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龙图腾网获悉广东工业大学;江西理工大学;广州正田科技有限公司申请的专利一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法及系统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：CN119927394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510177769.9，技术领域涉及：B23K11/11；该发明授权一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法及系统是由高鹏宇;洪华栋;高向东设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法及系统，该方法包括：获取电阻点焊机的焊接电压数据和电阻点焊机的焊接电流数据，构建电阻点焊机的焊接动态电阻曲线；基于电阻点焊机的焊接动态电阻曲线与TensorFlow框架，构建嵌入式神经网络模型；基于嵌入式神经网络模型，对电阻点焊机的焊接动态电阻曲线进行焊点质量预测，得到焊点质量预测结果。本发明能够自动提取点焊过程中动态电阻数据与点焊质量的特征，提高了电阻点焊机的焊接质量检测精度。本发明作为一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法及系统，可广泛应用于电阻焊制造智能检测技术领域。

本发明授权一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的电阻点焊质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电阻点焊机的焊接电压数据和电阻点焊机的焊接电流数据，构建电阻点焊机的焊接动态电阻曲线； 基于电阻点焊机的焊接动态电阻曲线与Tensor Flow框架，构建嵌入式神经网络模型； 基于嵌入式神经网络模型，对电阻点焊机的焊接动态电阻曲线进行焊点质量预测，得到焊点质量预测结果，具体包括： 将电阻点焊机的焊接动态电阻曲线输入至嵌入式神经网络模型； 基于嵌入式神经网络模型的输入层，获取电阻点焊机的焊接动态电阻曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第一卷积层，对电阻点焊机的焊接动态电阻曲线进行特征提取处理，得到第一电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第一池化层，对第一电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线进行池化处理，得到第一池化后的电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第二卷积层，对第一池化后的电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线进行特征提取处理，得到第二电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第二池化层，对第二电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线进行池化处理，得到第二池化后的电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第三卷积层，对第二池化后的电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线特征曲线进行特征提取处理，得到第三电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第三池化层，对第三电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线进行池化处理，得到第三池化后的电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线； 基于嵌入式神经网络模型的第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层，对第三池化后的电阻点焊机的焊接动态电阻特征曲线进行特征映射处理，得到焊点质量预测结果； 基于嵌入式神经网络模型的输出层，输出焊点质量预测结果。

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