[发明专利]一种基于语义分割的焊接起弧状态实时检测方法

权利要求书

1.一种基于语义分割的焊接起弧状态实时检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、采集焊接过程中的高频电流数据并进行预处理，包括对电流数据进行滑窗采样；对滑窗采样后的样本进行数据标注，并进行维度扩展；最后按预设比例划分训练集、验证集和测试集；

步骤S2、搭建基于FCN网络结构的语义分割模型；将步骤S1中预处理的样本输入至语义分割模型，输出各样本中每个电流点的焊接状态；

步骤S3、训练语义分割模型，确定起弧电流点和熄弧电流点，输出焊接起弧连续性检测结果；

步骤S4、基于训练好的语义分割模型进行焊接起弧连续性实时检测，并设计起弧连续性修正方法进行辅助调整，最终输出修正后的起弧连续性结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义分割的焊接起弧状态实时检测方法，其特征在于，所述步骤S1中对电流数据进行预处理，主要包括：

步骤S1.1、将采集到的高频电流数据按照预设窗长进行滑窗采样；其中采样时间为T，采样频率为F；

步骤S1.2、对滑窗样本进行数据标注，赋予每个电流点一个标签；寻找样本中的起弧电流点start_point和熄弧电流点end_point，将起弧电流点和熄弧电流点间所有的电流点均标注为1，代表正在进行焊接，其他电流点均标注为0，代表未进行焊接；当样本无起弧电流时，全部标注为0；当样本维持正常焊接电流时，则全部标注为1；

步骤S1.3、分别针对每个样本及对应的标签进行维度扩展；

步骤S1.4、将预处理后的所有带标签的样本进行随机乱序，按照预设比例分别划分为训练集train_data、验证集dev_data和测试集test_data。

3.根据权利要求1所述的一种基于语义分割的焊接起弧状态实时检测方法，其特征在于，所述步骤S2中基于FCN网络结构的语义分割模型包括依次级联的若干个TCN网络块和卷积网络块；其中每一级TCN网络块均连接有一层最大池化下采样层；输入电流样本，每一级TCN网络块后的最大池化下采样层输出依次为x1、x2、…、xi；将xi依次输入至卷积网络块，最后一级卷积网络块输出为x；

输出x通过第一层上采样层后，与至少一级TCN网络块后的最大池化下采样层输出相加，并输入至第二层上采样层；获得最终输出X；所述最终输出X与输入电流样本长度相同，分别代表输入电流样本中每个电流点的预测结果。

4.根据权利要求1所述的一种基于语义分割的焊接起弧状态实时检测方法，其特征在于，所述步骤S4中起弧连续性修正方法具体包括：

步骤S4.1、实时采集新的高频焊接电流数据，基于预设时间步进行划窗采集，将每个窗口的电流数据输入至语义分割模型，实时输出每个窗口中各数据点的焊接状态；将当前第一个标签为1的电流点到当前第一个标签为0的电流点之间的区间作为起弧区间，连续的标签为0的电流区间作为熄弧区间；

步骤S4.2、当检测到标签为1的点占比超过99%时，则认为此时未发生熄弧，将剩余标签为0的电流点标签置1；

步骤S4.3、当检测到标签为1的点占比低于1%时，则认为此时未起弧，将标签为1的电流点标签置0；

步骤S4.4、当窗口中存在若干连续的标签为0的电流点区间时，若所有标签为0的电流点区间长度均低于总窗长的40%时，则认为此时存在起弧失败、重新起弧的情况，将所有标签为0的电流点标签置1；

步骤S4.5、当相邻两个窗口交界处存在连续的标签为0的电流区间，且该区间占比小于窗长的40%时，同样认为未发生新的起弧，将所有标签为0的电流点标签置1，否则判断为一次新的起弧过程。