Нейросеть предскажет качество лазерной сварки: точность до 99,35%

Учёные разработали новую модель глубокого обучения для прогнозирования состояния проплавления, глубины и морфологии сварного шва при лазерной сварке. Система анализирует изображения сварочной ванны, полученные с помощью камеры типа металл-оксид-полупроводник, и учитывает параметры сварки. В основе модели — свёрточные нейронные сети и модели пространства состояний. Она эффективно обрабатывает пространственно‑временную информацию. Метод построения набора данных повышает надёжность и способность модели к обобщению. Тестирование показало: точность прогнозирования состояния проплавления достигает 99,35%, погрешность прогнозирования глубины проплавления — 1,79 мм, а точность восстановления поперечного сечения сварного шва — 95,65%. Это позволит улучшить контроль качества сварки в реальном времени.