龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明涉及一种焊缝余高超前定量预测方法，包括如下步骤：1.通过熔池图像得到熔池图像预测模型。2.得到定量回归模型。3.将实时熔池图像输入熔池图像预测模型得到预测熔池图像a，将预测熔池图像a输入定量回归模型，得到余高预测值。本发明多用于对形态质量的超前预测，当熔焊增材过程中出现质量问题，工件只能废弃或返修。为了保障熔焊增材过程平稳可靠运行，就需要对形态质量进行超前分析。超前分析是通过处理T0时刻熔池图像或包含前序的熔池图像序列进而得到T+N时刻的形态质量，超前得到未来时刻的形态质量，这样就可以通过实现闭环控制而不是单一的实时监测。
主权项：1.一种焊缝余高超前定量预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：将实时采集的熔池图像进行训练，基于视频预测网络得到熔池图像预测模型；步骤2：将实时采集的熔池图像输入定量回归网络进行训练，得到定量回归模型；步骤3：将实时采集的熔池图像输入步骤1中的熔池图像预测模型得到预测熔池图像a，将预测熔池图像a输入步骤2得到的定量回归模型，得到余高预测值；所述步骤1中采用PredNet算法，还包括空时长短期记忆单元；所述步骤1中包括跨时刻跨层连接；所述步骤1中的训练包括多元损失，其中多元损失的函数公式为：loss＝0.15lossMSE+0.851-lossSSIM+0.25lossperceptual，lossMSE为均方差损失函数，lossSSLM为图像结构相似性损失函数，lossperceptual为感知损失函数；所述步骤2中包括通道注意力机制模块；所述步骤3中网络在训练中进行分段训练，先输入视频预测网络中进行训练，再进行定量回归网络训练，结合两阶段进行相关参数预测数值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 焊缝余高超前定量预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号