IMDRNet可解释网络

弧声辨缺陷更可靠

首个针对多类焊接缺陷(如夹渣、气孔)的弧声识别网络,内置物理可解释性,降低实焊部署风险。

75087393 · 战强

IEEE Transactions on Industrial Informatics 2025

参数信息

识别准确率(SS355)
97.09 %
识别准确率(AL5083)
91.70 %
验证样本数
9749

技术优势

适应多类缺陷

能识别熔透之外的夹渣、气孔等多种缺陷类型,而非仅判断熔透状态。

物理可解释

以VMD分解出的IMF为多通道连续小波卷积层提供频带先验,使网络决策可追溯至信号物理成分。

抗噪提特征

VMD分解抑制噪声干扰同时避免有用信息丢失,后续多通道小波卷积增强多类缺陷特征提取。

跨数据集泛化

在两种材料、不同缺陷类别的数据集(SS355、AL5083)上均取得最高准确率,显示方法对不同焊接场景的适应性。

应用场景