[发明专利]用于检测生产环境中焊接质量的方法、设备、介质

权利要求书

1.一种用于检测生产环境中焊接质量的方法，其中，所述方法包括：

获取生产环境中目标焊接任务对应的目标检测数据；

基于所述目标检测数据及所述生产环境对应的焊接质量检测模型，确定所述目标焊接任务的焊接质量信息，其中，所述焊接质量检测模型由生产样本数据与参考样本数据通过机器学习训练所得，所述生产样本数据包括从所述生产环境中获取的多个数据样本，所述参考样本数据包括焊接实验室样本数据、行业样本数据；

其中，所述焊接质量检测模型包括多个子检测模型，所述子检测模型由训练样本数据及训练样本数据权重通过机器学习训练所得，所述训练样本数据包括若干个取自所述参考样本数据的第一子训练样本数据及若干个取自所述生产样本数据的第二子训练样本数据，所述训练样本数据权重根据前一轮训练所得子检测模型更新；

所述训练样本数据权重包括所述第一子训练样本数据对应的权重与所述第二子训练样本数据对应的权重，更新所述训练样本数据权重用于降低预测输出错误的第一子训练样本数据对应的权重、提高预测输出错误的第二子训练样本数据对应的权重，所述训练样本数据权重基于样本权重阈值以及错误率更新；若所述错误率小于所述样本权重阈值，先基于所述错误率确定所述第一子训练样本数据对应的第一权重调整速率，以及所述第二子训练样本数据对应的第二权重调整速率，再根据所述第一权重调整速率更新所述第一子训练样本数据对应的权重，根据所述第二权重调整速率更新所述第二子训练样本数据对应的权重；否则，继续使用所述训练样本数据权重；

所述样本权重阈值通过将所述生产样本数据与所述参考样本数据的相对熵输入所述焊接质量检测模型对应的核函数来确定，所述相对熵基于所述生产样本数据与所述参考样本数据中每个数据样本对应的若干个机理特征信息，以及其中每个机理特征信息所属机理特征对应的特征权重信息确定；所述相对熵基于所述生产样本数据与所述参考样本数据中每个数据样本对应的若干个机理特征信息，以及其中每个机理特征信息所属机理特征对应的特征权重信息确定包括：基于所述若干个机理特征信息，以及焊接领域专家知识，确定多个机理特征中每个机理特征对应的特征权重信息，其中所述若干个机理特征信息中每个机理特征信息一一对应地属于所述多个机理特征中一个机理特征；并基于所述生产样本数据与所述参考样本数据中每个数据样本对应的若干个机理特征信息，确定每个机理特征对应的子相对熵；根据所述每个机理特征对应的子相对熵及所述特征权重信息，确定所述参考样本数据与所述生产样本数据的相对熵；所述错误率基于所述子检测模型及验证数据计算。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

从所述多个子检测模型中确定适合所述目标焊接任务的若干个子检测模型；

所述基于所述目标检测数据及所述生产环境对应的焊接质量检测模型，确定所述目标焊接任务的焊接质量信息，其中，所述焊接质量检测模型由生产样本数据与参考样本数据通过机器学习训练所得包括：

基于所述目标检测数据，确定所述若干个子检测模型中每个子检测模型对应的子检测结果；

基于所述若干个子检测模型中每个子检测模型对应的子检测结果确定所述目标焊接任务的焊接质量信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从所述多个子检测模型中确定适合所述目标焊接任务的若干个子检测模型包括：

根据所述目标焊接任务从所述多个子检测模型中确定适合所述目标焊接任务的若干个子检测模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述获取生产环境中目标焊接任务对应的目标检测数据包括：

获取生产环境中目标焊接任务对应的焊接参数时序信息，其中所述焊接参数时序信息是在执行所述目标焊接任务的焊接过程中实时采集的；

对所述焊接参数时序信息进行预处理，确定所述目标焊接任务对应的目标检测数据。