一种基于独立时序性多特征融合的扫描激光焊接熔深预测方法

本发明公开一种基于独立时序性多特征融合的扫描激光焊接熔深预测方法，属于材料加工工程领域，通过收集扫描激光焊接过程中的视觉图像信息，采用基于深度学习的语义分割方法及图像处理算法，提取视觉信号中匙孔和熔池的静态及动态的特征信息，采用图像处理算法提取焊缝的熔深，作为熔深预测模型的输入和输出。构建熔深预测模型，将时序性静态及动态特征并行地输入到熔深预测模型中，采用Transformer的Encoder单元独立地拟合每个时序性特征与熔深之间的关系，采用全连接的方式进行特征的融合，输出扫描激光焊接熔深回归模型的预测结果，预测误差仅为0.03mm。本发明确保焊接的稳定，显著提升焊接接头的质量及性能。