文档类型：b（学术综述论文）

焊接智能化监测技术研究现状与展望学术报告
作者张志芬（西安交通大学）、陈善本（上海交通大学）、温广瑞（西安交通大学）团队于2024年11月在《Transactions of the China Welding Institution》（Vol.45, No.11）发表综述论文《焊接智能化监测技术研究现状与展望》，系统梳理了智能化焊接监测技术的研究动态与未来发展方向。

一、研究背景与意义

在国家“十四五”智能制造战略和2035制造业高质量发展目标的推动下，智能化焊接技术成为高端装备制造的“可靠性依据”。本文基于多源信号监测（声、光、热等）视角，分析了焊接/增材制造（Additive Manufacturing, AM）领域在缺陷在线检测、过程动态表征和质量监控方面的研究进展，提出多源信息融合（Multi-information Fusion）是未来技术发展的主流方向，并指出当前国内研究存在的“六多六少”问题。

二、主要学术观点与论据

1. 声信号监测技术的优势与应用

声学传感因非接触、响应快等特点成为焊接/增材过程监测的重要工具。
- 优势：焊接过程的声信号（0-500 Hz背景噪声可被抑制）能反映电弧状态、熔滴过渡等动态行为。例如，北京航空航天大学林京团队提出基于声发射（Acoustic Emission, AE）信号的自适应分类模型，通过双分类器差异损失实现熔透状态识别（图1）。
- 应用拓展：西安交通大学团队将声学技术扩展至管道泄漏检测（黄婧等开发的可解释性小波卷积网络）和激光粉末床熔融（Laser Powder Bed Fusion, LPBF）缺陷监测（李治文等利用迁移学习分类时频图谱）。

支持证据：
- 实验数据：LPBF中高频声信号（38-42 kHz）与小孔数量正相关（张帅等）。
- 算法创新：自适应倒谱特征表示方法（秦锐等结合可变帧长与滤波器组提升信号分析精度）。

2. 光信号监测技术的突破

视觉与光谱传感分别捕捉熔池形貌和等离子体成分信息，为质量控制提供直接依据。
- 视觉传感：
- 美国肯塔基大学张裕明团队开发基于熔池图像的深度学习数字孪生模型（图5），实时预测焊缝熔透状态。
- 工业应用：西安交通大学王杰等利用YOLO-v5模型实现电热水器生产线焊缝缺陷在线报警（图8）。
- 光谱传感：
- 电弧光谱可分析材料相变，如天津大学黄一鸣团队通过MgI 517.26 nm谱线强度比量化Al2CuMg相含量（图9）。
- 西安交通大学荣命哲团队结合光谱物理知识构建注意力网络，提升异常状态识别鲁棒性（图10）。

局限性：光谱分析设备成本高且难以探测材料内部缺陷。

3. 多源信息融合是未来主流方向

单一传感器存在局限性，多传感器协同可提升监测可靠性。
- 典型案例：
- 上海交通大学陈善本团队构建“焊接智能体”，融合视觉、声音、电流电压信号实现多工艺兼容监控。
- 广东工业大学张艳喜团队结合光电二极管与光谱仪开发激光焊接缺陷检测系统（图15），卷积神经网络（CNN）模型分类准确率显著提升。
- 技术瓶颈：数据同步、特征融合算法仍需突破。

4. 国内研究的“六多六少”现象

作者指出当前基础研究的失衡问题：
- 表面与内部缺陷：显着缺陷研究多，微弱缺陷研究少；
- 工程应用：试验数据多，真实工程数据少；
- 方法论：单一方法多，体系化方法少；
- 装备研发：软件算法多，软硬一体化设备少。

三、未来发展方向

作者提出六大突破点：
1. 深层机理：探究制造缺陷的物理化学本质；
2. 数据挖掘：隐层规律与可解释性模型构建；
3. 工程化应用：面向极端尺寸/环境构件的监测技术；
4. 多尺度调控：形-性一体化智能优化；
5. 跨学科融合：结合人工智能与大数据技术；
6. 标准体系：建立智能化监测技术规范。

四、论文价值与意义

1. 学术价值：首次系统性总结声-光-热-多源融合监测的技术路线，为后续研究提供理论框架。
   
2. 应用价值：直面工业场景中智能化监测“形同虚设”的痛点，提出从实验室到产线的落地路径。
   
3. 战略意义：响应国家智能制造需求，为航空航天、能源等领域的高端装备制造提供技术支撑。
   

亮点：
- 全面性：覆盖5类传感技术、20余项国内外代表性研究；
- 批判性：指出国内研究与美国在原创性成果（如Science/Nature论文占比）的差距；
- 前瞻性：提出“制备-成形-服役”全流程监测的愿景。

（注：全文涉及的会议、算法、设备名称均保留原文表述，如IWIWM会议、YOLO-v5模型等。）