业务场景
模型名称： 气保焊碳钢AI模型(基础版)

气体保护焊属于电弧焊，焊接过程中以二氧化碳、氩气等为主要保护气体。焊接过程常伴随复杂的物理化学变化，涉及多学科专业领域知识，焊接质量好坏受焊接材料、结构、工艺、环境等因素影响。在传统的焊接过程中，通常采用焊后无损检测（X射线探伤、超声检测）对焊接质量进行评估，焊接质量问题往往无法第一时间发现，即便发现也无法及时修复造成资源浪费，且检测手段也比较耗时、强辐射。结合此业务场景和行业痛点，蕴硕物联展开了气保焊质量诊断工艺引擎的研发，通过物联高频采集焊接过程IoT数据，基于业务机理+AI驱动构建质量判定模型，实现焊接质量在线实时诊断，提升企业产品质量。

模型输入
序号 参数名称 参数描述 数值类型 单位 示例
1 WeldLineId 焊缝识别编码 string PT2020-09-000001(试用时保持唯一)
2 create_time 时间 string 2020-12-10 10:00:00.001 (按升序)
3 electric 电流 float 安培(A) 25
4 voltage 电压 float 伏特(V) 200
5 weld_feed_speed 送丝速度 float m/min 1.5
6 welding_speed 焊接速度 float cm/min 5
7 gas_consumption 气体流量 float l/min 30
8 swing_distance 摆幅 float mm 1.5
模型输出
序号 参数名称 参数描述 数值类型 示例
1 WeldLineId 焊缝识别编码 string PT2020-09-000001
2 TimeDuration 工作时间段 array ["2020-12-10 10:00:00.001","2020-12-10 10:00:01.001"]
3 ValidTimeDuration 有效时间段 array ["2020-12-10 10:00:00.001","2020-12-10 10:00:01.001"]
4 anomaly AI判断结果 array ["true"]
5 level AI判断质量等级 array ["01"]
技术特色

定制能力强

您无需花大量成本从零开始收集大量标签数据，仅需一小部分标签样本数据进行模型适配，完成模型的优化，满足不同行业场景的应用，且能同步共享行业专家机理知识，实现实时在线诊断。

可解释性强

借助于多传感同步信息，并充分结合焊接缺陷产生机理，提取不同信号在时域-频域-时频域所表现的差异，利用多种机器学习方法融合建模分析，打造焊接质量可解释AI引擎。

应用效果好

同步支持边缘侧和服务器端应用，在多个行业场景（船舶、航空等）应用中，具有较好的泛化性，气保焊缺陷判定准确性能达90%以上。

API接口

    通过 REST API 的方式提供通用的 HTTP(S) 接口,适用于任意操作系统，任意编程语言; POST调用方式，按参数要求提交 JSON格式数据; 返回结果：结果会即刻返回，采用 JSON 格式封装统一采用 utf-8 方式编码

接口地址： https://ys-aiot.com/home/push/YSAIOT-SW-AIEngine-01  
调用方法： POST  
Body： [{"voltage":25, "current":153, ...}, {...}, {...}, ...] 参数见模型输入定义
返回结果： {"code":200,"data":{...}} 返回参数见模型输出定义
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