[发明专利]一种焊点质量检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种焊点质量检测方法及装置。该方法包括获取多个焊点在焊接过程中的工艺参数；根据工艺参数构建每个焊点的电阻时间关系曲线；从电阻时间关系曲线中抽取每个焊点的特征值，得到焊点特征值集合；对每个焊点的焊点特征值集合和每个焊点所属焊点状态进行训练，得到用于对焊点状态进行分类的分类模型；以及利用分类模型对待检测的焊点的焊点状态进行判断。该方法基于大数据数理统计分析手段，对已积累的大量自动实时采集的焊接工艺数据进行分析，采用TPOT自动机器学习算法进行模型训练，进而利用分类模型快速高效的完成海量焊点状态的判断，减少焊点检测的设备投入，降低成本，且为焊点性能及焊点工艺质量提供可靠数据。

技术领域

本发明涉及焊点质量检测领域，具体涉及一种焊点质量检测方法及装置。

背景技术

焊接是现代机械制造业的一种常用工艺，其在汽车制造中应用也十分广泛。焊接工艺以焊枪为工具，以焊点的形式将两种或两种以上同种或异种金属材料连接成一体，焊点质量的优劣对汽车整体质量影响巨大。现在的技术方案中，关于焊点状态的判断，主要是通过安装专用设备装置以及传感器，在线采集焊点数据和焊点飞溅姿态照片并进行研究，此种方法，需要投入较大的安装设备，成本高，并且在线采集的信息需通过CAN线传输到计算机，使得信息转化、传递过程复杂，需传递和处理的数据信息较多，处理效率低。

目前行业内对于工业焊点大数据的研究较少，主要集中在焊点飞溅、能耗等方面，以大数据机器学习手段，特别是自动机器学习算法，来识别焊点各种状态，还是空白。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种焊点质量检测方法及装置，能够高效准确的完成对大量焊点信息的研究，判断焊点状态，为焊接工艺的进一步分析，提供数据支撑，另外无需安装设备，成本低廉。

为了解决上述技术问题，本发明的一种焊点质量检测方法包括如下步骤：获取多个焊点在焊接过程中的工艺参数，其中，所述工艺参数包括焊点的编号、电流、电压、电阻和功率，以及对应的焊接时间点；根据所述工艺参数构建每个焊点的电阻时间关系曲线；从所述电阻时间关系曲线中抽取每个焊点的特征值，得到焊点特征值集合；对每个焊点的焊点特征值集合和每个焊点所属焊点状态进行训练，得到用于对焊点状态进行分类的分类模型，其中所述焊点状态包括多点飞溅、单点飞溅、焊点正常和无极值点；以及利用所述分类模型对待检测焊点的焊点状态进行判断。

在上述焊点质量检测方法中，通过对海量焊点的工艺参数信息进行分析处理，得到各个目标焊点的电阻时间关系曲线，进而抽取特征值集合，再利用机器学习训练出焊点状态与特征值集合之间的分类模型，从而利用分类模型可以快速高效的完成对焊点数据的处理，实现焊点状态的检测，且无专用设备投入，成本低廉。

作为本发明焊点质量检测方法的改进，从所述电阻时间关系曲线中抽取每个焊点的特征值，得到焊点特征值集合包括：抽取第一时间区间内的电阻极小值；抽取第二时间区间内的电阻极大值；抽取第三时间区间内的电阻突变点，计数得到飞溅点个数；通过抽取到的所述电阻极小值、所述电阻极大值以及所述飞溅点个数组成焊点特征值集合。利用焊接过程中焊点电阻的变化特点来表征焊点状态，由于电阻数据容易获取、分析，且能够较好的反映焊点的形成过程，进而实现快速准确的对焊点状态的判断。

在上述焊点质量检测方法中，所述第一时间区间为每个焊点从焊接开始的0-10ms内，所述第二时间区间为每个焊点从焊接开始的 20-30ms内，所述第三时间区间为每个焊点从焊接开始的30ms以后至焊接结束的时间内。三个时间区间分别对应焊过程的三个阶段。

对于上述焊点质量检测方法的进一步改进，对每个焊点的焊点特征值集合和每个焊点所属焊点状态进行训练，得到用于对焊点状态进行分类的分类模型包括：若所述飞溅点个数超过一个，则输出焊点状态为多点飞溅；若所述飞溅点个数为一个，则输出焊点状态为单点飞溅；若所述飞溅点个数为零，且所述电阻极小值大于等于所述电阻极大值，则输出焊点状态为无极值点；若所述飞溅点个数为零，且所述电阻极小值小于所述电阻极大值，则输出焊点状态为焊点正常。