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申请/专利权人：东风汽车集团股份有限公司;武汉理工大学

摘要：本发明公开了一种对不同焊接类型焊点进行点焊质量检测的方法，包括步骤：S1、将提取的焊接类型特征数据集作为一个待分类项；S2、将待分类项中各种焊接类型的特征值与预设的标准曲线特征值进行比较，得到对应的特征差值数据集；S3、将焊接类型特征数据集输入到预先经过训练的贝叶斯朴素分类器中，对不同焊接类型下的特征数据进行分类，包括代表焊点质量的差、中、良、优；S4、将经过分类后的特征数据集和对应的特征差值数据集输入到预先经过训练的相应焊接类型的焊接质量评分神经网络模型中，根据每种焊接类型的特征数据分别进行具体焊点质量评分。本发明针对不同类型板材不同分布状态下焊接数据分别建立质量评价模型，提升评分准确度。

主权项：1.一种对不同焊接类型焊点进行点焊质量检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将提取的焊接类型特征数据集{,,...,}作为一个待分类项，其中，分别代表k种不同的焊接类型特征数据集，为特征数据集的第m个焊点数据，，为焊点在焊接过程的第n个特征数据，k、m、n均为自然数；S2、将待分类项中各种焊接类型焊点的特征值与预设的标准曲线特征值进行比较，得到对应的特征差值数据集；S3、将焊接类型特征数据集输入到预先训练好的贝叶斯朴素分类器中，对不同焊接类型下的特征数据进行分类，每种焊接类型下的分类均包括代表焊点质量的差、中、良、优四个分类类别；S4、将经过分类后的特征数据集和对应的特征差值数据集输入到预先经过训练的相应焊接类型的焊接质量评分神经网络模型中，根据每种焊接类型的特征数据分别进行具体焊点质量评分；其中，贝叶斯朴素分类器的分类过程具体为：设类别集合C={,,,}，,,,各对应一个评分范围，分别代表焊点质量的差、中、良、优四个分类类别；计算概率，分别对应各个点在不同焊接特征类型数据集中处于四个不同分类类别的概率，焊点在特征数据集的前提下处于范围的概率为： 为分类为的概率，为特征数据集的概率，为在分类为为数据集的概率；如果,则有，表示当焊点在处于特征数据集的前提下，被计算为处于范围的概率最大，则判定该焊点特征数据对应的评分范围为，其中,,,，最终得到所属类别的最大概率，完成数据集分类。

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