一种基于OCT匙孔深度测量的激光焊飞溅实时识别方法

本发明公开了一种基于OCT匙孔深度测量的激光焊飞溅实时识别方法，包括步骤S1、基于OCT测量的匙孔深度数据采集及数据集构建和步骤S2、深度学习模型的构建训练及飞溅缺陷识别。本发明通过将SD‑OCT测量技术与基于1DCNN‑BiLSTM飞溅缺陷识别的复合深度学习模型相结合，采用Dropout技术与自适应矩估计防止模型过拟合，TPE算法对模型进行超参数优化，使得训练好的1DCNN‑BiLSTM飞溅缺陷识别模型能够对动态激光焊接过程飞溅状态精准预测，无需人工干预，实现对激光焊接飞溅缺陷的快速准确识别。