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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海);山东船舶技术研究院
摘要：本发明公开一种基于独立时序性多特征融合的扫描激光焊接熔深预测方法，属于材料加工工程领域，通过收集扫描激光焊接过程中的视觉图像信息，采用基于深度学习的语义分割方法及图像处理算法，提取视觉信号中匙孔和熔池的静态及动态的特征信息，采用图像处理算法提取焊缝的熔深，作为熔深预测模型的输入和输出。构建熔深预测模型，将时序性静态及动态特征并行地输入到熔深预测模型中，采用Transformer的Encoder单元独立地拟合每个时序性特征与熔深之间的关系，采用全连接的方式进行特征的融合，输出扫描激光焊接熔深回归模型的预测结果，预测误差仅为0.03mm。本发明确保焊接的稳定，显著提升焊接接头的质量及性能。
主权项：1.一种基于独立时序性多特征融合的扫描激光焊接熔深预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：焊接前设计扫描激光焊接工艺参数窗口，进而采集不同焊接熔深的视觉信号；其中，扫描激光焊接工艺参数包括：扫描形式、焊接功率、焊接速度、扫描幅值、扫描频率；S2：根据所述S1设计的扫描激光焊接工艺参数执行扫描激光焊接，并采集相应的视觉信号；统计并构建不同焊接参数的熔池、匙孔的时序性静态及动态的特征数据集，作为模型的输入；同时制取纵截面金相试样，获取焊后焊接接头的纵截面成形照片，然后采用图像处理算法，提取并构建焊缝熔深数据集，作为模型的输出标签；然后将静态及动态特征及焊缝熔深数据集按一定的比例划分为训练集、验证集、测试集；S3：构建基于独立的时序性多特征融合深度学习的扫描激光焊接熔深预测模型，包括：特征预处理模块，进行特征切分操作、特征正则化、位置编码；特征提取模块，包括N个transformer的Encoder单元堆叠；特征融合及输出模块，进行特征展平、全连接、预测熔深结果输出；通过不断地交替地训练和验证，进而优化并保存最优的模型结构和权重参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 山东船舶技术研究院 一种基于独立时序性多特征融合的扫描激光焊接熔深预测方法
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