摘要
本发明提供了一种焊点质量的预测方法及装置、存储介质、电子装置,其中,该方法包括:采集焊接群控系统在焊接目标工件时的焊接工艺参数、以及采集目标工件的焊点外观图片,其中,焊接工艺参数包括点焊电气参数和质量数据;基于质量数据对点焊电气参数进行过滤,得到优化特征集;将优化特征集输入预训练的焊点质量预测模型,输出目标工件的焊点质量预测结果,其中,焊点质量预测模型为监督学习模型;根据焊点质量预测结果将焊点外观图片输入预训练的焊点外观预测模型,输出目标工件的焊点外观缺陷,其中,焊点外观预测模型为深度学习模型。通过本发明实施例,提高了焊点质量的查准率和查全率,有效降低了质量控制成本。
技术关键词
焊点
焊接工艺参数
样本
斯皮尔曼相关系数
数据
监督学习模型
群控系统
缩放参数
电气
深度学习模型
电流
噪声特征
工件
电阻
图片
电子装置
深度神经网络模型
序列
偏差
系统为您推荐了相关专利信息
空调控制方法
优化控制策略
LSTM神经网络
模型训练模块
天气预报数据
数据处理服务器
收入
电力交易数据
数据存储服务器
生成电力