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龙图腾网获悉唐山松下产业机器有限公司申请的专利基于深度学习的焊接电弧缺陷识别方法及系统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：CN116297683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310081264.3，技术领域涉及：G01N27/00；该发明授权基于深度学习的焊接电弧缺陷识别方法及系统是由远东;刘金龙;李江;闫伟男;董郑康;石敬宇设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的焊接电弧缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及焊接技术领域，具体为一种基于深度学习的焊接电弧缺陷识别方法及系统，方法包括：获取焊接设备的基础数据，其中，基础数据包括：设备机型、保护气体、焊丝材质、焊丝直径、脉冲有无、预置电压及预置电流；利用基础数据创建用于记录焊接过程中实际电压和实际电流的波形文件；在焊接设备进行焊接过程中，采集焊接的实际电压和实际电流并记录在波形文件中；将记录好的波形文件转换为图数据；将图数据输入预训练的焊接缺陷检测模型得到焊接缺陷类型。电压和电流数据在采集过程中受外界干扰较小，数据获取更加方便准确，并且无需增加检测设备和检测工序，降低了检测成本，提高检测效率。

本发明授权基于深度学习的焊接电弧缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的焊接电弧缺陷识别方法，其特征在于，包括： 获取焊接设备的基础数据，其中，基础数据包括：设备机型、保护气体、焊丝材质、焊丝直径、脉冲有无、预置电压及预置电流； 利用基础数据创建用于记录焊接过程中实际电压和实际电流的波形文件； 在焊接设备进行焊接过程中，采集焊接的实际电压和实际电流并记录在波形文件中； 将记录好的波形文件转换为图数据； 将图数据输入预训练的焊接缺陷检测模型得到焊接缺陷类型； 将记录好的波形文件转换为图数据的过程，包括： 读取波形文件中记录的实际电压和实际电流，筛除所读取的实际电压和实际电流中电流为零、电压为空载电压的数据； 针对筛除后的数据，构建行为电压、列为电流的二维数组； 利用python图处理方法将所构建的二位数组转换为图数据； 焊接缺陷检测模型的训练过程包括： 获取样本数据，样本数据包括波形文件以及实际对应的焊接缺陷类型，焊接缺陷类型包括无缺陷、烧穿、断弧、拉弧及焊缝蛇形； 将样本数据中波形文件转换为图数据后输入初始神经网络模型，得到预估焊接缺陷类型； 比较预估焊接缺陷类型和样本数据中对应的焊接缺陷类型，在预估焊接缺陷类型不符合预期的情况下，调整初始神经网络模型中的参数并增大样本数据的数据量，返回将样本数据中波形文件转换为图数据后输入初始神经网络模型，得到预估焊接缺陷类型的步骤，直至得到的预估焊接缺陷类型符合预期时，将当前初始神经网络模型作为焊接缺陷检测模型。

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