基于机器学习的焊接过程监控与缺陷预测研究

肖 宇航

摘要

摘要：本研究旨在基于机器学习技术，开发一种有效的焊接过程监控与缺陷预测方法。通过实时采集焊接过程中的传感器数据，
如焊接电流、电压和温度等参数，并结合图像处理技术获取焊缝图像信息。利用这些数据构建监控模型和预测模型，以实现对焊接
过程的实时监控和缺陷预测。在实验中，我们采用了多种机器学习算法，包括支持向量机、神经网络和随机森林等，对焊接过程数
据进行训练和优化。实验结果表明，所提出的方法在焊接过程中能够准确监控焊接状态，并能有效预测焊接缺陷，为焊接质量控制
和缺陷预防提供了有效的手段。

关键词

关键词：机器学习、焊接过程监控、缺陷预测、传感器数据、图像处理

参考

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缺陷预测研究. 焊接学报，39(4)，1-8.

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