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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习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：CN114309895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202111555113.4，技术领域涉及：B23K9/173；该发明授权一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法是由陈姬;武传松;赵学彬;李瑞栋设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法，涉及焊接技术领域，包括以下步骤：首先，通过上下布置的两个CCD相机从不同角度采集到焊接时同一时刻同一位置的熔池图片，对熔池图片进行裁剪、滤波等图像处理，利用靶纸对相机的标定后，通过三维重建，获得熔池的三维云图拟合得到熔池表面的三维曲面关系z＝fx，y，利用像素代替熔池的横纵坐标，灰度值的大小表示熔池表面的波动情况，将其由三维图像转化为包含三维信息的二维图像，采用优化后的损失函数改进卷积神经网络计算，提取并学习二维熔池图像中的熔池信息，对焊缝的形貌进行预测。本发明解决了目前仅使用焊接参数对焊缝形貌预测导致的精度不足的问题。

本发明授权一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法在权利要求书中公布了：1.一种焊接熔池图像预测焊缝形貌的深度学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：首先，通过上下布置的两个CCD相机从不同角度采集到焊接时同一时刻同一位置的熔池图片，对熔池图片进行裁剪、滤波等图像处理，获得两熔池图像中对应的熔池特征点对，利用靶纸对相机的标定后，计算熔池特征点对应的三维坐标，获得熔池的三维云图拟合得到熔池表面的三维曲面关系z＝fx，y和熔池三维重建图像； 步骤二：将熔池三维重建图像进行二维化处理，将其由三维图像转化为包含三维信息的二维图像； 步骤三：构建卷积神经网络，获取图像中的信息，对焊缝的几何形貌进行预测；模型采用调整后的均方差损失函数MSE，由于焊缝的熔深和余高与焊缝的熔宽相差较大，熔宽的大小约为熔深的2～7倍，约为余高的3～5倍，为提高网络对焊缝熔深和余高的预测精度，对原损失函数进行优化，在原均方误差的基础上根据项的不同采用不同的系数α、β、γ，增大焊缝熔深和焊缝余高在损失函数中的占比；其中α为2～7倍的β，γ为3～5倍β，从而得到优化后的损失函数； 步骤四：将训练熔池图像导入到卷积神经网络之后得到焊缝熔深、熔宽和余高的预测值，将其与测量值对比，若预测结果与实际测量结果的误差小于5％，则停止训练并保存模型；若不满足误差要求，则利用优化后的MSE损失函数计算误差，将误差反向传播并利用Adam优化器对卷积神经网络模型参数优化，并进行下一次训练； 步骤五：收集了280组数据，其中240组用于对网络的训练，40组用于网络验证。

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