【技術實現步驟摘要】
所屬的技術人員知道，本專利技術可以實現為系統、方法或計算機程序產品。因此，本公開可以具體實現為以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，還可以是硬件和軟件結合的形式，本文一般稱為“電路”、“模塊”或“系統”。此外，在一些實施例中，本專利技術還可以實現為在一個或多個計算機可讀介質中的計算機程序產品的形式，該計算機可讀介質中包含計算機可讀的程序代碼。計算機可讀存儲介質例如可以是但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導體的系統、裝置或器件，或者任意以上的組合。在本說明書的描述中，參考術語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體特征、結構、材料或者特點包含于本專利技術的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結構、材料或者特點可以在任一個或多個實施例或示例中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結合和組合。盡管上面已經示出和描述了本專利技術的實施例，可以理解的是，上述實施例是示例性的，不能理解為對本專利技術的限制，本領域的普通技術人員在本專利技術的范圍內可以對上述實施例進行變化、修改、替換和變型。
技術介紹
1、現有的油氣管道焊接專機，具有一些基本的調節參數，例如焊接電流、焊接速度、電弧電壓等，可根據焊接需要直接設置焊接參數，以達到更好的焊接效果。然而，在實
2、又例如現有技術記載了一種基于hdr圖像的熔池中心識別系統及焊縫跟蹤方法，通過獲取熔池中心與焊縫之間的偏差，并根據偏差實時糾正k-tig焊槍的位置，實現了焊縫跟蹤，可用于k-tig焊的自動跟蹤作業。然而，上述技術方案并不適用于油氣管道的焊接，且同樣無法自適應控制焊接機器人。
3、綜上，現有的管道焊接技術無法根據管道焊接時的形貌狀態自適應的調節焊接機器人的焊接參數。
技術實現思路
1、為了克服現有的管道焊接技術無法根據管道焊接時的形貌狀態自適應的調節焊接機器人的焊接參數的問題，本專利技術提供了一種自適應焊接控制方法、系統、電子設備及介質。
2、第一方面，為了解決上述技術問題，本專利技術提供了一種自適應焊接控制方法，包括：
3、獲取油氣管道在焊接時油氣管道表面的第一視覺圖像以及焊接機器人的第一焊接參數；
4、建立各個第一視覺圖像和各個第一焊接參數之間的映射關系，確定每個第一視覺圖像對應的各個第一焊接參數；
5、將建立映射關系的各個第一視覺圖像和各個第一焊接參數作為數據集，并輸入至密集卷積神經網絡中進行訓練，訓練構建焊接參數預測模型；
6、實時獲取油氣管道在焊接時油氣管道表面的第二視覺圖像，并將第二視覺圖像輸入至焊接參數預測模型中，預測第二視覺圖像對應的焊接機器人的各個第二焊接參數；
7、根據各個第二焊接參數控制焊接機器人進行管道焊接。
8、第二方面，本專利技術提供了一種自適應焊接控制系統，包括：
9、第一數據獲取模塊，用于獲取油氣管道在焊接時油氣管道表面的第一視覺圖像以及焊接機器人的第一焊接參數；
10、映射關系建立模塊，用于建立各個第一視覺圖像和各個第一焊接參數之間的映射關系，確定每個第一視覺圖像對應的各個第一焊接參數；
11、模型訓練模塊，用于將建立映射關系的各個第一視覺圖像和各個第一焊接參數作為數據集，并輸入至密集卷積神經網絡中進行訓練，訓練構建焊接參數預測模型；
12、第二數據獲取模塊，用于實時獲取油氣管道在焊接時油氣管道表面的第二視覺圖像，并將第二視覺圖像輸入至焊接參數預測模型中，預測第二視覺圖像對應的焊接機器人的各個第二焊接參數；
13、焊接機器人控制模塊，用于根據各個第二焊接參數控制焊接機器人進行管道焊接。
14、第三方面，本專利技術提供了一種計算設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并在處理器上運行的程序，處理器執行程序時實現如上述的一種自適應焊接控制方法的步驟。
15、第四方面，本專利技術提供了一種計算機可讀存儲介質，計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當指令在終端設備上運行時，使得終端設備執行如上述的一種自適應焊接控制方法的步驟。
16、本專利技術的有益效果是：通過油氣管道在焊接時的第一視覺圖像和對應的第一焊接參數訓練密集卷積神經網絡，得到焊接參數預測模型，并將實時獲取到的油氣管道在焊接時的第二視覺圖像輸入至焊接參數預測模型，得到對應的第二焊接參數，以通過第二焊接參數實時控制焊接機器人進行焊接。本申請通過焊接參數預測模型可以從視覺圖像中實時預測得到對應的焊接參數，以自適應的調整焊接機器人的各項焊接參數，保證焊接過程的穩定性和焊縫質量。
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1.一種自適應焊接控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立各個所述第一視覺圖像和各個所述第一焊接參數之間的映射關系，確定每個所述第一視覺圖像對應的各個所述第一焊接參數，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊接參數預測模型為在密集卷積神經網絡的卷積層和全連接層之間依次加入通道注意機制模塊和空間注意機制模塊后形成的預測模型；
4.根據權利要求3所述的方式，其特征在于，所述根據每個所述特征圖的全局信息，通過所述通道注意機制模塊，從各個特征圖中篩選出目標特征圖，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過空間注意機制模塊，從所述目標特征圖中篩選出目標區域，包括：
6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，其特征在于，所述第一視覺圖像和第二視覺圖像包括焊縫表面形貌圖像和熔池形貌圖像，所述第一焊接參數和第二焊接參數包括焊接電流、焊接電壓、焊接速度、焊槍擺動頻率和焊槍姿態角。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據各個所述第二焊接參數控制焊接
8.一種自適應焊接控制系統，其特征在于，包括：
9.一種計算設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并在處理器上運行的程序，其特征在于，處理器執行程序時實現如權利要求1-7任一項所述的一種自適應焊接控制方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當指令在終端設備上運行時，使得終端設備執行如權利要求1-7任一項所述的一種自適應焊接控制方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種自適應焊接控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立各個所述第一視覺圖像和各個所述第一焊接參數之間的映射關系，確定每個所述第一視覺圖像對應的各個所述第一焊接參數，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊接參數預測模型為在密集卷積神經網絡的卷積層和全連接層之間依次加入通道注意機制模塊和空間注意機制模塊后形成的預測模型；
4.根據權利要求3所述的方式，其特征在于，所述根據每個所述特征圖的全局信息，通過所述通道注意機制模塊，從各個特征圖中篩選出目標特征圖，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過空間注意機制模塊，從所述目標特征圖中篩選出目標區域，包括：
6.根據權利要求1-5任一項所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王學軍，趙事，李增材，王振聲，何朝明，杜國偉，軒恒，葛壯壯，
申請(專利權)人：國家石油天然氣管網集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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