AI激光焊接熔深预测定制：功率曲线与匙孔信号

激光焊接的熔深决定接头强度，但离线金相抽检反馈太慢，等到发现批量未熔透时，损失已经发生。做在线熔深预测的定制项目，第一步不是选模型，而是把信号链对齐：功率、焊接速度、离焦量来自PLC，同轴OCT或高速相机、等离子体光谱、背反光信号来自采集卡，采样率各不相同，需要用起弧信号建立统一时间基准，否则特征窗口错位会让模型学到假相关。 要点一：特征分三类。工艺量（功率、速度、离焦、保护气流量）只是设定值，单靠它预测熔深误差大；过程量（匙孔深度OCT、匙孔面积、飞溅计数）携带直接物理信息，权重最高；状态量（保护镜污染、镜片温升）用于漂移校正。样本量不大时，用匙孔深度作输入比纯图像回归更稳。 要点二：标注成本决定方案形态。金相切片样本有限，可采用少量切片标定加过程信号弱监督的方式建立回归，再把连续输出转成合格判定与熔深下限预警两档，比直接追求0.1mm精度更容易验收落地。 部署上，模型放在焊机旁的边缘盒子，单点推理控制在10ms内，输出熔深估计值和超限报警，必要时闭环微调功率。上线后按周比对切片抽检结果做漂移监控，材料批次、镀层或保护气变化时重新标定。