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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于温度场RGB梯度融合的焊接气孔率预测方法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：CN119927424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510293861.1，技术领域涉及：B23K26/21；该发明授权一种基于温度场RGB梯度融合的焊接气孔率预测方法是由曾志;周乃迅;赵淼;张一航;周科尔;刘治鑫设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于温度场RGB梯度融合的焊接气孔率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于温度场RGB梯度融合的焊接气孔率预测方法。该方法创新性地将焊接时序温度场数据与深度学习图像识别技术相结合，通过以下技术路径实现：首先建立焊接工艺参数与气孔率的映射关系，采用有限元仿真获取温度热循环数据；其次对三个特征点位的温度数据进行压缩与增强处理，将时序温度曲线转化为R、G、B三通道色彩矩阵；进而通过多源数据融合生成彩色梯度图像；最终构建深度神经网络模型，实现焊接气孔率的图像化智能分级预测。与传统物理实验方法相比，本方法通过仿真技术大幅降低实验成本，采用色谱梯度编码技术能有效表征温度场时空演变特征。该技术为焊接质量预测提供了新的数字化解决方案，在焊接工程应用领域具有重要价值。

本发明授权一种基于温度场RGB梯度融合的焊接气孔率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于温度场RGB梯度融合的焊接气孔率预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、确定真实物理焊接实验方案，以获得原始建模基础数据，将不同焊接工艺参数作为输入，并以气孔率作为输出目标进行优良分级； 步骤B、基于所述步骤A中的物理试验数据进行有限元仿真校核，并进行温度场数据提取； 步骤C、对所述步骤B中提取的温度场数据进行数据处理，具体步骤为： 步骤C1、通过有限元仿真模型提取温度热循环探针数据，并将每组温度热循环数据点集以正态分布随机抽样来进行数据点集压缩，其抽样的温度数据点概率密度Sx服从均值为μ，标准差为σ的正态分布，即Sx～Nμ,σ，x为温度数据点，均值μ与标准差σ依据整体温度区间分布来确定，其概率密度为： 步骤C2、分别将每组压缩温度数据进行数据增强处理，数据增强过程可对原始数据进行噪声添加、平移； 步骤C3、将每组数据中的三个不同点位数据对齐，并分别以R、G、B通道转换成红、绿、蓝三种色彩矩阵图像，温度数据依据材料焊接过程拟定适宜的温度区间，将数据对齐至RGB色彩描述区间[0，255]，然后将数据重排列为15×15矩阵图像； 步骤C4、将每组RGB通道图像融合为一张彩色矩阵图像，RGB三通道融合生成的彩色矩阵图像涵盖了三点热循环的信息以及点位之间的温度梯度信息； 步骤D、将所述步骤C中的最终获得的每组图像数据作为深度学习训练集输入参数，以对应的气孔率分级作为深度学习模型输出参数，根据最终训练完成的深度学习模型，对焊接工件的气孔率进行预测。

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