用于检测焊缝质量的方法、装置、存储介质及处理器与流程

1.本技术涉及质量检测技术领域，具体地涉及一种用于检测焊缝质量的方法、装置、存储介质及处理器。


背景技术：

2.在目前的现有技术中，常见的焊缝质量检测方法包括磁粉检测、超声检测、涡流检测等。通过这些方法检测焊缝质量，准确性较低，时效性低，需要的人力成本较高，且无法及时定位到出现焊缝质量问题的位置。
3.焊接作为一种基础的材料制造工艺，在制造业大型配件的成型中不可或缺。焊接产品的质量往往与焊缝的质量有关。如果焊接产品出现严重的焊缝质量问题，焊接产品结构的承载能力可能减弱，就有可能造成焊接产品部分结构的断裂。若此时未及时发现焊缝质量问题，可能引起重大事故。因此，及早发现焊缝质量问题尤为重要。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的是提供一种用于检测焊缝质量的法、装置、存储介质及处理器。
5.为了实现上述目的，本技术第一方面提供一种用于检测焊缝质量的方法，包括：
6.获取每个待检测信息包含的信息特征所对应的相似度均值，其中，每个待检测信息是在对待检测信息进行切割后确定的，待检测信息是在对目标物品进行焊接时产生的；
7.将相似度均值输入至质量检测模型，以通过质量检测模型根据输入的相似度均值确定在对目标物品进行焊接时的焊接质量类型；
8.其中，质量检测模型的训练数据是根据每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集中包含的特征之间的特征相似度均值确定的，每个历史信息特征是按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割后确定的，候选特征集是通过对历史信息特征进行筛选后确定的。
9.可选地，方法还包括针对质量检测模型的训练步骤，包括：获取多个焊接历史数据，焊接历史数据包括焊接历史过程信息；按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征；对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集；确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值；将特征相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
10.可选地，按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征包括：对焊接历史过程信息进行特征提取，以得到焊接历史过程信息对应的历史信息特征；按照每个历史信息特征的时间标签对历史信息特征进行排序；根据时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以确定与每个焊接历史过程信息对应的历史信息特征。
11.可选地，每个历史信息特征包含多个特征点，对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集包括：针对每个历史信息特征，从历史信息特征包括的多个特征点中选取任意一
个特征点作为第一特征点；根据预设信息长度确定出与第一特征点对应的第二特征点；将第一特征点与第二特征点之间包含的多个特征点作为候选特征点；将由候选特征点构成的信息特征确定为目标信息特征，以得到由目标信息特征构建的候选特征集。
12.可选地，确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值包括：确定每个焊接历史过程信息对应的焊接质量类型；按照焊接质量类型对每个焊接历史过程信息进行分类；针对每种焊接质量类型，确定与焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的每个特征之间的特征相似度；根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值。
13.可选地，方法还包括：在根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值之后，将每种焊接质量类型包括的多个焊接历史过程信息对应的特征相似度均值按照从大到小的顺序进行排列，以得到特征相似度均值的评价矩阵；按照从大到小的顺序，从评价矩阵中与每种焊接质量类型对应的特征相似度均值中筛选出预设数量的特征相似度均值作为目标相似度均值；将目标相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
14.可选地，评价矩阵通过公式(1)确定：
[0015][0016]
其中，s表示特征相似度均值的评价矩阵，a、b、c以及d分别对应不同的焊接质量类型，an表示为a焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，bn表示为b焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，cn表示为c焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，dn表示为d焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值。
[0017]
本技术第二方面提供一种处理器，被配置成执行上述的用于检测焊缝质量的方法。
[0018]
本技术第三方面提供一种用于检测焊缝质量的装置，包括上述的处理器。
[0019]
本技术第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得处理器被配置成执行上述的用于检测焊缝质量的方法。
[0020]
通过上述技术方案，能够提高焊缝质量检测的检测效率，采用训练后的质量检测模型对焊缝质量进行检测，准确性较高，需要的人力成本较高。
[0021]
本技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0022]
附图是用来提供对本技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本技术实施例，但并不构成对本技术实施例的限制。在附图中：
[0023]
图1示意性示出了根据本技术实施例的用于检测焊缝质量的方法的流程示意图；
[0024]
图2示意性示出了根据本技术实施例的计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0025]
为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本技术实施例，并不用于限制本技术实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0026]
图1示意性示出了根据本技术实施例的用于检测焊缝质量的方法的流程示意图。如图1所示，在本技术一实施例中，提供了一种用于检测焊缝质量的方法，包括以下步骤：
[0027]
步骤101，获取每个待检测信息包含的信息特征所对应的相似度均值，其中，每个待检测信息是在对待检测信息进行切割后确定的，待检测信息是在对目标物品进行焊接时产生的。
[0028]
步骤102，将相似度均值输入至质量检测模型，以通过质量检测模型根据输入的相似度均值确定在对目标物品进行焊接时的焊接质量类型。
[0029]
其中，质量检测模型的训练数据是根据每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集中包含的特征之间的特征相似度均值确定的，每个历史信息特征是按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割后确定的，候选特征集是通过对历史信息特征进行筛选后确定的。
[0030]
确定目标物品进行焊接时的焊接质量类型，处理器可以先获取每个待检测信息包含的信息特征所对应的相似度均值。具体地，处理器可以获取在对目标物品进行焊接时的待检测信息。目标物品可以指的是需要进行焊接的产品。待检测信息可以指的是焊接过程信息。焊接过程信息可以包括焊接的高频实时信息、焊接机器人设定参数以及影响焊接质量的外部参数等。具体地，焊接的高频实时信息可以包括焊接姿态倾角、实时焊接电流、实时焊接电压、熔池图像以及焊接声音等。焊接机器人设定参数可以包括焊接速度、机器人送丝速度、焊接电压以及焊接电流等。影响焊接质量的外部参数可以包括焊接材料类型和焊接材料厚度等。处理器可以按照时间顺序对待检测信息进行切割，以得到每个待检测信息包含的多个信息特征。然后，处理器可以对每个信息特征进行筛选并确定每个待检测信息包含的信息特征与筛选后的信息特征之间的相似度均值。
[0031]
处理器可以将相似度均值输入至训练好的质量检测模型中，以通过质量检测模型根据输入的相似度均值确定在对目标物品进行焊接时的焊接质量类型。其中，质量检测模型的训练数据是根据每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集中包含的特征之间的特征相似度均值确定的，每个历史信息特征是按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割后确定的，候选特征集是通过对历史信息特征进行筛选后确定的。
[0032]
通过上述技术方案，能够提高焊缝质量检测的检测效率，采用训练后的质量检测模型对焊缝质量进行检测，准确性较高，需要的人力成本较高。
[0033]
在一个实施例中，方法还包括针对质量检测模型的训练步骤，包括：获取多个焊接历史数据，焊接历史数据包括焊接历史过程信息；按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征；对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集；确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值；将特征相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0034]
对质量检测模型进行训练，处理器可以获取多个焊接历史数据。焊接历史数据可以包括焊接历史过程信息。其中，焊接历史过程信息可以包括历史焊接高频信息、焊接机器人设定参数以及影响焊接质量的外部参数等。具体地，历史焊接高频信息可以包括历史焊接姿态倾角、历史焊接电流、历史焊接电压、历史熔池图像以及历史焊接声音等。处理器可以按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征。然后，处理器可以对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集。处理器可以确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值，并将特征相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0035]
在一个实施例中，按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征包括：对焊接历史过程信息进行特征提取，以得到焊接历史过程信息对应的历史信息特征；按照每个历史信息特征的时间标签对历史信息特征进行排序；根据时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以确定与每个焊接历史过程信息对应的历史信息特征。
[0036]
处理器可以对焊接历史过程信息进行特征提取，以得到焊接历史过程信息对应的历史信息特征。若焊接历史过程信息包含历史熔池图像，则其对应的历史信息特征可以是熔池宽度、熔池长度、熔池周长以及时间标签等。若焊接历史过程信息包含历史焊接声音，则其对应的历史信息特征可以是声压、频谱以及时间标签等。处理器可以按照每个历史信息特征的时间标签对历史信息特征进行排序，并根据时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以确定与每个焊接历史过程信息对应的历史信息特征。
[0037]
例如，若焊接历史过程信息为m，处理器在对焊接历史过程信息进行特征提取后可以得到与焊接历史过程信息对应的历史信息特征a、b以及c。其中，每个历史信息特征可以包含有时间标签。处理器可以按照时间标签对历史信息特征a、b以及c进行排序，以将处于同一时间点的历史信息特征进行对应。然后，处理器可以根据时间顺序将焊接历史过程信息m进行切割，以得到多个焊接历史过程信息m1、m2、m3以及m4。在焊接历史过程信息m被切割后，其对应的历史信息特征a、b以及c也相应被切割。即，焊接历史过程信息m1可以包括历史信息特征a1、b1以及c1，焊接历史过程信息m2可以包括历史信息特征a2、b2以及c2，焊接历史过程信息m3可以包括历史信息特征a3、b3以及c3，焊接历史过程信息m4可以包括历史信息特征a4、b4以及c4。
[0038]
在一个实施例中，按照焊缝长度对焊接历史过程信息进行切割。首先，处理器可以对焊缝的焊接历史过程信息进行特征提取，以得到焊接历史过程信息对应的历史信息特征。然后，处理器可以按照焊缝长度对焊缝的焊接历史过程信息进行切割，以确定每个焊缝对应的焊接历史过程信息中包含的历史信息特征。例如，若焊缝的长度为10mm，则可以按照每1mm的焊缝长度对焊缝的焊接历史过程信息进行切割，以确定切割后每1mm焊缝对应的焊
接历史过程信息中包含的历史信息特征。
[0039]
在一个实施例中，每个历史信息特征包含多个特征点，对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集包括：针对每个历史信息特征，从历史信息特征包括的多个特征点中选取任意一个特征点作为第一特征点；根据预设信息长度确定出与第一特征点对应的第二特征点；将第一特征点与第二特征点之间包含的多个特征点作为候选特征点；将由候选特征点构成的信息特征确定为目标信息特征，以得到由目标信息特征构建的候选特征集。
[0040]
针对每个历史信息特征，处理器可以从历史信息特征包括的多个特征点中选取任意一个特征点作为第一特征点。然后处理器可以根据预设信息长度确定出与第一特征点对应的第二特征点。处理器可以将第一特征点与第二特征点之间包含的多个特征点作为候选特征点。处理器可以将由候选特征点构成的信息特征确定为目标信息特征，以得到由目标信息特征构建的候选特征集。其中，通过候选特征集中包含的目标信息特征可以最大程度分辨出焊缝质量类型。
[0041]
例如，历史信息特征a1包含有100个特征点，预设信息长度为80个特征点所构成的信息长度。针对焊接历史过程信息m1包括的历史信息特征a1，处理器可以从历史信息特征a1中包含的100个特征点中选取任意一个特征点作为第一特征点。处理器可以根据预设信息长度确定出与第一特征点对应的第二特征点。若处理器将历史信息特征a1的第1个信息特征点作为第一特征点，则根据预设信息长度可以确定第二特征点为历史信息特征a1的第80个信息特征点。然后处理器可以将历史信息特征a1的第1个信息特征点和第80个信息特征点之间包含的所有特征点作为候选特征点。处理器可以选取历史信息特征a1中其他信息特征点作为第一特征点，直到根据预设信息长度确定出所有与第一特征点对应的第二特征点，从而确定出多个目标信息特征。处理器可以根据多个目标信息特征构建的候选特征集。
[0042]
在一个实施例中，确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值包括：确定每个焊接历史过程信息对应的焊接质量类型；按照焊接质量类型对每个焊接历史过程信息进行分类；针对每种焊接质量类型，确定与焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的每个特征之间的特征相似度；根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值。
[0043]
处理器可以确定每个焊接历史过程信息对应的焊接质量类型。其中，焊接质量类型可以是焊缝中有气孔、焊缝中无气孔、焊后有焊瘤、焊后无焊瘤以及焊偏等。焊缝中出现气孔可能是由环境或者操作不当造成的。焊缝焊偏可能是焊接位置不准确造成的。焊后出现焊瘤可能是工艺参数不正确或操作不佳造成的。处理器可以按照焊接质量类型对每个焊接历史过程信息进行分类。针对每种焊接质量类型，处理器可以确定与焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的每个特征之间的特征相似度。处理可以根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值。
[0044]
例如，若在将焊接历史过程信息m进行分割后得到焊接历史过程信息m1、m2、m3以及m4。处理器可以确定焊接历史过程信息m1、m2、m3以及m4对应的焊接质量类型分别为x、y、x和y。即，可以表示焊接历史过程信息m1和m3所对应的焊接质量类型是一致的，焊接历史过程信息m2和m4所对应的焊接质量类型是一致的。因此，处理器可以按照焊接质量类型为x将
焊接历史过程信息m1和m3分为一类，按照焊接质量类型为y将焊接历史过程信息m2和m4分为一类。针对焊接历史过程信息m1和m3所对应的焊接质量类型，处理器可以确定焊接历史过程信息m1中包含的历史信息特征a1、b1、c1以及焊接历史过程信息m3中包含的历史信息特征a3、b3、c3，分别与候选特征集中包含的第一个特征之间的特征相似度。在确定全部的特征相似度的情况下，处理器可以根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值a1。例如，处理器可以通过将全部的特征相似度求平均以确定特征相似度均值a1。之后，处理器可以确定焊接历史过程信息m1中包含的历史信息特征a1、b1、c1以及焊接历史过程信息m3中包含的历史信息特征a3、b3、c3，分别与候选特征集中包含的第二个特征之间的特征相似度，以确定特征相似度均值a2，直至确定与候选特征集中包含的所有特征之间的特征相似度，并确定出所有对应的特征相似度均值。
[0045]
在一个实施例中，方法还包括：在根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值之后，将每种焊接质量类型包括的多个焊接历史过程信息对应的特征相似度均值按照从大到小的顺序进行排列，以得到特征相似度均值的评价矩阵；按照从大到小的顺序，从评价矩阵中与每种焊接质量类型对应的特征相似度均值中筛选出预设数量的特征相似度均值作为目标相似度均值；将目标相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0046]
在根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值之后，处理器可以将每种焊接质量类型包括的多个焊接历史过程信息对应的特征相似度均值按照从大到小的顺序排列，以得到特征相似度均值的评价矩阵。按照从大到小的顺序，处理器可以从评价矩阵中与每种焊接质量类型对应的特征相似度均值中筛选出预设数量的特征相似度均值作为目标相似度均值。例如，若每种焊接质量类型对应的特征相似度均值包含有n个，那么处理器可以选取按照从大到小的顺序选取m个特征相似度均值作为目标相似度均值，其中n≥m。然后，处理器可以将目标相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。其中，质量检测模型可以是机器学习分类模型，例如，xgboost等。
[0047]
在一个实施例中，评价矩阵通过公式(1)确定：
[0048][0049]
其中，s表示特征相似度均值的评价矩阵，a、b、c以及d分别对应不同的焊接质量类型，an表示为a焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，bn表示为b焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，cn表示为c焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每
个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，dn表示为d焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值。
[0050]
其中，焊接质量类型可以是焊缝中有气孔、焊缝中无气孔、焊后有焊瘤、焊后无焊瘤以及焊偏等。每种焊接质量类型包括的多个焊接历史过程信息对应的特征相似度均值按照从大到小的顺序进行排列。例如，针对焊接质量类型a，其对应的特征相似度均值a1、a2…an
按照从大到小的顺序排列。
[0051]
通过上述技术方案，能够提高焊缝质量检测的检测效率，采用训练后的质量检测模型对焊缝质量进行检测，准确性较高，需要的人力成本较低。同时，上述技术方案通过将每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值作为质量检测模型的输入，在后续对焊缝质量进行检测时，能够快速定位到出现焊缝缺陷的具体位置，能够减轻人工质检的时间，大幅度提高焊接产品的生产效率。
[0052]
图1为一个实施例中用于检测焊缝质量的方法的流程示意图。应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0053]
本技术实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述用于检测焊缝质量的方法。
[0054]
本技术实施例提供了一种用于检测焊缝质量的装置，包括上述的处理器。
[0055]
本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述用于检测焊缝质量的方法。
[0056]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图2所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器a01、网络接口a02、存储器(图中未示出)和数据库(图中未示出)。其中，该计算机设备的处理器a01用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括内存储器a03和非易失性存储介质a04。该非易失性存储介质a04存储有操作系统b01、计算机程序b02和数据库(图中未示出)。该内存储器a03为非易失性存储介质a04中的操作系统b01和计算机程序b02的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储待检测信息等数据。该计算机设备的网络接口a02用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序b02被处理器a01执行时以实现一种用于检测焊缝质量的方法。
[0057]
本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0058]
本技术实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：获取每个待检测信息包含的信息特征所对应的相似度均值，其中，每个待检测信息是在对待检测信息进行切割后确定的，
待检测信息是在对目标物品进行焊接时产生的；将相似度均值输入至质量检测模型，以通过质量检测模型根据输入的相似度均值确定在对目标物品进行焊接时的焊接质量类型；其中，质量检测模型的训练数据是根据每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集中包含的特征之间的特征相似度均值确定的，每个历史信息特征是按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割后确定的，候选特征集是通过对历史信息特征进行筛选后确定的。
[0059]
在一个实施例中，方法还包括针对质量检测模型的训练步骤，包括：获取多个焊接历史数据，焊接历史数据包括焊接历史过程信息；按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征；对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集；确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值；将特征相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0060]
在一个实施例中，按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征包括：对焊接历史过程信息进行特征提取，以得到焊接历史过程信息对应的历史信息特征；按照每个历史信息特征的时间标签对历史信息特征进行排序；根据时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以确定与每个焊接历史过程信息对应的历史信息特征。
[0061]
在一个实施例中，每个历史信息特征包含多个特征点，对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集包括：针对每个历史信息特征，从历史信息特征包括的多个特征点中选取任意一个特征点作为第一特征点；根据预设信息长度确定出与第一特征点对应的第二特征点；将第一特征点与第二特征点之间包含的多个特征点作为候选特征点；将由候选特征点构成的信息特征确定为目标信息特征，以得到由目标信息特征构建的候选特征集。
[0062]
在一个实施例中，确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值包括：确定每个焊接历史过程信息对应的焊接质量类型；按照焊接质量类型对每个焊接历史过程信息进行分类；针对每种焊接质量类型，确定与焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的每个特征之间的特征相似度；根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值。
[0063]
在一个实施例中，方法还包括：在根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值之后，将每种焊接质量类型包括的多个焊接历史过程信息对应的特征相似度均值按照从大到小的顺序进行排列，以得到特征相似度均值的评价矩阵；按照从大到小的顺序，从评价矩阵中与每种焊接质量类型对应的特征相似度均值中筛选出预设数量的特征相似度均值作为目标相似度均值；将目标相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0064]
在一个实施例中，评价矩阵通过公式(1)确定：
[0065][0066]
其中，s表示特征相似度均值的评价矩阵，a、b、c以及d分别对应不同的焊接质量类型，an表示为a焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，bn表示为b焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，cn表示为c焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，dn表示为d焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值。
[0067]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取每个待检测信息包含的信息特征所对应的相似度均值，其中，每个待检测信息是在对待检测信息进行切割后确定的，待检测信息是在对目标物品进行焊接时产生的；将相似度均值输入至质量检测模型，以通过质量检测模型根据输入的相似度均值确定在对目标物品进行焊接时的焊接质量类型；其中，质量检测模型的训练数据是根据每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集中包含的特征之间的特征相似度均值确定的，每个历史信息特征是按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割后确定的，候选特征集是通过对历史信息特征进行筛选后确定的。
[0068]
在一个实施例中，方法还包括针对质量检测模型的训练步骤，包括：获取多个焊接历史数据，焊接历史数据包括焊接历史过程信息；按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征；对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集；确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值；将特征相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0069]
在一个实施例中，按照时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以得到多个历史信息特征包括：对焊接历史过程信息进行特征提取，以得到焊接历史过程信息对应的历史信息特征；按照每个历史信息特征的时间标签对历史信息特征进行排序；根据时间顺序对焊接历史过程信息进行切割，以确定与每个焊接历史过程信息对应的历史信息特征。
[0070]
在一个实施例中，每个历史信息特征包含多个特征点，对历史信息特征进行筛选，以得到候选特征集包括：针对每个历史信息特征，从历史信息特征包括的多个特征点中选取任意一个特征点作为第一特征点；根据预设信息长度确定出与第一特征点对应的第二特征点；将第一特征点与第二特征点之间包含的多个特征点作为候选特征点；将由候选特征点构成的信息特征确定为目标信息特征，以得到由目标信息特征构建的候选特征集。
[0071]
在一个实施例中，确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值包括：确定每个焊接历史过程信息对应的焊接质量类
型；按照焊接质量类型对每个焊接历史过程信息进行分类；针对每种焊接质量类型，确定与焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的每个特征之间的特征相似度；根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值。
[0072]
在一个实施例中，方法还包括：在根据全部的特征相似度确定每个焊接历史过程信息包含的历史信息特征与候选特征集包含的特征之间的特征相似度均值之后，将每种焊接质量类型包括的多个焊接历史过程信息对应的特征相似度均值按照从大到小的顺序进行排列，以得到特征相似度均值的评价矩阵；按照从大到小的顺序，从评价矩阵中与每种焊接质量类型对应的特征相似度均值中筛选出预设数量的特征相似度均值作为目标相似度均值；将目标相似度均值输入至质量检测模型，以对质量检测模型进行训练。
[0073]
在一个实施例中，评价矩阵通过公式(1)确定：
[0074][0075]
其中，s表示特征相似度均值的评价矩阵，a、b、c以及d分别对应不同的焊接质量类型，an表示为a焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，bn表示为b焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，cn表示为c焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值，dn表示为d焊接质量类型对应的焊接历史过程信息中包含的每个历史信息特征与候选特征集中包含的第n个目标信息特征之间的特征相似度均值。
[0076]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0077]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0078]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0079]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0080]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0081]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
[0082]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0083]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0084]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。