热加工工艺

作者：祝彬, 施云惠, 王瑾,

关键词：焊接质量检测, 多模态张量融合, 张量注意力模块,

焊接是一个多因素影响的耦合过程，仅凭单一类型焊接数据检测焊接质量的方式是不充分的。为了满足工业实时性与嵌入式设备的要求，目前基于深度学习的焊接质量检测模型被设计得十分简单，没有发挥出深度学习方法的性能。针对以上问题，提出了基于多模态张量融合的焊接质量检测方法。提出焊接数据集精细划分方案，以解决焊接状态的类内差异；采用MobileNetV2瓶颈模块作为特征提取单元降低模型的参数量；通过各焊接模态子网分别提取不同模态的焊接特征，然后通过张量融合将焊接多模态特征耦合，并提出张量注意力模块，能抑制张量融合产生的大量冗余信息。将本模型在焊接多模态数据集上进行实验。结果表明，提出的多模态张量融合质量检测模型较单模态模型的准确率更高，张量融合、张量注意力模块均提高了模型的准确率。

来源：2023年第15期

《热加工工艺》期刊编辑部

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