AI弧焊参数寻优定制：熔池视觉与成形反馈

弧焊是典型的经验密集型工序：板厚、坡口、间隙、保护气与焊机特性一变，老师傅的参数字往往就失效。行业AI实验室本期把问题拆成两段——先“看得准”，再“推得稳”。

做法上不追求一步到位的全自动焊接，而是把可控量限定为电流、电压、送丝速度与行走速度，同步采集电弧电信号、熔池图像和焊后成形数据（熔宽、余高、咬边）。用轻量回归模型拟合“参数—成形”关系，再用分类头识别飞溅、未熔合等常见缺陷；针对厚板样本稀缺，采用薄板数据预训练、厚板少量样本微调，输出带置信度的参数区间而非单一数值，现场仍由焊工确认。

• 进展：在某工程机械结构件的试板上，参数寻优从依赖反复试焊的约40分钟压缩到8分钟左右，飞溅明显减少；内部测试集上，未熔合二分类召回率约0.9。
• 下一步：接入坡口间隙的在线视觉测量，把间隙波动作为扰动项做前馈补偿；同时建立不同焊机品牌的参数映射表，降低换机迁移成本。