第二人字门焊接缺陷检测观点示例获取算法调试误差评估变量；通过所述算法调试误差评估变量，对所述生产焊接传感监控处理网络的网络变量进行改进；其中，所述依据所述第一传感监控语义知识向量示例、所述第一传感监控语义优化向量示例、所述第一人字门焊接缺陷检测观点示例、所述第二传感监控语义知识向量示例、所述第二传感监控语义优化向量示例、以及所述第二人字门焊接缺陷检测观点示例获取算法调试误差评估变量，包括：依据所述第一传感监控语义知识向量示例与所述第一传感监控语义优化向量示例之间的区别，获取第一算法调试误差评估变量；依据所述第一人字门焊接缺陷检测观点示例与所述第一高亮数据文本之间的区别，获取第二算法调试误差评估变量；依据所述第二传感监控语义知识向量示例与所述第二传感监控语义优化向量示例之间的区别，获取第三算法调试误差评估变量；依据所述第二人字门焊接缺陷检测观点示例与所述第二高亮数据文本之间的区别，获取第四算法调试误差评估变量。

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