[发明专利]一种基于人工智能的焊接质量预测系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的焊接质量预测系统及方法，系统包括服务器端、边缘端和设备端，所述设备端包括焊接模块和数据采集模块；所述边缘端包括在线判定模块和结果比对模块。本发明通过对实时采集的焊接数据进行预判，得到焊接质量预测结果，将不良的焊接质量预测结果与该焊点的实测结果进行比对，若比对不一致，则根据该焊点的焊接数据和实测结果更新判定模型并将判定模型下发到在线判定模块中；通过对焊接数据的实时预判，及时预判出不良焊点，实现对车身焊接质量的严格把控，还降低了人工检测的成本，通过更新在线判定模块的判定模型，能够不断自我优化学习，提高了焊点质量的检测效率和准确率。本发明可广泛应用于焊接质量控制领域。

技术领域

本发明涉及焊接质量控制领域，特别是涉及一种基于人工智能的焊接质量预测系统及方法。

背景技术

焊接是对车身整体质量影响最高的工艺环节，焊接质量的好坏对车身整体质量起到关键性的作用。而现有的车身焊接质量检测普遍采用焊接后利用人工抽样检测、借助超声波焊点无损检测、半破坏和全破坏人工检测等方法，这些传统的人工检测焊点质量的方法不能实时检测焊点的质量问题，而且投入的人工检测成本高，检测效率低，严重制约焊接工艺和焊接质量的提升。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种基于人工智能的焊接质量预测系统及方法。

本发明一方面所采取的技术方案是：

一种基于人工智能的焊接质量预测系统，包括服务器端、边缘端和设备端，所述设备端包括：

焊接模块；

数据采集模块，用于实时采集焊接模块中的焊点的焊接数据；

所述边缘端包括：

在线判定模块，用于根据焊接数据实时判定出焊点的焊接质量预测结果并将判定为不良的焊接质量预测结果传输到结果比对模块。

结果比对模块，用于将不良的焊接质量预测结果与焊点的实测结果进行比对，若不良的焊接质量预测结果与焊点的实测结果比对不一致，则将焊点的焊接数据和实测结果传输到服务器端；

所述服务器端用于根据所述结果比对模块传输的焊接数据和实测结果更新判定模型并将判定模型下发到在线判定模块。

进一步，所述在线判定模块具体用于利用判定模型对焊接数据进行数字特征或数据曲线特征分析及分类，得到焊接质量预测结果。

进一步，所述服务器端包括：

数据处理模块，用于对焊接数据和实测结果进行预处理并将预处理后的焊接数据和实测数据划分为测试集数据和训练集数据；

模式识别/规则提取模块，用于对训练集数据进行特征提取得到训练集数据特征；

模型建立与验证模块，用于根据训练集数据特征更新判定模型，并利用测试集数据对判定模型进行验证。

进一步，还包括交互界面模块，所述交互界面模块包括：

焊点质量总览界面，用于展示所有焊点的焊接质量预测结果及统计信息；

缺陷预测推送界面，用于汇总推送焊接质量预测结果为不良的焊点信息；

实测结果反馈界面，用于将推送的焊点的实测结果反馈到结果比对模块。

进一步，所述焊接模块包括焊接机器人、焊枪、焊接电极帽和车身。

进一步，所述数据采集模块包括焊机和数据传输介质，所述焊机用于产生并记录焊接数据，所述数据传输介质用于将焊接数据传输至在线判定模块。

进一步，还包括报警系统，所述报警系统用于在在线判定模块连续判定出焊接质量预测结果为不良的焊点的数量达到阈值时触发PLC程序进行报警。