公开(公告)号：CN113379740A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110878672.2

申请日：2021-08-02

Applicant: 上海工程技术大学 ,  上海航天精密机械研究所

Inventor： 刘思凯 ,  胡明华 ,  赵耀邦 ,  吴頔 ,  罗钟毅 ,  温先海 ,  张培磊 ,  于治水

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于穿孔熔池图像和深度学习的VPPAW熔透原位实时监测系统，包括视觉图像采集及预处理，深度模型训练及调试，工业部署及熔透实时检测。本发明首先利用正面穿孔熔池视觉传感系统生成不同焊接熔透状态对应的图像数据集，并完成ROI裁剪和数据增强预处理；其次引入卷积神经网络CNN模型，根据输入图像数据集离线训练及调试网络结构，并保存达到准确率要求的CNN模型；最终开发基于C#WinForm界面框架的实时预测上位机，调用训练的CNN模型并实时预测焊接熔透状态。本发明的方法只需将训练好的深度模型实现工业部署，提供给性能较弱的工控机调用，从而节省大量计算时间和资源，达到VPPAW质量快速在线检测的目的。

公开(公告)号：CN111539533A

公开(公告)日：2020-08-14

申请号：CN202010311681.9

申请日：2020-04-20

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 崔博渊 ,  陆旭 ,  杜江洋 ,  周乐丰 ,  温先海 ,  吴頔

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机和小孔特征的焊接熔透定量评价方法，该方法包括以下步骤：(1)对变极性等离子弧焊VPPAW的背面小孔进行特征提取获得特征数据，与对应的不同熔透状态构建预测样本，并分为训练样本集和测试样本集；(2)构建基于极限学习机模型的输入层、隐含层和输出层，通过多次试验法确定最优隐含层节点数；(3)选取Sigmoid激励函数求解，计算隐含输出矩阵和输出权重，完成极限学习机模型的训练；(4)采用测试样本集验证训练后的极限学习机模型的分类准确率。本发明通过构建极限学习机模型对背面小孔熔透状态进行定量评估，其预测精度高，收敛速度快，从而为焊接过程监测及质量诊断提供可靠依据。