基于工业互联网的焊接质量监测方法及装置

本申请实施例提供一种基于工业互联网的焊接质量监测方法及装置，通过结合深度卷积神经网络(DCNN)与循环神经网络(RNN)形成混合模型，充分融合焊接数据的局部特征与时间序列特征，前者提供高价值特征，后者实现时序推理，共同完成从原始数据到质量评估的完整链路。该方法突能够提升焊接质量在线检测的准确率，为焊接过程的优化和焊接质量控制提供有力支持，填补该领域对于高效、智能、自适应焊接质量在线检测技术的空白，为现代工业焊接生产提供有力的技术支撑。