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龙图腾网获悉国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团西南管道有限责任公司申请的专利一种自适应焊接控制方法、系统、电子设备及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：CN119525794B 。

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：202411558812.8，技术领域涉及：B23K31/02；该发明授权一种自适应焊接控制方法、系统、电子设备及介质是由王学军;赵事;李增材;王振声;何朝明;杜国伟;轩恒;葛壮壮设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应焊接控制方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及油气管道焊接技术领域，公开了一种自适应焊接控制方法、系统、电子设备及介质，方法包括：获取第一视觉图像和第一焊接参数；建立各个第一视觉图像和各个第一焊接参数之间的映射关系；各个第一视觉图像和对应的第一焊接参数作为数据集输入至密集卷积神经网络中进行训练，确定焊接参数预测模型；实时获取油气管道在焊接时油气管道表面的第二视觉图像，并将第二视觉图像输入至焊接参数预测模型中，预测各个第二焊接参数；根据各个第二焊接参数控制焊接机器人进行管道焊接。本申请通过焊接参数预测模型可以从视觉图像中实时预测得到对应的焊接参数，以自适应的调整焊接机器人的各项焊接参数，保证焊接过程的稳定性和焊缝质量。

本发明授权一种自适应焊接控制方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自适应焊接控制方法，其特征在于，包括： 获取油气管道在焊接时油气管道表面的第一视觉图像以及焊接机器人的第一焊接参数； 建立各个所述第一视觉图像和各个所述第一焊接参数之间的映射关系，确定每个所述第一视觉图像对应的各个所述第一焊接参数； 将建立映射关系的各个所述第一视觉图像和各个所述第一焊接参数作为数据集，训练构建焊接参数预测模型； 实时获取油气管道在焊接时油气管道表面的第二视觉图像，并将所述第二视觉图像输入至所述焊接参数预测模型中，预测所述第二视觉图像对应的焊接机器人的各个第二焊接参数； 根据各个所述第二焊接参数控制焊接机器人进行管道焊接； 所述建立各个所述第一视觉图像和各个所述第一焊接参数之间的映射关系，确定每个所述第一视觉图像对应的各个所述第一焊接参数，包括： 当采集到一帧第一视觉图像时，获取所述第一视觉图像对应的焊接机器人的各个第一焊接参数，并将各个所述第一焊接参数作为标记信息标记在所述第一视觉图像中； 所述焊接参数预测模型为在密集卷积神经网络的卷积层和全连接层之间依次加入通道注意机制模块和空间注意机制模块后形成的预测模型； 所述将所述第二视觉图像输入至所述焊接参数预测模型中，预测所述第二视觉图像对应的焊接机器人的各个第二焊接参数，包括： 通过所述卷积层对所述第二视觉图像进行多个卷积操作，提取所述第二视觉图像的局部特征，确定多个特征图； 根据每个所述特征图的全局信息，通过所述通道注意机制模块，从各个特征图中筛选出目标特征图； 通过所述空间注意机制模块，从所述目标特征图中筛选出目标区域； 通过所述全连接层对所述目标区域的特征进行提取，确定高层次抽象全局特征； 通过所述密集卷积神经网络中的归一化指数函数为所述高层次抽象全局特征映射各个第二焊接参数； 所述根据每个所述特征图的全局信息，通过所述通道注意机制模块，从各个特征图中筛选出目标特征图，包括： 将每个所述特征图输入到所述通道注意机制模块的不同通道中； 根据每个所述特征图的全局信息和对应通道的预设权重计算第一权重值；其中，所述第一权重值表征了特征图中全局信息的重要性； 将各个所述第一权重值中最大值对应的特征图作为目标特征图； 所述通过空间注意机制模块，从所述目标特征图中筛选出目标区域，包括： 通过空间注意力机制计算所述目标特征图中每个像素的第二权重值；其中，所述第二权重值表征了目标特征图中空间位置的重要性； 将各个所述第二权重值大于或等于预设值的像素作为目标像素； 将各个所述目标像素对应的区域作为目标区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团西南管道有限责任公司，其通讯地址为：100013 北京市朝阳区东土城路5号A座6层08-10室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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