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龍圖騰網獲悉北京小雨智造科技有限公司申請的專利焊接模仿學習模型的訓練方法及智能焊接方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120218115B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510696750.5，技術領域涉及：G06N3/008；該發明授權焊接模仿學習模型的訓練方法及智能焊接方法是由賈寧;趙盼盼;吳虹;喬忠良設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本焊接模仿學習模型的訓練方法及智能焊接方法在說明書摘要公布了：本申請提出一種焊接模仿學習模型的訓練方法及智能焊接方法，其中，訓練方法包括：構建焊接主從控制系統，焊接主從控制系統包括主端設備、從端設備和工作主機，主端設備包括仿真焊槍和光學動捕相機，光學動捕相機的定位工具固定于仿真焊槍上；主端設備包括機械臂、焊槍和熔池相機，機械臂末端固定連接焊槍，熔池相機安裝于焊槍側面；工作主機連接光學動捕相機、熔池相機和機械臂的工控機，通過工作主機控制焊槍跟隨仿真焊槍同步運行，并獲取焊接過程中的多模態數據流；基于多模態數據流獲取訓練樣本數據；基于訓練樣本數據訓練構建的焊接模仿學習模型，得到訓練好的焊接模仿學習模型，解決現有技術中焊接機器人存在局限性的技術問題。

本發明授權焊接模仿學習模型的訓練方法及智能焊接方法在權利要求書中公布了：1.一種焊接模仿學習模型的訓練方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建焊接主從控制系統，所述焊接主從控制系統包括主端設備、從端設備和工作主機，所述主端設備包括仿真焊槍和光學動捕相機，所述光學動捕相機自帶的定位工具固定于所述仿真焊槍上；所述從端設備包括機械臂、焊槍和熔池相機，所述機械臂末端固定連接所述焊槍，所述熔池相機安裝于所述焊槍的側面；所述工作主機連接所述光學動捕相機、所述熔池相機和所述機械臂的工控機，所述工作主機上配置有數據采集系統； 在操作仿真焊槍進行焊接過程中，通過所述工作主機控制所述焊槍跟隨所述仿真焊槍同步運行，并通過所述數據采集系統獲取焊接過程中的多模態數據流，所述多模態數據流包括所述光學動捕相機實時采集的所述定位工具的位姿變化量、所述熔池相機實時采集的熔池影像、所述焊槍的電焊機和所述機械臂的工控機上傳的工藝參數； 基于所述多模態數據流，獲取用于訓練焊接模仿學習模型的訓練樣本數據； 基于所述訓練樣本數據訓練構建的焊接模仿學習模型，得到訓練好的焊接模仿學習模型；其中， 所述焊接模仿學習模型包括： 輸入層，用于采用滑動窗口從所述訓練樣本數據中獲取熔池圖像序列以及對應的工藝參數序列，所述熔池圖像序列包括連續的n幀熔池圖像； 特征提取層，所述特征提取層包括視覺特征提取模塊和工藝參數嵌入模塊，所述視覺特征提取模塊用于通過多個卷積神經網絡分別提取所述n幀熔池圖像的空間特征并進行時序拼接，得到時序視覺特征向量；所述工藝參數嵌入模塊用于將所述工藝參數序列構成n×3維的時序序列，再通過線性變換將所述n×3維的時序序列映射至n×64維空間，得到參數特征向量； 特征融合層，用于將所述時序視覺特征向量通過線性變換降維，得到降維后的時序視覺特征向量；再將所述降維后的時序視覺特征向量作為Key和Value，將所述參數特征向量作為Query，通過跨模態注意力進行特征融合，得到融合特征向量； 時序建模層，用于通過多層TransformerEncoder網絡結構捕捉所述融合特征向量中的長程時序依賴，得到長程特征向量；所述多層TransformerEncoder網絡結構包括多維隱藏層、多頭注意力和前饋網絡； 輸出層，用于對所述長程特征向量進行池化處理，再通過全連接層將池化后的長程特征向量映射至預測的控制指令；所述預測的控制指令包括位姿變化量、電流調整量、電壓調整量和速度調整量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京小雨智造科技有限公司，其通訊地址為：100096 北京市海淀區西小口路66號中關村東升科技園·北領地B-3樓一層103；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。