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[发明专利]基于神经网络识别的水下焊缝跟踪器-CN201510471484.2在审
发明人：梁彦云 -专利权人：梁彦云
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-11-04 - 主分类号： B23K9/127 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络识别的水下焊缝跟踪器，包括水下机器人主体、特征提取设备和焊缝类型识别设备，所述特征提取设备和所述焊缝类型识别设备都位于所述水下机器人主体上，用于分别提取水下焊缝特征和确定焊缝类型，并在确定焊缝类型为无法焊接类型时发出相关报警信息。通过本发明，能够准确确定水下焊缝位置，为水下焊接提供便利。
基于神经网络识别水下焊缝跟踪

[发明专利]一种基于模拟仿真软件的中组立焊缝焊接方法及装置-CN202211120288.7在审
发明人：何开平;胡小明;王耀;梁剑明;蒋巍;李硕 -专利权人：中船黄埔文冲船舶有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： B23K37/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模拟仿真软件的中组立焊缝焊接方法及装置，通过获取已构建的中组立组件模型，对中组立组件模型进行结构分析，得到中组立组件模型中的所有焊缝，并获取每条焊缝对应的焊缝位置；设置焊缝类型，基于焊缝位置对所有焊缝进行分类，得到每条焊缝对应的焊缝类型，根据焊缝类型，自动获取焊缝类型对应的机器人焊接轨迹；基于机器人焊接轨迹、焊缝位置和焊缝类型，对焊接机器人进行机器人姿态设置；以使焊接机器人基于机器人姿态在机器人焊接轨迹上对每条立角焊缝进行焊接与现有技术相比，本发明的技术方案通过完成对中组立焊缝的焊接轨迹规划，实现机器人自动焊接作业，提高焊接作业效率和质量。
一种基于模拟仿真软件中组立焊缝焊接方法装置

[发明专利]一种基于神经网络识别的水下焊缝跟踪方法-CN201510470566.5在审
发明人：梁彦云 -专利权人：梁彦云
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-10-21 - 主分类号： B23K9/127 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络识别的水下焊缝跟踪方法，该方法包括：1)提供一种基于神经网络识别的水下焊缝跟踪器，所述跟踪器包括水下机器人主体、特征提取设备和焊缝类型识别设备，所述特征提取设备和所述焊缝类型识别设备都位于所述水下机器人主体上，用于分别提取水下焊缝特征和确定焊缝类型，并在确定焊缝类型为无法焊接类型时发出相关报警信息；2)运行所述跟踪器。通过本发明，能够准确确定水下焊缝位置，为水下焊接提供便利。
一种基于神经网络识别水下焊缝跟踪方法

[发明专利]确定焊接起点位置的方法、系统和设备-CN202111093383.8有效
发明人：万章;鞠勇;江舟亚 -专利权人：上海柏楚电子科技股份有限公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： B23K26/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于确定焊接起点位置的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取关于焊缝的数据，所述数据包括焊缝的预设起点和焊缝类型，其中所述焊缝类型包括：无挡板类型，其中在所述焊缝的预设起点处无挡板；和有挡板类型，其中在所述焊缝的预设起点处有挡板；根据所述焊缝类型，执行对应的起点搜索方法以确定所述焊接起点位置，其中所述起点搜索方法包括与所述无挡板类型对应的回退法和与所述有挡板类型对应的四点搜索法。
确定焊接起点位置方法系统设备

[发明专利]一种焊缝自动追踪纠偏方法-CN202310718886.2在审
发明人：王亚坤;邹冬良;陈世金;成厚六 -专利权人：五冶集团上海有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： B23K37/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种焊缝自动追踪纠偏方法，步骤：将焊接类型输入数据处理单元；数据处理单元实时获取焊缝追踪单元获取的焊缝坡口类型；数据处理单元根据焊缝坡口类型确定对应焊缝坡口类型的相关焊缝坡口参数；数据处理单元根据焊接类型以及参数得到焊接控制参数本发明的焊缝自动追踪纠偏方法，步序设计合理，将自动根据焊接类型及焊缝坡口类型对自动行走焊接系统进行焊接，焊接质量高。
一种焊缝自动追踪纠偏方法

[发明专利]基于局部图像处理的对接类型焊缝识别方法-CN200610116022.X无效
发明人：石繁槐;林涛;陈善本 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2006-09-14 - 公布日： 2007-03-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部图像处理的对接类型焊缝识别方法，首先，在自然光下使用CCD摄像机拍摄包含整条焊缝的图像，拍摄时要求焊缝边缘必须经过预先指定的图像区域，然后对指定区域进行图像滤波、边缘检测、焊缝边缘识别，得到两条局部焊缝边缘，最后从局部焊缝边缘的两侧端点出发，通过移动一个矩形图像窗口来迭代搜索焊缝边缘的剩余部分，并与已识别焊缝边缘连接起来，得到整条焊缝的边缘。本发明能够自动的生成任何对接类型的焊缝边缘点，且焊缝边缘曲线既可以是二维平面类型的，也可以是空间曲线类型的，另外基于局部的图像处理途径，大大提高了焊缝识别速度和对环境的抗干扰能力。
基于局部图像处理对接类型焊缝识别方法

[发明专利]提高图像处理精度的水下焊缝搜索平台-CN201510469096.0在审
发明人：李舒曼 -专利权人：李舒曼
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-11-18 - 主分类号： B23K9/127 文献下载
摘要：本发明涉及一种提高图像处理精度的水下焊缝搜索平台，包括潜水器主体、去散射光处理设备、焊缝特征提取设备和焊缝类型识别设备，所述去散射光处理设备用于对水下图像执行去散射光处理，所述焊缝特征提取设备用于提取去散射光处理后的水下图像中的水下焊缝特征，所述焊缝类型识别设备用于基于所述水下焊缝特征确定焊缝类型。通过本发明，能够克服水下散射光对水下图像的影响，提高水下焊缝图像识别的精度。
提高图像处理精度水下焊缝搜索平台

[发明专利]一种焊缝类型对刚度影响的仿真建模分析方法-CN202210695097.7在审
发明人：刘启龙;张雨;马明辉;于保君;肖永富;杨少明;杜伟娟;马书元;李鼎;李赫 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种焊缝类型对刚度影响的仿真建模分析方法，以壳单元与壳单元为基础，建立钣金件有限元仿真基础模型：导入两块钣金件的三维数据，并分别根据三种连接形式，建立3个有限元仿真基础模型；对3个钣金件有限元仿真基础模型分别进行20种焊缝类型建模，获得60个不同连接形式及焊缝类型的有限元模型；采用有限元线性静态力仿真分析算法，对60个不同连接形式及焊缝类型的有限元模型进行分析，输出位移变形结果进行对比汇总；将多种焊缝类型变形位移结果与相应的基础模型变形位移结果对比，选择焊缝类型，从而提高分析精度。
一种焊缝类型刚度影响仿真建模分析方法

[发明专利]端塞焊缝缺陷检测模型训练方法、检测方法和电子设备-CN202211093216.8在审
发明人：王禹;齐振国;单飞虎;曲佳佳;刘聪;李晶;李春喜 -专利权人：北京东方国信科技股份有限公司
申请日： 2022-09-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种端塞焊缝缺陷检测模型训练方法、检测方法和电子设备，涉及图像处理技术领域，解决了缺陷检测准确度较低的问题。该方法包括：获取多个端塞图像样本及其对应的缺陷位置和缺陷类型；对各端塞图像样本进行端塞焊缝定位处理及分割处理，得到各端塞图像样本对应的焊缝缺陷图像；将多个焊缝缺陷图像输入至初始端塞焊缝缺陷检测模型中，得到各端塞图像样本对应的预测缺陷位置和预测缺陷类型；根据各端塞图像样本对应的缺陷位置、缺陷类型、预测缺陷位置和预测缺陷类型，对初始端塞焊缝缺陷检测模型的模型参数进行更新，使得训练得到的端塞焊缝缺陷检测模型，可以准确地检测端塞焊缝的缺陷位置和缺陷类型，提高了缺陷检测结果的准确度
焊缝缺陷检测模型训练方法电子设备

[发明专利]焊缝类型的识别方法及装置-CN201910495861.4在审
发明人：王根;陆杰;吴明辉 -专利权人：秒针信息技术有限公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种焊缝类型的识别方法及装置。其中，该焊缝类型的识别方法包括：通过获取焊缝的目标的多媒体信息；从多媒体信息中提取焊缝的特征参数；将特征参数与预先存储的多个特征参数进行匹配，其中，多个特征参数对应不同的焊缝类别；当特征参数与多个特征参数中的指定特征参数的差值小于预定阈值时，识别出焊缝的特征参数对应的焊缝类型，达到了焊缝图片的信息实现准确的焊接的目的。本发明解决了现有技术中焊缝焊接自动化程度不高、焊缝的焊接精确不高的技术的技术问题。
特征参数焊缝焊缝类型多媒体信息焊接焊缝焊接信息实现预先存储阈值时匹配自动化图片

[发明专利]一种基于机器学习预测船舶T梁焊接机器人作业时间的算法-CN202210545352.X在审
发明人：杨润党;董家琛;韦乃琨;孔宁 -专利权人：上海船舶工艺研究所（中国船舶工业集团公司第十一研究所）
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习预测船舶T梁焊接机器人作业时间的算法，包括：获取T梁焊接机器人离线编程软件规划得出多类型焊缝的焊缝米数，以及记录其实际作业时间的数据集；按照时间维度把数据集划分为训练集和测试集；对不同焊缝类型的焊缝米数进行归一化处理；使用梯度下降法求解并构建多类型焊缝线性模型；设置超参数和模型变量初始值；训练模型；结果可视化输出评估模型；预测新的船舶分段样本数据在模型上的作业时间；通过分段焊缝样本数据特征，构建多类型焊缝线性模型函数，训练出模型中各焊缝类型影响作业时间的权值，预测新分段在机器人焊接工位的作业时间，可应用于机器人船舶制造车间，提高船舶制造车间作业时间预测的准确性。
一种基于机器学习预测船舶焊接机器人作业时间算法

[发明专利]焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置-CN202110155569.5在审
发明人：林嵩;雷铮强;张丰;李莉;王维斌;王富祥;毕武喜;任武;玄文博 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种焊缝缺陷识别方法、焊缝缺陷识别模型的训练方法及装置，属于管道技术领域。该方法包括：获取待识别图像；调用焊缝缺陷识别模型对待识别图像进行缺陷识别，得到管道焊缝缺陷的缺陷位置和缺陷类型；基于缺陷位置和缺陷类型在待识别图像中标记出管道焊缝缺陷，得到标记有管道焊缝缺陷的图像，该方法可以客观且准确地识别出管道的焊缝缺陷
焊缝缺陷识别方法模型训练装置

[发明专利]面向焊缝缺陷超声检测的低成本自学习神经网络设计方法-CN202310243165.0在审
发明人：张睿;高美蓉;张鹏云;张永梅;傅留虎;胡立华;谢斌红;柴艳峰 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及焊缝缺陷类型识别技术领域；现有的焊缝缺陷的检测由于焊缝多类型缺陷而导致无法实现智能高效检测，本发明提供一种面向焊缝缺陷超声检测的低成本自学习神经网络设计方法，对初始一维超声信号进行高维空间域特征表征，丰富焊缝缺陷数据的特征表达并选取出表现较优的特征域，构建焊缝缺陷检测自适应伸缩网络，利用多目标无训练网络搜索评估方法，不断迭代搜索、评估焊缝缺陷检测候选网络，获得在网络分类精度和参数量两个目标上的均衡解，最终实现在无需任何训练的情况下，选出综合性能较优的焊缝缺陷类型检测网络。
面向焊缝缺陷超声检测低成本自学习神经网络设计方法

[发明专利]一种基于应变的管道环焊缝可靠性评价方法-CN201811627242.8有效
发明人：石磊;王晓霖;王勇;王佳楠;孙宝翔;奚旺 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于应变的管道环焊缝可靠性评价方法，包括：对管道上有裂纹缺陷的环焊缝进行测试，获得基本力学参数；对有裂纹缺陷的环焊缝进行几何检测，获得几何参数；对工况时的管道进行轴向应变测试，获取载荷参数；对基本力学参数、几何参数和载荷参数进行统计分析，获得参数的最佳统计分布类型；根据裂纹缺陷的类型和断裂失效模式，采用基于应变的可靠性分析，建立环焊缝的极限状态方程；基于最佳统计分布类型和状态方程，获得环焊缝的失效概率；基于环焊缝的失效概率，得到环焊缝的可靠度。该方法对于管道环焊缝的大范围屈服情况，从基于应变的角度更加准确的评价了环焊缝断裂的可能性。
一种基于应变管道焊缝可靠性评价方法

[发明专利]一种基于深度学习的焊缝图像缺陷的检测方法-CN202210168502.X在审
发明人：冯雪松;李剑;于永新 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的焊缝图像缺陷的检测方法，包括将带有焊缝的焊件通过人工识别分类得到包含不同焊缝类型的焊件；获取分类后焊件的图像数据并经过预处理转换为焊件图像，然后将焊件图像按照焊缝类型分类存储并进行随机打乱形成焊缝数据集；通过使用tenserflow调用ResNet50网络模型，将焊缝数据集分为测试集、训练集、验证集并将训练集数据输入ResNet50网络模型对模型训练；将带有焊缝的焊件的图像输入经过训练的ResNet50网络模型，通过网络模型判断输出焊件的焊缝类型。
一种基于深度学习焊缝图像缺陷检测方法

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