概述

解决在复杂焊接环境中信息获取不全面的问题

需求详情

解决现有单一传感技术（如仅视觉）在复杂焊接环境（如强弧光、飞溅、烟雾）中信息获取不全面、鲁棒性差的问题，实现多源数据的实时融合与精准解析，为质量控制提供全面依据。集成 2D/3D 视觉传感器（采集焊缝、熔池图像）、声音传感器（捕捉电弧声纹）、电弧传感器（监测电流 / 电压），开发基于深度学习的多模态数据融合算法，消除信息冗余与冲突，构建焊接状态动态评估模型，实现对焊接过程的全方位感知。

技术参数

数据融合响应时间≤50ms；多源信息关联准确率≥95%；在弧光、飞溅干扰下，焊缝特征提取准确率≥90%

项目预期

使复杂结构件（如船舶分段）焊接质量检测覆盖率从现有 70% 提升至 98%，缺陷误判率降低 60%