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龙图腾网获悉南通尚善模塑科技有限公司申请的专利一种适应复杂工况的高精度智能焊接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：CN120962129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511499886.3，技术领域涉及：B23K26/21；该发明授权一种适应复杂工况的高精度智能焊接方法是由秦建林设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适应复杂工况的高精度智能焊接方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种适应复杂工况的高精度智能焊接系统，涉及激光焊接技术领域。该一种适应复杂工况的高精度智能焊接系统，包括S1：基于高分辨率视觉传感器和激光扫描仪,S2：基于预处理点云数据，S3：基于工件三维模型，S4：基于优化焊接路径和材料属性数据库，S5：基于动态焊接参数集，S6：基于实时焊接轨迹，S7：基于多传感器监控数据，S8：基于缺陷检测报告，S9：基于修复后焊接结果和历史焊接数据。本发明通过高分辨率视觉传感器和激光扫描仪采集工件几何数据，应用滤波算法去除噪声生成高质量点云数据，奠定后续处理基础；基于点云数据利用点云处理算法和机器学习方法识别工件特征，通过三维重建算法生成精确数字模型。

本发明授权一种适应复杂工况的高精度智能焊接方法在权利要求书中公布了：1.一种适应复杂工况的高精度智能焊接方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于高分辨率视觉传感器和激光扫描仪，采用三维扫描技术采集工件几何数据，并通过滤波算法去除噪声和异常点，进行数据预处理，生成预处理点云数据； S2：基于预处理点云数据，采用点云处理算法和机器学习方法识别工件特征，并通过三维重建算法生成精确的数字模型，生成工件三维模型； S3：基于工件三维模型，采用强化学习算法自主规划焊接路径，考虑避障、热积累最小化和效率优化，并通过仿真环境验证路径可行性，生成优化焊接路径； S4：基于优化焊接路径和材料属性数据库，采用深度学习算法实时预测并优化激光焊接参数，并通过反向传播算法调整网络权重，生成动态焊接参数集； S5：基于动态焊接参数集，采用PID控制算法和机器人运动控制执行激光焊接过程，通过实时反馈微调机器人臂轨迹，确保精确跟随路径，生成实时焊接轨迹； S6：基于实时焊接轨迹，集成多传感器，采用数据融合算法同步监控焊接状态，并进行实时数据对齐和降噪，生成多传感器监控数据； S7：基于多传感器监控数据，采用机器学习算法实时检测焊接缺陷，并通过特征提取方法分析图像和信号数据，生成缺陷概率图，得到缺陷检测报告； S8：基于缺陷检测报告，采用强化学习算法优化修复策略，控制辅助激光头进行局部重熔或补焊，并通过实时控制方法调整修复参数，以最小化热影响区，生成修复后焊接结果； S9：基于修复后焊接结果和历史焊接数据，采用统计分析算法评估整体焊接质量，并通过反馈循环更新系统模型参数，用于未来焊接过程的优化，生成最终质量评估报告； 基于S4的生成动态焊接参数集包括以下步骤： S401：基于优化焊接路径，提取路径上各点的曲率、与上一焊点的距离特征，生成路径几何特征向量； S402：基于路径几何特征向量和材料数据库，采用卷积神经网络预测每个路径点的基础焊接参数，生成基础焊接参数集； S403：基于基础焊接参数集，采用遗传算法进行多目标优化，寻找帕累托最优解集，生成动态焊接参数集； 基于S7的生成缺陷检测报告包括以下步骤： S701：基于多传感器监控数据，分别从图像数据中采用灰度共生矩阵法提取纹理特征，从温度数据中提取梯度特征，从声信号中提取幅值特征，生成多模态特征向量； S702：基于多模态特征向量，采用支持向量机分类器进行实时推理，判断当前焊点是否存在缺陷以及缺陷类型，生成实时缺陷概率分布； S703：基于实时缺陷概率分布，采用时间序列分析法追踪缺陷的产生与发展，并通过规则推理引擎生成包含缺陷位置、类型和置信度的结构化报告，生成缺陷检测报告； 基于S8的生成修复后焊接结果包括以下步骤： S801：基于缺陷检测报告，采用路径重规划算法针对缺陷位置生成局部的、覆盖缺陷区域的补偿焊接路径，生成局部修复路径； S802：基于局部修复路径和缺陷类型，采用Q学习算法从历史数据中查询最优的修复参数，生成修复参数策略； S803：基于修复参数策略，控制机器人和激光器执行修复焊接，并采用S6的监控流程对修复过程进行实时监控，生成修复过程监控数据； S804：基于修复过程监控数据，再次采用支持向量机对修复点进行缺陷检测，验证修复效果，生成修复后焊接结果。

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