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龙图腾网获悉无锡先导智能装备股份有限公司申请的专利焊接检测方法及装置、设备、存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119025996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411267294.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权焊接检测方法及装置、设备、存储介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本焊接检测方法及装置、设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种焊接检测方法及装置、设备、存储介质，包括：获取目标数据集，目标数据集是获取的焊接设备对电池的焊接数据；对每一目标数据集进行特征提取处理，得到与每一目标数据集对应的目标特征集；根据目标数据集的数据量，确定第一识别模型，并通过第一识别模型对目标数据集对应的目标特征集进行识别处理，得到目标数据集对应的第一识别结果，第一识别结果包括焊接正常或焊接异常，第一识别模型为统计学模型或异常检测模型，异常检测模型是由深度学习模型和修正模型结合得到的。能够对焊接质量得到有效监控，提高焊接效率。

本发明授权焊接检测方法及装置、设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种焊接检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标数据集，所述目标数据集是获取的焊接设备对电池的焊接数据，所述目标数据集包括至少一个，所述焊接数据包括多个焊接时间、与每一焊接时间对应的焊接参数； 对每一所述目标数据集进行特征提取处理，得到与每一所述目标数据集对应的目标特征集； 根据所述目标数据集的数据量，确定第一识别模型，并通过所述第一识别模型对所述目标数据集对应的目标特征集进行识别处理，得到所述目标数据集对应的第一识别结果，所述第一识别结果包括焊接正常或焊接异常，所述第一识别模型为统计学模型或异常检测模型，所述异常检测模型是由深度学习模型和修正模型结合得到的； 在所述第一识别结果为焊接异常的情况下，通过获取的焊接设备对所述电池的焊接过程中的生产数据，确定出现焊接异常的原因，所述焊接异常的原因包括焊接设备参数异常、焊接器件异常或人为调参异常中的一种或多种； 其中，所述焊接设备包括下压单元和焊接单元，所述生产数据包括所述下压单元的工作过程中采集的传感器数据和所述焊接单元的焊接参数，所述通过获取的焊接设备对所述电池的焊接过程中的生产数据，确定出现焊接异常的原因，包括： 通过PHM管理系统对所述传感器数据进行识别处理，确定所述下压单元工作是否出现异常；通过第三识别模型对所述焊接单元的焊接参数进行识别处理，确定所述焊接单元工作是否出现异常，所述第三识别模型为异常检测模型，所述异常检测模型是由深度学习模型和修正模型结合得到的； 所述生产数据包括调试数据以及对所述焊接设备进行调试前的第一调试参数集和对所述焊接设备进行调试后的第二调试参数集，所述通过获取的焊接设备对所述电池的焊接过程中的生产数据，确定出现焊接异常的原因，包括： 通过经验模型对所述调试数据进行识别处理，得到中间识别结果，所述中间识别结果用于指示调试过程是否出现异常，所述经验模型是根据历史焊接过程中的历史焊接数据和历史维护数据对深度学习模型训练得到的；对所述第一调试参数集和所述第二调试参数集进行特征提取处理，得到第一参数特征和第二参数特征；通过第四识别模型对所述第一参数特征和所述第二参数特征进行识别处理，得到第三识别结果，所述第三识别结果用于指示所述调试参数是否出现异常，所述第四识别模型为深度学习模型；综合所述中间识别结果和所述第三识别结果，确定是否存在人为调参异常。

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