CN118237825B 一种基于人工智能的焊机方法及焊接机器人 （凯沃智能装备(青岛)有限公司）_第1页
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一种基于人工智能的焊机方法及焊接机器人本发明提出了一种基于人工智能的焊机方预设的深度学习模型并基于预处理数据以及历果，对焊接路径进行规划并对初始焊接参数设2S2、通过预设的深度学习模型并基于预处理数据S5、将所有焊接作业产生的数据汇总至云端数据设计多组模拟实验，每组实验改变一个或几个关键特征的值，观察其对焊接路径规划基于误差分析结果，调整数据预处理策略，并对调整后的预处理3S21、对新采集的预处理数据与历史焊接任务数据进行整合，构建包含全场景的数据基于焊接模拟器，配置与实际工作环境相似的虚拟场景，建立设置涵盖典型与极端条件的多样化工况，并定义综合评价体系，基于模拟过程中实时收集焊接质量及效率数据，并与预设的优化目通过在线学习算法，根据反馈信息对优化模型进行微调，将模拟结果在模拟中加入异常工况测试，评估参数设置的鲁棒性及系统对模拟焊接的各项指标进行汇总，生成详细的验证报告，并基于专家接数据和当前焊接任务的特点对异常判断标准进利用机器学习算法对异常类型进行自动识别4对于可自动处理的异常，深度强化学习模型迅速介入，基于历史将每次异常事件及其处理过程被记录至数据库，形成异常案例库，述优化建议对后续焊接任务的策略和参数进行自9.一种用于实现如权利要求1_8任一所述的基于人工智能的焊接方法的焊接机器人，被所述处理器执行时，导致所述焊接机器人实现如权利要求1至8中任一项所述的焊机方56进行在线微调；模拟器输入参数的映射规则；[0034]在模拟中加入异常工况测试，评估参数设置的鲁棒性及7[0044]根据异常程度将检测结果划分为不同等级，并针对不同等级采取不同的应对措[0053]S43、将量化评估结果上传至云平台，与历史数据库中的成功案例进行自动化对据所述优化建议对后续焊接任务的策略和参89[0073]上述技术方案的效果为：通过多维度信息的精确采集和深度学习模型的智能分术方案推动了焊接行业向智能制造方向发展，不仅提升了焊接过程的可控性和可预测性，像头、光电传感器等这些设备能够实时捕捉焊缝状态的关键参数，主要是熔池形态和热影响区的变化。这些参数直接反映了焊接过程中的物理现象，是判断焊接质量与状态的基从焊接现场获取的大量实时参数数据首先经过压缩处理。随后，这些压缩后的数据通过物缩数据并进行初步的数据融合处理，为后续的智能分析做准备。这一环节减少了数据往返该模型基于当前焊接状态和历史积累的最佳焊接策略，进行实时分析，动态调整焊接参数[0127]S43、将量化评估结果上传至云平台，与历史数据库中的成功案例进行自动化对据所述优化建议对后续焊接任务的策略和参议被实时传输至焊机的控制系统，后者根据建议自动调整后续焊接任务的策略和参数设

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