[发明专利]构建焊接质量检测模型的方法、设备、介质及程序产品有效

专利信息
申请号: 202210675530.0 申请日: 2022-06-15
公开(公告)号: CN115146530B 公开(公告)日: 2023-07-28
发明(设计)人: 叶军;朱晋元;易秋明;彭飞;易武;孙斌;张志军 申请(专利权)人: 蕴硕物联技术(上海)有限公司
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06F16/2458;G06F16/2457;G06F16/215;G06F18/214;G06N20/00
代理公司: 上海三和万国知识产权代理事务所(普通合伙) 31230 代理人: 周建华
地址: 201799 上海市青浦区赵巷镇沪青*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 构建 焊接 质量 检测 模型 方法 设备 介质 程序 产品
【权利要求书】:

1.一种用于构建焊接质量检测模型的方法,其中,所述方法包括:

响应于目标用户基于目标焊接任务发起的焊接质量检测模型构建操作,从目标数据库获取第一焊接数据及所述第一焊接数据对应的第一焊缝标签数据,其中,所述目标用户包括所述目标焊接任务对应的焊接生产工艺人员;

基于所述目标用户对所述第一焊接数据的选取操作,确定焊接数据样本集;

从所述焊接数据样本集中提取多个焊接特征信息,其中,所述焊接特征信息包括基础焊接特征信息与焊接机理特征信息,所述基础焊接特征信息包括从所述焊接数据样本集中提取的时域特征信息、频域特征信息或时频域特征信息,所述焊接机理特征信息根据所述目标用户选取的函数及参数从所述焊接数据样本集中提取;

从所述多个焊接特征信息中确定所述目标用户选择的多个目标焊接特征信息,其中,所述从所述多个焊接特征信息中确定所述目标用户选择的多个目标焊接特征信息包括:响应于所述目标用户的设置操作,确定目标焊接特征选择方法;根据所述目标焊接特征选择方法,确定所述多个焊接特征信息对应的检验结果信息;根据所述检验结果信息,从所述多个焊接特征信息中确定多个目标焊接特征信息;

根据所述多个目标焊接特征信息以及所述焊接数据样本集对应的焊缝标签数据,通过自动机器学习训练获得所述焊接质量检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述目标用户对所述第一焊接数据的选取操作,确定焊接数据样本集包括:

基于所述目标用户对所述第一焊接数据的选取操作,确定用于组成焊接数据样本集中焊接样本数据;

确定并呈现所述焊接样本数据对应的统计信息,以使所述目标用户基于所述统计信息进行所述焊接样本数据的筛选;

根据所述目标用户对所述焊接样本数据的筛选操作,确定筛选后的目标焊接样本数据,并根据所述目标焊接样本数据及所述目标焊接样本数据对应的目标焊缝标签数据确定焊接数据样本集。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述从所述焊接数据样本集中提取多个焊接特征信息,其中,所述焊接特征信息包括基础焊接特征信息与焊接机理特征信息包括:

基于预设的特征算法,确定所述焊接数据样本集对应的基础焊接特征信息;

根据所述目标用户选取的函数及参数,确定所述焊接数据样本集对应的焊接机理特征信息;

根据所述焊接机理特征信息及所述基础焊接特征信息确定多个焊接特征信息。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:

将所述焊接质量检测模型下发至目标网关,以用于在焊接过程中对焊接质量进行检测。

5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述多个目标焊接特征信息以及所述焊接数据样本集对应的焊缝标签数据,通过自动机器学习训练获得所述焊接质量检测模型包括:

基于所述多个目标焊接特征信息以及所述焊接数据样本集对应的目标焊缝标签数据,确定用于焊接质量检测模型训练的训练集与测试集;

利用自动机器学习训练获得所述焊接质量检测模型。

6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述根据所述多个目标焊接特征信息以及所述焊接数据样本集对应的焊缝标签数据,通过自动机器学习训练获得所述焊接质量检测模型还包括:

根据所述测试集及所述焊接质量检测模型,确定所述焊接质量检测模型对应的检测准确率信息;

根据所述检测准确率信息,确定是否下发所述焊接质量检测模型。

7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:

基于所述目标焊接任务的更新,更新所述焊接质量检测模型。

8.一种用于构建焊接质量检测模型的计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序/指令,其特征在于,该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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