存储介质、焊接设备、焊接异常检测方法及装置制造方法及图纸

本公开涉及焊接技术领域，提供了一种存储介质、焊接设备、焊接异常检测方法及焊接异常检测装置。该焊接异常检测方法可以包括：获取训练数据，所述训练数据包括包含标签信息的历史焊接参数，所述标签信息用于标识所述历史焊接参数为焊接异常参数或焊接正常参数；根据所述训练数据对初始异常检测模型进行训练，得到目标异常检测模型；获取焊接过程中的实时焊接参数；根据所述实时焊接参数和所述目标异常检测模型来检测焊接过程中是否发生焊接异常。本公开能够减少工人的工作量。

【技术实现步骤摘要】
存储介质、焊接设备、焊接异常检测方法及装置
本公开涉及焊接
，尤其涉及一种存储介质、焊接设备、焊接异常检测方法及焊接异常检测装置。
技术介绍
焊接是机械制造领域最重要的工艺之一，根据焊接性质、方式、应用场合等方面的不同，焊接可分为手工焊接、半自动焊接、自动焊接等形式。由于焊接过程中焊接异常的发生，往往会导致漏焊、焊穿、焊缝成型不均匀等现象。目前，焊接过程中的焊接异常大多是依靠人工检测，这很大程度上依赖于检测工人的技术以及经验，会产生很多不稳定因素，并且增加了工人的工作量，降低了工人的工作效率。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种存储介质、焊接设备、焊接异常检测方法及焊接异常检测装置，能够减少工人的工作量。根据本公开的一个方面，提供一种焊接异常检测方法，包括：获取训练数据，所述训练数据包括包含标签信息的历史焊接参数，所述标签信息用于标识所述历史焊接参数为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种焊接异常检测方法，其特征在于，包括：/n获取训练数据，所述训练数据包括包含标签信息的历史焊接参数，所述标签信息用于标识所述历史焊接参数为焊接异常参数或焊接正常参数；/n根据所述训练数据对初始异常检测模型进行训练，得到目标异常检测模型；/n获取焊接过程中的实时焊接参数；/n根据所述实时焊接参数和所述目标异常检测模型来检测焊接过程中是否发生焊接异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种焊接异常检测方法，其特征在于，包括：
获取训练数据，所述训练数据包括包含标签信息的历史焊接参数，所述标签信息用于标识所述历史焊接参数为焊接异常参数或焊接正常参数；
根据所述训练数据对初始异常检测模型进行训练，得到目标异常检测模型；
获取焊接过程中的实时焊接参数；
根据所述实时焊接参数和所述目标异常检测模型来检测焊接过程中是否发生焊接异常。


2.根据权利要求1所述的焊接异常检测方法，其特征在于，所述焊接参数包括电弧声音信息。


3.根据权利要求1所述的焊接异常检测方法，其特征在于，所述异常检测模型采用卷积神经网络或自编码神经网络。


4.根据权利要求3所述的焊接异常检测方法，其特征在于，所述异常检测模型采用所述自编码器神经网络，根据所述实时焊接参数和所述目标异常检测模型来检测焊接过程中是否发生焊接异常包括：
以所述实时焊接参数作为输入量，并输入至所述自编码器神经网络，得到相应的输出量；
根据所述输出量与所述输入量的差值判定所述焊接过程中是否发生焊接异常。


5.根据权利要求1所述的焊接异常检测方法，其特征在于，根据所述训练数据对初始异常检测模型进行训练包括：
将所述训练数据随机划分为训练集和验证集；
基于所述训练集对初始异常检测模型进行训练得到参考检测模型；
基于所述验证集对所述参考检测模型进行调整得到目标异常检测模型。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海泉，
申请(专利权)人：唐山松下产业机器有限公司，
类型：发明
国别省市：河北;13