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申请/专利权人：临沂临工重托机械有限公司;山东大学

摘要：本发明涉及基于多视角熔池图像的等离子弧焊接熔透预测方法及系统，属于人工智能焊接技术领域，集成熔池前部、侧面、尾部等多个视角的图像数据，以等离子弧焊接视觉检测系统获取到的多视角正面熔池图像（包括熔池前部、侧面、尾部等）作为数据集，基于深度学习网络模型实现图像特征提取，同时采用优化算法通过多次迭代获得最优的特征权值，实现不同视角下的图像特征融合，从而得到有效的熔池视觉特征，进一步提高模型预测的准确性和可靠性，实现熔透状态和熔深的预测任务。

主权项：1.基于多视角熔池图像的等离子弧焊接熔透预测方法，其特征在于，包括步骤如下：S1、搭建等离子弧焊接实验平台，包括等离子弧焊接系统、控制系统、视觉检测系统；S2、开展恒定电流和脉冲电流条件下不同焊接参数的等离子弧焊接试验，获取多个视角下的等离子弧焊接过程中的熔池图像数据，并将图像实时存储在工控机中，以当前系统时间命名文件，精确到毫秒；S3、对获取到的熔池图像数据进行预处理，并将对正面熔池图像进行逐帧打标签，用于表征图像对应的真实熔透状态和熔深值；包括步骤如下：S301、对相机丢帧导致的熔池图像缺失值进行处理；将N+1台相机采集到的图像按照系统时间进行逐帧匹配，计算不同相机采集到的图像时间差，定义同步图像的时间差小于5ms，删除非同步的多余图像；S302、图像预处理还包括ROI选取、去噪、对比度增强；S303、根据背面小孔图像反映的真实熔透状态，标定多视角的正面熔池图像；针对背面小孔图像，以图像灰度值进行区分，若灰度值大于30的像素点超过20个，则认为出现小孔，否则未出现小孔；其中，出现小孔的为全熔透，未出现小孔定义为未熔透，将全熔透或未熔透的标签标定在背面小孔图像以及与背面小孔图像同步的其他视角图像上；S304、获取焊缝熔深曲线，方法包括焊缝纵剖面切割测量法、射线检测或工业CT；将熔深为0mm且将要开始增加的位置作为焊接的起始点，根据特定的正面熔池图像拍摄时间和焊接起始时间之差，计算该图像在焊缝上对应的位置，从而根据熔深曲线得到对应熔深值，将熔深值标定在当前对应时间的同步的所有图像上；其中，特定图像对应的焊缝位置由以下公式（1）计算， （1） t为当前图像对应时间，单位s；t0为焊接起始时间，单位s；v为焊接速度，单位mms；S305、按照6:2:2的比例，将带有熔透状态和熔深值标签的多视角正面熔池图像数据分为训练集、验证集、测试集，分别用于模型的训练、验证和测试；S4、基于深度学习网络，分别建立熔透状态预测模型和焊缝熔深预测模型；S5、采用训练完成的模型对图像序列进行特征提取，采用优化算法遗传算法GA，确定最优权值组合，对不同视角下的图像特征赋予加权值mn，融合后的特征F可表示为单一视角下的图像特征Fn的加权和： （2）下标1-n代表视角1-n；S6、将最终的熔透状态预测模型和焊缝熔深预测模型部署到工控机中，焊接过程中工业相机连续拍摄，模型实时接收图像、利用S5的步骤内容进行图像特征提取，并预测未来0.5s-1s的熔透状态和熔深值，并将计算结果在显示设备中实时展示，作为焊接参数实时调控的依据。

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