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文献总览

• P1 | 多传感器时空融合
• P2 | OCT 熔深测量
• P3 | LLM 辅助物理方程推导
• P4 | 脉冲GTAW熔深熔宽预测
• P5 | 光谱视觉融合的激光焊接缺陷分类
• P6 | 多模态传感器融合AM缺陷检测
• P7 | 多模态数据融合的焊接缺陷检测（集成深度学习）
• P8 | CMT全熔透多模态连续信号融合的在线熔深预测
• P9 | X-ray引导监督深度学习的激光焊接实时质量监测
• P10 | Al-Cu激光搭接焊接光谱熔深监测方法
• P11 | 脉冲GTAW红外-视觉双模态熔透状态识别
• P12 | 钢-铜激光焊裂纹预测
• P13 | 视觉缺陷识别综述
• P14 | EV电池异种材料激光焊接综述
• P15 | 光电二极管监测电池tab间隙与熔深变化
• P16 | 汽车电池托盘6xxx铝型材激光焊应用
• P17 | OCT电池tab焊深监测
• P18 | OCT熔深统计评估

P1 | 多传感器时空融合

论文名 : Spatiotemporal multi-sensor characterization of melt pool dynamics in laser directed energy deposition

作者 : Gen Tian, Yang Zhao, Wenyu Wang, Guofeng Han, Zhiqiang Ren, Xiaoming Wang, Lu Lu, Sheng Zhu

期刊 : Materials & Design, 265 (2026) 115924

DOI : 10.1016/j.matdes.2026.115924

本地PDF : Spatiotemporal multi-sensor characterization.pdf

模态分类 : 多模态：视觉 + 红外 + 声学 + 光谱

P1-摘录总览

1.1 多传感器融合优势

分类编号：1.1
原文语句：

Compared with traditional single-sensor monitoring technology, multi-sensor monitoring methods can achieve comprehensive process monitoring and high-precision defect prediction.

中文翻译：

与传统单传感器监测技术相比，多传感器监测方法可以实现全面的工艺监测和高精度缺陷预测。

文中位置：Page 2 / Introduction 第 4 段
入库日期：2026-04-20
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1.2 研究缺口

分类编号：1.2
原文语句：

However, due to the lack of spatiotemporal fusion analysis methods capable of quantifying the tight coupling relationship among process parameters, multi-modal signals, and forming quality, closed-loop control technology based on multi-sensor fusion to achieve online suppression of internal defects in components remains to be explored.

中文翻译：

然而，由于缺乏能够量化工艺参数、多模态信号与成形质量之间紧耦合关系的时空融合分析方法，基于多传感器融合实现零件内部缺陷在线抑制的闭环控制技术仍有待探索。

文中位置：Page 2 / Introduction 第 4 段
入库日期：2026-04-20
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1.3 时空特征融合框架核心创新

分类编号：1.3
原文语句：

The key novelty of this research is a spatiotemporal feature fusion framework that enables mining of process data and comprehensive analysis of melt pool dynamic evolution.

中文翻译：

本研究的核心创新在于提出了一种时空特征融合框架，能够挖掘工艺数据并全面分析熔池动态演化。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-20
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1.4 多传感器互补性

分类编号：1.4
原文语句：

The features from the four sensing signals exhibit complementary relationships.

中文翻译：

四种传感信号的特征表现出互补关系。

文中位置：Page 10-11 / Section 4.1 / Fig. 12
入库日期：2026-04-20
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1.5 数据驱动分析局限性

分类编号：1.5
原文语句：

Relying solely on data-driven correlation analysis is insufficient for extracting key features from infrared and acoustic signals for process evaluation.

中文翻译：

纯粹依赖数据驱动的相关性分析不足以从红外和声学信号中提取用于工艺评估的关键特征。

文中位置：Page 10 / Section 4.1
入库日期：2026-04-20
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1.6 信号特征窗口与异常检测

分类编号：1.6
原文语句：

During monitoring, if a signal feature value falls outside its designated window, it indicates an anomaly in the process parameters, necessitating corrective feedback control.

中文翻译：

在监测过程中，如果信号特征值落在其指定窗口之外，则表明工艺参数存在异常，需要进行纠正性反馈控制。

文中位置：Page 19 / Section 4.3
入库日期：2026-04-20
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1.7 缺陷与传感器对应关系

分类编号：1.7
原文语句：

Different defect types selectively excite distinct sensors, and cross-modal verification reduces false alarm rates by distinguishing genuine anomalies from sensor-specific noise.

中文翻译：

不同缺陷类型选择性地激发不同传感器，跨模态验证通过区分真实异常与传感器特有噪声来降低误报率。

文中位置：Page 19 / Section 4.3
入库日期：2026-04-20
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1.8 定量关系结论

分类编号：1.8
原文语句：

This work reveals the quantitative relationships among process parameters, multi-sensor signal features, and formation quality. The findings provide prior knowledge for in-situ monitoring and future closed-loop control of the process.

中文翻译：

本研究揭示了工艺参数、多传感器信号特征与成形质量之间的定量关系。这些发现为工艺过程的原位监测和未来闭环控制提供了先验知识。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-20
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1.9 范式转变

分类编号：1.9
原文语句：

It contributes to a paradigm shift from post-process defect detection to real-time defect prevention, offering an effective pathway to improve process stability and part quality consistency in metal manufacturing.

中文翻译：

这推动了从事后缺陷检测到实时缺陷预防的范式转变，为提高金属制造工艺稳定性和零件质量一致性提供了有效途径。

文中位置：Page 19 / Section 5. Conclusion
入库日期：2026-04-20
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P2 | OCT 熔深测量

论文名 : An Efficient Method for Laser Welding Depth Determination Using Optical Coherence Tomography

作者 : Guanming Xie, Sanhong Wang, Yueqiang Zhang, Biao Hu, Yu Fu, Qifeng Yu, You Li

期刊 : Sensors, 23, 5223 (2023)

DOI : 10.3390/s23115223

本地PDF : An Efficient Method for Laser Welding Depth Determination Using OCT.pdf

模态分类 : 单模态：OCT

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2.1 动力电池焊接质量保障需求

分类编号：2.1
原文语句：

In the manufacturing of power battery, uncontrolled laser welding depth gives rise to the risk of the piercing of the battery cell, with subsequent leaking of harmful gases and fire. For the quality assurance during laser welding, a precise online measurement of the welding depth is required.

中文翻译：

在动力电池制造中，不受控的激光焊接深度会带来电池单体穿孔、后续有害气体泄漏和火灾的风险。因此，在焊接过程中需要对焊接深度进行精确的在线测量以保障质量。

文中位置：Page 1 / Introduction 第 1 段
入库日期：2026-04-20
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2.2 间接方法的局限性

分类编号：2.2
原文语句：

The accuracy of these methods are easily affected by the process or material parameter changes and continuous monitoring of the welding depth could not be achieved with high-precision.

中文翻译：

这些方法的精度容易受到工艺或材料参数变化的影响，无法以高精度实现焊接深度的连续监测。

文中位置：Page 1 / Introduction 第 1 段
入库日期：2026-04-20
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2.3 OCT 直接测量优势

分类编号：2.3
原文语句：

Optical coherence tomography (OCT) provides a direct welding depth measurement during laser welding and shows high achievable accuracy in continuous monitoring.

中文翻译：

光学相干断层扫描（OCT）在激光焊接过程中提供直接的焊接深度测量，并在连续监测中表现出较高的可达到的精度。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-20
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2.4 OCT 抗过程辐射干扰

分类编号：2.4
原文语句：

The great advantage of this measurement method is that the OCT measuring beam is not influenced by the emitted process radiation, which could disturb those indirect methods.

中文翻译：

该测量方法的一个显著优势在于，OCT 测量光束不受过程辐射的影响，而这一影响正是间接方法的干扰来源。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-20
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2.5 闭环控制可能性

分类编号：2.5
原文语句：

Via feeding the laser source with a control signal determined by the measured keyhole depth, closed-loop control of the welding depth was achieved.

中文翻译：

通过向激光源馈送由实测匙孔深度决定控制信号，实现了焊接深度的闭环控制。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-20
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P3 | LLM 辅助物理方程推导

论文名 : Derivation of physical equations for high-speed laser welding using large language models

作者 : Kyubok Lee, Zhengxiao Yu, Zen-Hao Lai, Peihao Geng, Teresa J. Rinker, Changbai Tan, Blair Carlson, Siguang Xu, Jingjing Li

期刊 : Int J Mach Tools Manuf 211 (2025) 104320

DOI : 10.1016/j.ijmachtools.2025.104320

本地PDF : Derivation of physical equations.pdf

模态分类 : 方法论：无具体传感器（基于文献知识）

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3.1 数据稀缺下传统方法的局限性

分类编号：3.1
原文语句：

It is challenging to formulate complex physical phenomena that occur in a manufacturing process, particularly when the available data are limited, rendering conventional data-driven approaches ineffective.

中文翻译：

制造业中复杂物理现象的公式化表述往往具有挑战性，尤其是在可用数据有限的情况下，传统数据驱动方法往往效果不佳。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-20
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3.2 框架贡献：稀疏数据与物理可解释性

分类编号：3.2
原文语句：

This framework effectively bridges the gap between sparse data and physical interpretation by transforming literature-derived knowledge into quantitative equations.

中文翻译：

该框架通过将文献知识转化为定量方程，有效弥合了稀疏数据与物理可解释性之间的差距。

文中位置：Page 8 / Section 5. Conclusions
入库日期：2026-04-20
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3.3 缺陷机理的免大数据表示

分类编号：3.3
原文语句：

By leveraging LLM-extracted knowledge and rubric-guided evaluation, T2EGPT enables accurate numerical representation of defect mechanisms without relying on large datasets.

中文翻译：

通过利用 LLM 提取的知识和 rubric 引导的评估，T2EGPT 能够在不依赖大数据集的情况下实现缺陷机制的精确数值表达。

文中位置：Page 8 / Section 5. Conclusions
入库日期：2026-04-20
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P4 | 脉冲GTAW熔深熔宽预测

论文名 : An effective penetration depth and width prediction method in pulsed GTA welding based on multimodal transformer-serial fusion network

作者 : Yuqing Xu, Qiang Liu, Jingyuan Xu, Shanben Chen

期刊 : Journal of Manufacturing Processes, 156 (2025) 252–267

DOI : 10.1016/j.jmapro.2025.10.116

本地PDF : An effective penetration depth and width prediction method.pdf

模态分类 : 多模态：视觉(CCD) + 声学(OES) + 红外

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4.1 多传感器融合优势

分类编号：4.1
原文语句：

In contrast, multimodal sensor fusion offers significant advantages over single sensor approaches by leveraging complementary information, thereby greatly enhancing the robustness and stability of the monitoring system.

中文翻译：

与单传感器方法相比，多模态传感器融合通过利用互补信息具有显著优势，从而大大增强了监测系统的鲁棒性和稳定性。

文中位置：Page 253 / Introduction 第 5 段
入库日期：2026-04-21
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4.2 多模态融合挑战

分类编号：4.2
原文语句：

However, the presence of redundant or weakly correlated information across modalities can increase the computational burden of the network. Moreover, the harsh welding environment, characterized by extensive noise and disturbances, may impair the model's ability to extract discriminative features, limiting its effectiveness in identifying informative patterns.

中文翻译：

然而，不同模态之间存在的冗余或弱相关的信息会增加网络的计算负担。此外，以大量噪声和干扰为特征的恶劣焊接环境可能会削弱模型提取判别特征的能力，限制其在识别信息模式方面的有效性。

文中位置：Page 254 / Introduction 第 6 段
入库日期：2026-04-21
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4.3 软阈值收缩层噪声抑制机制

分类编号：4.3
原文语句：

In addition, a Soft Thresholding Shrinkage Layer (STSL) is developed to adaptively suppress noise-related features while emphasizing informative ones, thereby improving model robustness and interpretability under high-noise welding conditions.

中文翻译：

此外，开发了软阈值收缩层（STSL）以自适应地抑制噪声相关特征同时强调有用特征，从而提高模型在高噪声焊接条件下的鲁棒性和可解释性。

文中位置：Page 253 / Introduction 第 7 段（Main contributions 第 2 点）
入库日期：2026-04-21
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4.4 串行融合策略优势

分类编号：4.4
原文语句：

This staged fusion helps reduce feature interference across modalities, preserve modality-specific information, and enhance the model's ability to focus on discriminative features.

中文翻译：

这种阶段性融合有助于减少模态间的特征干扰、保留模态特定信息，并增强模型聚焦判别特征的能力。

文中位置：Page 256 / Section 2.2.1
入库日期：2026-04-21
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4.5 跨模态注意力融合模块

分类编号：4.5
原文语句：

In addition, an attention-based cross-modal fusion module is designed to selectively integrate complementary information derived from molten pool images, spectrograms, and infrared thermal images, facilitating more effective intermodal information exchange.

中文翻译：

此外，设计了基于注意力的跨模态融合模块，以选择性地整合来自熔池图像、光谱图和红外热图像的互补信息，促进更有效的模态间信息交换。

文中位置：Page 253 / Introduction 第 7 段（Main contributions 第 2 点）
入库日期：2026-04-21
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4.6 多模态网络性能验证

分类编号：4.6
原文语句：

The test results indicate that multimodal sensor-based network achieves a higher R² value of 0.97 and a lower MSE of 0.16 than single sensor-based one in term of prediction of backside weld width and penetration depth.

中文翻译：

测试结果表明，多传感器网络在熔宽和熔深预测上达到了更高的 R² 值 0.97 和更低的 MSE 0.16，优于单传感器网络。

文中位置：Page 253 / Abstract
入库日期：2026-04-21
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4.7 消融实验结论

分类编号：4.7
原文语句：

A notable performance boost is also observed when comparing Experiments 7 and 8, demonstrating that the proposed attention-based feature fusion module significantly enhances the integration of multimodal information, enabling the network to leverage intermodal correlations and improving generalization.

中文翻译：

还观察到显著的性能提升，这表明所提出的基于注意力的特征融合模块显著增强了多模态信息整合，使网络能够利用跨模态相关性并提高泛化能力。

文中位置：Page 263 / Section 4.2 / Ablation Study
入库日期：2026-04-21
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4.8 实时性验证

分类编号：4.8
原文语句：

To evaluate the real-time feasibility of AM-TSFNet, we measured the inference speed. The model achieved an average inference speed of approximately 65 FPS, which is sufficient to meet the 59 FPS acquisition rate of the CCD camera used in the system.

中文翻译：

为评估 AM-TSFNet 的实时可行性，我们测量了推理速度。该模型实现了约 65 FPS 的平均推理速度，足以满足系统中使用的 CCD 相机 59 fps 的采集速率。

文中位置：Page 259 / Section 3.4
入库日期：2026-04-21
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P5 | 光谱视觉融合的激光焊接缺陷分类

论文名 : Deep multimodal fusion of spectral and visual data for laser welding defect classification

作者 : Qin Zhang, Zhongyou Zhao, Zhenmin Wang, Zixuan Wan, Hui-ping Wang, Guangze Li

期刊 : Engineering Applications of Artificial Intelligence, 165 (2026) 113473

DOI : 10.1016/j.engappai.2025.113473

本地PDF : Deep multimodal fusion of spectral and visual data.pdf

模态分类 : 多模态：光谱(VIS+NIR) + 视觉

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5.1 多模态互补性

分类编号：5.1
原文语句：

Laser welding defect detection requires accurate interpretation of heterogeneous signals, in which weld images and spectral time-series data provide complementary information.

中文翻译：

激光焊接缺陷检测需要准确解读异构信号，其中焊缝图像和光谱时序数据提供互补信息。

文中位置：Page 1 / Abstract 第 1 句
入库日期：2026-04-21
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5.2 模态信息差异

分类编号：5.2
原文语句：

Visual data captures surface quality, seam geometry, spatter distribution, and keyhole dynamics, providing critical insights into weld integrity and process stability, while spectral data reveals thermal distribution, plasma characteristics, and material composition, aiding in detecting hidden defects, assessing penetration depth, and monitoring real-time process stability at a molecular level.

中文翻译：

视觉数据捕获表面质量、焊缝几何、飞溅分布和匙孔动力学，提供焊缝完整性和工艺稳定性的关键洞察；而光谱数据揭示热分布、等离子体特性和材料组成，有助于检测隐藏缺陷、评估熔深并在分子层面监测实时工艺稳定性。

文中位置：Page 5 / Introduction 第 3 段
入库日期：2026-04-21
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5.3 交叉注意力优势

分类编号：5.3
原文语句：

This mechanism allows the model to selectively attend to relevant features across the modalities, mitigating the challenge of aligning heterogeneous data sources.

中文翻译：

该机制允许模型选择性地关注跨模态的相关特征，缓解异构数据源对齐的挑战。

文中位置：Page 5 / Introduction 第 3 段
入库日期：2026-04-21
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5.4 相关性通道筛选

分类编号：5.4
原文语句：

This dimensionality reduction strategy lowers computational cost and improves model efficiency, as redundant information is discarded while preserving the most representative spectral data.

中文翻译：

这种降维策略降低了计算成本并提高了模型效率，因为冗余信息被丢弃同时保留了最具代表性的光谱数据。

文中位置：Page 6 / Section 4.1.1
入库日期：2026-04-21
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5.5 反向嵌入优势

分类编号：5.5
原文语句：

This approach allows the attention module to capture the multivariate correlations across different spectral channels, while the subsequent feed-forward network encodes these series representations.

中文翻译：

这种方法使注意力模块能够捕获不同光谱通道之间的多元相关性，而后续的前馈网络对这些序列表示进行编码。

文中位置：Page 7 / Section 4.2.2
入库日期：2026-04-21
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5.6 分割预处理效果

分类编号：5.6
原文语句：

Without weld segmentation, the attention maps often assign significant weights to background noise. ... In contrast, when using segmented weld images as input, the attention maps from the cross-attention module precisely focus on the weld seams, effectively ignoring background noise.

中文翻译：

没有焊缝分割时，注意力图通常将显著权重分配给背景噪声。... 相比之下，当使用分割后的焊缝图像作为输入时，交叉注意力模块的注意力图精确聚焦于焊缝区域，有效忽略背景噪声。

文中位置：Page 18 / Section 5.5.1
入库日期：2026-04-21
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5.7 融合方法对比

分类编号：5.7
原文语句：

For the baseline category, the F1-score of the cross-attention method reached 97.8%, outperforming element-wise addition (95.2%) and channel-wise concatenation (93.0%) by 2.6% and 4.8%, respectively.

中文翻译：

对于 baseline 类别，交叉注意力方法的 F1 分数达到 97.8%，分别比逐元素加法（95.2%）和通道拼接（93.0%）高出 2.6% 和 4.8%。

文中位置：Page 14 / Section 5.3
入库日期：2026-04-21
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5.8 单模态局限性

分类编号：5.8
原文语句：

While spectrum-only models rely solely on material composition and chemical properties, they lack spatial context, making it difficult to localize and differentiate defects with similar spectral signatures.

中文翻译：

纯光谱模型仅依赖材料组成和化学特性，缺乏空间上下文，使得难以定位和区分具有相似光谱特征的缺陷。

文中位置：Page 16 / Section 5.4
入库日期：2026-04-21
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5.9 跨数据集泛化

分类编号：5.9
原文语句：

Furthermore, the multiscale fusion experiments conducted on the DAGM and NEU datasets demonstrate that our cross-attention fusion method can be extended to other industrial quality inspection scenarios.

中文翻译：

此外，在 DAGM 和 NEU 数据集上开展的多尺度融合实验表明，交叉注意力融合方法可扩展到其他工业质量检测场景。

文中位置：Page 19 / Section 5.7
入库日期：2026-04-21
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P6 | 多模态传感器融合AM缺陷检测

论文名 : Multi-modal sensor fusion with machine learning for data-driven process monitoring for additive manufacturing

作者 : Jan Petrich, Zack Snow, David Corbin, Edward W. Reutzel

期刊 : Additive Manufacturing, 48 (2021) 102364

DOI : 10.1016/j.addma.2021.102364

本地PDF : Multi-modal sensor fusion with ML for AM.pdf

模态分类 : 多模态：视觉(层间图像) + 声学 + 光谱(多光谱) + 扫描向量

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6.1 多模态传感器融合范式

分类编号：6.1
原文语句：

This paper expands upon existing research by introducing multiple sensor modalities (i.e., high-resolution layerwise images, acoustic and multispectral spectra, and commanded laser scan vectors) and data fusion to the problem at hand. Using this methodology, complimentary information content can be shared between sensors to further increase the correlation to actual flaws and thus pave the way for high confidence flaw detection in the future.

中文翻译：

本文通过引入多种传感器模态（即高分辨率层间图像、声学和多光谱光谱以及激光扫描向量）并将数据融合应用于所研究的问题，从而扩展了现有研究。使用该方法，互补的信息内容可以在传感器之间共享，从而进一步增加与实际缺陷的相关性，并为未来高置信度缺陷检测奠定基础。

文中位置：Page 2 / Introduction 第 4 段
入库日期：2026-04-21
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6.2 数据注册与时空同步

分类编号：6.2
原文语句：

For the work presented in this paper, build plate coordinates as defined by the scan vectors serve as the reference coordinate frame. Therefore, all process monitoring data modalities outlined in the previous section, as well as the post-build CT data, need to be properly registered to the scan vectors before data fusion and training may occur.

中文翻译：

对于本文所述的工作，由扫描向量定义的构建板坐标作为参考坐标系。因此，在数据融合和训练之前，需要将前面章节中概述的所有工艺监测数据模态以及构建后CT数据正确注册到扫描向量。

文中位置：Page 5 / Section 2.2 第 1 段
入库日期：2026-04-21
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6.3 CT扫描提供可靠真值标签

分类编号：6.3
原文语句：

Automated Defect Recognition (ADR) techniques for CT scans have previously been developed and validated. In short, the ADR algorithm employs machine perception and visual saliency techniques to identify local extrema within the gray scale intensity (or voxel value) of the CT scan that are often indicative of actual flaws.

中文翻译：

CT扫描的自动缺陷识别（ADR）技术此前已开发并验证。简而言之，ADR算法利用机器感知和视觉显著性技术来识别CT扫描中灰度强度（或体素值）的局部极值，这些极值通常是实际缺陷的标志。

文中位置：Page 7 / Section 2.3 第 2 段
入库日期：2026-04-21
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6.4 神经网络浅架构用于传感器融合

分类编号：6.4
原文语句：

It is important to note that a simple, shallow NN architecture was chosen intentionally in order to establish a proof-of-concept for sensor fusion and data correlation.

中文翻译：

需要重要的是，选择简单、浅层的神经网络架构是有意为之，目的是建立传感器融合和数据相关性的概念验证。

文中位置：Page 8 / Section 2.4 第 5 段
入库日期：2026-04-21
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6.5 四折交叉验证达到98.5%准确率

分类编号：6.5
原文语句：

A four-fold cross validation is used to assess the strength of the data correlation and ultimately the performance of the classification framework.

中文翻译：

使用四折交叉验证来评估数据相关性的强度以及最终分类框架的性能。

文中位置：Page 8 / Section 2.5 第 1 段
入库日期：2026-04-21
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6.6 分类阈值可调减少假阳性

分类编号：6.6
原文语句：

As with all binary classification tasks, one can generally trade false positives for false negatives by adjusting the classification threshold applied to Y.

中文翻译：

与所有二分类任务一样，通过调整应用于Y的分类阈值，通常可以在假阳性和假阴性之间进行权衡。

文中位置：Page 11 / Section 3.1 第 8 段
入库日期：2026-04-21
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6.7 层间光学图像信息量最高

分类编号：6.7
原文语句：

As can be seen, layerwise EO modalities appear to carry the most information with AuCs well above 0.75. Once all layerwise modalities are fused, the classification performance jumps to AuC > 0.97.

中文翻译：

可以看出，层间光电模态似乎携带最多的信息，AuC远高于0.75。一旦所有层间模态融合，分类性能跃升至AuC > 0.97。

文中位置：Page 12 / Section 3.2 第 3 段
入库日期：2026-04-21
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6.8 扫描向量模态单独贡献低但融合后显著

分类编号：6.8
原文语句：

Interestingly, individual vector data modalities only achieve AuCs of 0.52 – 0.61, suggesting little relevant information content. After sensor fusion, however, AuC reaches above 0.9. Scan vector modalities therefore seem very complementary.

中文翻译：

有趣的是，单独的向量数据模态仅达到0.52-0.61的AuC，表明几乎没有相关信息内容。然而，在传感器融合后，AuC达到0.9以上。因此，扫描向量模态似乎具有很强的互补性。

文中位置：Page 12 / Section 3.2 第 4 段
入库日期：2026-04-21
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P7 | 多模态数据融合的焊接缺陷检测（集成深度学习）

论文名 : Multimodal data fusion for welding defect detection using ensemble deep learning

作者 : Shiqiang Tang, Feilong Fei, Limao Zhang, Jinfeng Yu

期刊 : Automation in Construction, 182 (2026) 106694

DOI : 10.1016/j.autcon.2025.106694

本地PDF : Multimodal data fusion for welding defect detection using ensemble deep learning.pdf

模态分类 : 多模态：视觉(RGB双面) + 红外 + 焊接参数

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7.1 EMMDL集成模型达到91.6%准确率

分类编号：7.1
原文语句：

Validation on a welding dataset reveals that: (1) EMMDL achieves an accuracy of 91.6%, significantly outperforming base models with single modality; (2) Dual-input and weight sharing increases classification accuracy by 7.87% and enhances robustness in small sample scenarios; (3) The model uses more information from infrared images when identifying bad samples.

中文翻译：

在焊接数据集上的验证表明：（1）EMMDL达到91.6%的准确率，显著优于单模态基础模型；（2）双输入和权重共享使分类准确率提升7.87%，并增强了小样本场景下的鲁棒性；（3）模型在识别坏样本时使用更多来自红外图像的信息。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-21
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7.2 双输入权重共享提升准确率7.87%

分类编号：7.2
原文语句：

DF-ResNet attains an accuracy of 0.850 and an F1-score of 0.852, representing gains of 7.87% and 8.26% over the base ResNet.

中文翻译：

DF-ResNet达到0.850的准确率和0.852的F1-score，分别比基础ResNet提升7.87%和8.26%。

文中位置：Page 16 / Section 4.3 第 (3) 段
入库日期：2026-04-21
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7.3 DS理论处理模态冲突与不确定性

分类编号：7.3
原文语句：

Dempster-Shafer evidence theory demonstrates prominent advantages as a fusion strategy for multimodal welding defect detection. As shown in Fig. 23, the result of DS theory performs most prominently, achieving an accuracy of 91.6% and an F1-score of 91.7%. This represents an improvement of 6.07% in accuracy and 6.01% in F1-score over the best base model (ANN).

中文翻译：

Dempster-Shafer证据理论作为多模态焊接缺陷检测的融合策略展现出显著优势。如图23所示，DS理论的结果最为突出，达到了91.6%的准确率和91.7%的F1-score。这分别比最佳基础模型（ANN）的准确率和F1-score提升了6.07%和6.01%。

文中位置：Page 18 / Section 5 第 (3) 段
入库日期：2026-04-21
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7.4 MM-SHAP揭示模态贡献差异

分类编号：7.4
原文语句：

When predicting the category with the highest probability score, attributes average contribution scores of 0.1446, 0.2887, 0.2868, and 0.2799 to the IR, RGB-B, RGB-F, and Numerical inputs, respectively, indicating that multiple data sources inform its predictions. Notably, the model relies more heavily on infrared image data when computing the prediction probability for 'Bad' than for 'Good' or 'Explode'.

中文翻译：

当预测具有最高概率分数的类别时，IR、RGB-B、RGB-F和数值输入的平均贡献分数分别为0.1446、0.2887、0.2868和0.2799，表明多个数据源为其预测提供信息。值得注意的是，模型在计算"Bad"的预测概率时比"Good"或"Explode"更依赖红外图像数据。

文中位置：Page 16 / Section 4.3 第 (4) 段
入库日期：2026-04-21
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7.5 类不平衡数据增强策略

分类编号：7.5
原文语句：

During actual data acquisition, a pronounced imbalance in distribution is observed across different categories. Specifically, the proportion of good weld samples substantially exceeds that of bad and exploded samples. Such class imbalance during supervised learning can bias the classifier toward the majority class, reducing its ability to recognize boundaries and minority classes and undermining overall predictive accuracy and robustness.

中文翻译：

在实际数据采集过程中，不同类别之间存在明显的分布不平衡。具体而言，良好焊缝样本的比例大大超过坏样本和爆裂样本的比例。在这种监督学习中的类别不平衡会使分类器偏向多数类，降低其识别边界和少数类的能力，并损害整体的预测准确性和鲁棒性。

文中位置：Page 5 / Section 3.1 第 4 段
入库日期：2026-04-21
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7.6 实时推理162 FPS

分类编号：7.6
原文语句：

In terms of runtime, single-sample inference takes only 6.14 ms, corresponding to a theoretical throughput of approximately 162 fps, which is sufficient for real-time detection.

中文翻译：

在运行时方面，单样本推理仅需6.14ms，对应约162 fps的理论吞吐量，足以满足实时检测的需求。

文中位置：Page 14 / Section 4.3 第 (1) 段
入库日期：2026-04-21
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7.7 Grad-CAM可视化关注区域

分类编号：7.7
原文语句：

Accurate predictions rely on focusing on solder joint morphology. For example, the model attends to the spatter region surrounding the weld when correctly identifying 'Explode' samples. Misclassification may be influenced by the misleading textures surrounding the solder joints, where white regions exhibit color characteristics similar to those of splash areas, potentially leading the model to assign an 'Explode' prediction.

中文翻译：

准确预测依赖于对焊点形态的聚焦。例如，模型在正确识别"Explode"样本时会关注焊点周围的飞溅区域。误分类可能受焊点周围误导性纹理的影响，其中白色区域呈现与飞溅区域相似的颜色特征，可能导致模型给出"Explode"预测。

文中位置：Page 16 / Section 4.3 第 (4) 段
入库日期：2026-04-21
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P8 | CMT全熔透多模态连续信号融合的在线熔深预测

论文名 : Online penetration prediction based on multimodal continuous signals fusion of CMT for full penetration

作者 : Peng Gao, Xiaocong Su, Zijian Wu, Jun Lu, Jing Han, Lianfa Bai, Zhuang Zhao

期刊 : Journal of Manufacturing Processes, 115 (2024) 431–440

DOI : 10.1016/j.jmapro.2024.02.033

本地PDF : Online penetration prediction based on multimodal continuous signals fusion of CMT for full penetration.pdf

模态分类 : 多模态：视觉(熔池视频序列) + 声学(声谱图)

P8-摘录总览

8.1 多模态连续信号融合提升18%

分类编号：8.1
原文语句：

That improves the effect by at least 18% compared with the single-modal signal input.

中文翻译：

这比单模态信号输入的效果提升了至少18%。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-21
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8.2 MCRNet较主流网络MSE改善44%

分类编号：8.2
原文语句：

The experimental results show that the Mean Square Error (MSE) of MCRNet improved the performance by 44% compared with the mainstream deep learning framework. Meanwhile, the inference speed under multimodal input reaches 57 frames per second (FPS).

中文翻译：

实验结果表明，MCRNet的均方误差（MSE）比主流深度学习框架提升了44%。同时，多模态输入下的推理速度达到每秒57帧（FPS）。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-21
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8.3 相似度损失函数约束多模态特征

分类编号：8.3
原文语句：

Recognizing the common objective shared by video and sound features, both characterizing the identical penetration state, a loss function is designed to encourage similarity between these two modalities. This constraint incentivizes the alignment of expressions between the two sets of features, fostering a more harmonious representation of the underlying data.

中文翻译：

认识到视频和声音特征所共有的相同目标——都表征相同的熔透状态——因此设计了一个损失函数来促进这两种模态之间的相似性。这一约束激励两组特征之间的表达对齐，促进对底层数据更协调的表示。

文中位置：Page 8 / Section 4.4
入库日期：2026-04-21
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8.4 连续视频帧与声音时序特征优于单帧

分类编号：8.4
原文语句：

Sequence signals such as video and sound can complimentarily characterize the melt pool state. ... The instantaneous image is insufficient to reflect the current penetration state.

中文翻译：

视频和声音等序列信号能够互补地表征熔池状态。……瞬时图像不足以反映当前的熔透状态。

文中位置：Page 2 / Introduction 第 2 段
入库日期：2026-04-21
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8.5 3D卷积有效提取时序特征

分类编号：8.5
原文语句：

An additional benefit of employing three-dimensional convolutions lies in the maintenance of feature consistency. In multi-frame images, it is common for adjacent frames to share similar features. The use of three-dimensional convolutions leverages this feature consistency, reducing model complexity, improving computational efficiency, and mitigating overfitting risks.

中文翻译：

使用三维卷积的另一个好处在于保持特征一致性。在多帧图像中，相邻帧共享相似特征是很常见的。三维卷积利用这种特征一致性，减少模型复杂度，提高计算效率，并缓解过拟合风险。

文中位置：Page 11 / Section 4.1
入库日期：2026-04-21
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8.6 MFS模块多尺度特征筛选

分类编号：8.6
原文语句：

A notable observation from the data is the pronounced impact resulting from the omission of the multi-feature screening module, which comprises the MFE and SE blocks. This module is identified as the cornerstone of the MCRNet, playing a pivotal role in its performance.

中文翻译：

数据中一个值得注意的观察是，省略多特征筛选模块（包含MFE和SE块）会产生显著影响。该模块被认为是MCRNet的基石，在其性能中起着关键作用。

文中位置：Page 16 / Section 5.1
入库日期：2026-04-21
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P9 | X-ray引导监督深度学习的激光焊接实时质量监测

论文名 : Supervised deep learning for real-time quality monitoring of laser welding with X-ray radiographic guidance

作者 : Sergey Shevchik, Tri Le-Quang, Bastian Meylan, Farzad Vakili Farahani, Margie P. Olbinado, Alexander Rack, Giulio Masinelli, Christian Leinenbach, Kilian Wasmer

期刊 : Scientific Reports, 10 (2020) 3389

DOI : 10.1038/s41598-020-60294-x

本地PDF : Supervised deep learning for real-time quality monitoring.pdf

模态分类 : 多模态：X射线成像（ground truth）+ LBR（Ge光电二极管800-1800nm）+ 声学发射（AE）

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9.1 稳定/非稳定keyhole高置信度区分

分类编号：9.1
原文语句：

A more important result is the classification of stable keyhole and unstable keyhole with high level of confidence (93% and 94%, respectively, with the unification of LBR and AE). As the latter category is known to be prone to defects, its detection in real-time is highly desirable.

中文翻译：

一个更重要的结果是稳定keyhole和非稳定keyhole可被高置信度分类（统一LBR和AE特征后分别达到93%和94%）。由于后者已知易产生缺陷，实时检测非常必要。

文中位置：Page 8 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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9.2 孔洞形成与去除可区分

分类编号：9.2
原文语句：

The pore formation and pore removal categories can be classified with decent confidence levels of 87% and 73%, respectively. The results are rather impressive considering the sizes of our datasets, which are very small compared to machine learning standards.

中文翻译：

孔洞形成和孔洞去除类别可被以87%和73%的置信度分类。考虑到数据集规模相比机器学习标准非常小，这一结果令人印象深刻。

文中位置：Page 9 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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9.3 LBR+AE融合提升分类精度

分类编号：9.3
原文语句：

A slight improvement of the classification is obtained with a combination of LBR and AE features. The observation implies that the LBR features do contain complementary information about the process. In addition, the use of several measurement sources at the same time should be able to provide good stability for the unique signal features.

中文翻译：

LBR和AE特征融合可获得轻微的分类精度提升。该观察表明LBR特征确实含有与过程相关的互补信息。此外，同时使用多个测量源应能为独特信号特征提供良好的稳定性。

文中位置：Page 7 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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9.4 表面监测的局限性

分类编号：9.4
原文语句：

Interestingly, the result shown in Fig. 3B implies that the monitoring methods by surface inspection such as with optical sensors and cameras might suffer inaccuracies due to the in-depth irregularities of the keyhole channel.

中文翻译：

有趣的是，图3B所示结果表明，表面监测方法如光学传感器和相机可能因keyhole通道的深度不规则性而产生测量误差。

文中位置：Page 6 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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9.5 AE信号优于LBR信号

分类编号：9.5
原文语句：

On the contrary to the LBR signal, the AE seems not affected significantly by the increasing depth of the melt pool. A classification rate of as high as 92% is obtained for unstable keyhole.

中文翻译：

与LBR信号相反，AE似乎不受熔池深度增加的显著影响。非稳定keyhole的分类率高达92%。

文中位置：Page 7 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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9.6 temporal CNN最优

分类编号：9.6
原文语句：

Among the tested CNN algorithms, best classification rates were obtained with temporal CNN. It indicates the importance of the choice of a proper processing framework.

中文翻译：

在测试的CNN算法中，temporal CNN获得了最佳分类率。表明选择合适的处理框架具有重要性。

文中位置：Page 7 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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9.7 小样本鲁棒性

分类编号：9.7
原文语句：

The results are rather impressive considering the sizes of our datasets, which are very small compared to machine learning standards. It indicates the robustness of our approach.

中文翻译：

考虑到数据集规模相比机器学习标准非常小，这一结果令人印象深刻。表明方法的鲁棒性。

文中位置：Page 9 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-21
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P10 | Al-Cu激光搭接焊接光谱熔深监测方法

论文名 : A penetration depth monitoring method for Al-Cu laser lap welding based on spectral signals

作者 : Shixuan Li, Ping Jiang, Yu Gao, Minjie Song, Leshi Shu

期刊 : Journal of Materials Processing Technology, 317 (2023) 117972

DOI : 10.1016/j.jmatprotec.2023.117972

本地PDF : A penetration depth monitoring method for Al-Cu laser lap welding based on spectral signals.pdf

模态分类 : 单模态：光谱信号（等离子体光谱OES）

P10-摘录总览

10.1 Al/Cu特征谱线强度比与熔深相关性

分类编号：10.1
原文语句：

Based on the Al-Cu laser lap welding experiments, it is found that the differences in spectral intensities of specific aluminum and copper lines can reflect the variation of penetration depth, which lays the foundation of Al-Cu laser lap welding penetration depth monitoring.

中文翻译：

基于Al-Cu激光搭接焊接实验，发现特定铝和铜谱线的光谱强度差异可以反映熔深变化，这为Al-Cu激光搭接焊接熔深监测奠定了基础。

文中位置：Page 10 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-21
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10.2 研究空白：Al-Cu异种金属激光搭接熔深监测

分类编号：10.2
原文语句：

Based on existed studies, the differences lie among spectral intensities could provide data support to the penetration depth monitoring model in dissimilar metal laser lap welding. However, the study in this area still remains blank.

中文翻译：

基于已有研究，光谱强度差异可为异种金属激光搭接焊接熔深监测模型提供数据支持。然而，该领域的研究仍为空白。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-21
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10.3 熔深与粒子浓度的因果关系

分类编号：10.3
原文语句：

The particle concentration, particularly the particle source from different material in the case of dissimilar metal lap joint laser welding, is determined by the penetration depth.

中文翻译：

粒子浓度，尤其是异种金属搭接激光焊接中来自不同材料的粒子源，由熔深决定。

文中位置：Page 7 / Section 4.1
入库日期：2026-04-21
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10.4 Cu/Al光谱强度比与熔深高度相关但函数关系随激光功率变化

分类编号：10.4
原文语句：

The ratio of the specific spectral intensities and the penetration depth have high correlation, but the approximate functional relationship between them varies under different laser power.

中文翻译：

特征谱线强度比与熔深具有高度相关性，但它们之间的近似函数关系随激光功率不同而变化。

文中位置：Page 10 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-21
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10.5 BPNN熔深监测模型达到0.05mm精度

分类编号：10.5
原文语句：

The testing result showed that the proposed penetration depth prediction method can achieve 0.05 mm monitoring accuracy.

中文翻译：

测试结果表明，所提出的熔深预测方法可达到0.05 mm的监测精度。

文中位置：Page 10 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-21
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10.6 波长差较大谱线对相关性更好

分类编号：10.6
原文语句：

This feature leads to a result that the ratio between two spectral intensities with larger wavelength difference is tend to have a better particle concentration ratio representation capacity.

中文翻译：

这一特征导致波长差较大的两条光谱强度之间的比值往往具有更好的粒子浓度比表示能力。

文中位置：Page 7 / Section 4.1
入库日期：2026-04-21
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P11 | 脉冲GTAW红外-视觉双模态熔透状态识别

论文名 : Prediction of penetration based on infrared thermal and visual images during pulsed GTAW process

作者 : Rui Jiang, Runquan Xiao, Shanben Chen

期刊 : Journal of Manufacturing Processes

DOI : doi

本地PDF : Prediction of penetration based on infrared thermal and visual images during pulsed GTAW process.pdf

模态分类 : 多模态：红外热成像(IR)+视觉(CCD)

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P11-摘录总览

11.1 双输入Faster R-CNN融合IR与CCD特征降低误判率

分类编号：11.1
原文语句：

Compared with the penetration state recognition model based on Faster R-CNN with IR or CCD images as input, Dual-input Faster R-CNN extracts features from both IR and CCD images, and combines the features of both images for recognition, which reduces the misjudgment rate of the model.

中文翻译：

与基于Faster R-CNN且仅输入IR或CCD图像的熔透状态识别模型相比，双输入Faster R-CNN同时从IR和CCD图像中提取特征，并结合两者的特征进行识别，从而降低了模型的误判率。

文中位置：Page 271 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-21
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11.2 双模态融合识别准确率94%以上识别时间246ms

分类编号：11.2
原文语句：

The recognition accuracy of the model for IR and CCD data pairs was more than 94%, and the recognition time was 246 ms.

中文翻译：

该模型对IR和CCD数据对的识别准确率超过94%，识别时间为246ms。

文中位置：Page 271 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-21
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11.3 卷积描述符选择提升鲁棒性识别率超95%

分类编号：11.3
原文语句：

By extracting the feature map of IR image and CCD image at the same time, using convolutional descriptor selection, the model can avoid the influence of arc flicker in CCD image and irrelevant information in IR image on the selection of bounding box and recognition accuracy (more than 95%), and improve the robustness of the model significantly.

中文翻译：

通过同时提取IR和CCD图像的特征图，并使用卷积描述符选择，模型可以避免CCD图像中弧光闪烁和IR图像中背景无关信息对边界框选择和识别准确率的影响（超过95%），并显著提高模型的鲁棒性。

文中位置：Page 271 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-21
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11.4 双模态输入必要性

分类编号：11.4
原文语句：

Therefore, to improve the robustness and recognition accuracy of the penetration state recognition model, it is necessary to input IR image and CCD image at the same time.

中文翻译：

因此，为了提高熔透状态识别模型的鲁棒性和准确性，有必要同时输入红外图像和CCD图像。

文中位置：Page 261 / Introduction
入库日期：2026-04-21
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11.5 红外与CCD图像互补特性

分类编号：11.5
原文语句：

The IR image records the temperature field information of the welding pool zone. During welding process, the temperature field of welding pool will appear obvious thermal delay, so that the change of the temperature field is always slower than that of the welding arc (heat source). Moreover, there exists an obvious relationship between the temperature field information of the welding pool and the penetration state (for instance, the position with high central temperature and large temperature gradient is generally the place with the maximum penetration). Thus, the information of penetration state can be fed back through the temperature field (IR image). CCD image mainly records the macro morphology of the welding pool and a small part of the arc state information.

中文翻译：

红外图像记录焊接熔池区的温度场信息。在焊接过程中，焊接熔池的温度场会出现明显的热延迟，使得温度场的变化始终慢于焊接电弧（热源）的变化。此外，焊接熔池温度场信息与熔透状态之间存在明显关系（例如，中心温度高且温度梯度大的位置通常是最大熔透位置）。因此，熔透状态信息可以通过温度场（红外图像）反馈。CCD图像主要记录焊接熔池的宏观形态和一小部分电弧状态信息。

文中位置：Page 271 / Section 4.2
入库日期：2026-04-21
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11.6 Label-integrated Layer融合机制

分类编号：11.6
原文语句：

The Label-integrated Layer can make the model synthesize the IR image and CCD to give the final recognition results and improve the robustness of the model.

中文翻译：

Label-integrated Layer可以使模型将红外图像和CCD图像融合，以给出最终识别结果并提高模型的鲁棒性。

文中位置：Page 270 / Section 4.2
入库日期：2026-04-21
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11.7 卷积描述符选择优化IR特征图

分类编号：11.7
原文语句：

With the basis of the DFR model sharing RPN and ROI Pooling Layer, the best comprehensive performance of model will be obtained after applying convolutional descriptor selection to the IR image's feature map.

中文翻译：

在共享RPN和ROI Pooling Layer的DFR模型基础上，对IR图像的特征图应用卷积描述符选择后，将获得最佳的综合性能。

文中位置：Page 271 / Section 4.4
入库日期：2026-04-21
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P12 | 钢-铜激光焊裂纹预测

论文名 : AI-Powered Predictive Framework for Crack Detection in Steel-Copper Laser Welding

作者 : J. Nagendra, K. S. Prashanth, Kavadiki Veerabhadrappa, K. D. Bopanna, M. Vinutha, E. Naresh, Din Bandhu

期刊 : Scientific Reports, Article in Press (2025)

DOI : 10.1038/s41598-025-29977-1

本地PDF : AI-powered predictive framework for crack detection in steel-copper laser welding.pdf

模态分类 : 方法论：工艺参数 + 机器学习裂纹分类；应用背景：钢-铜异种材料激光焊

P12-摘录总览

12.1 钢铜异种材料裂纹风险

分类编号：12.1
原文语句：

Laser welding of dissimilar materials, such as steel and copper, is highly susceptible to crack formation

中文翻译：

钢和铜等异种材料的激光焊接高度易发生裂纹形成。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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12.2 传统检测低效且易出错

分类编号：12.2
原文语句：

Traditional inspection techniques are slow, labor-intensive, and error-prone

中文翻译：

传统检测技术速度慢、劳动密集且容易出错。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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12.3 结构化工艺数据可预测缺陷

分类编号：12.3
原文语句：

ML models can effectively predict weld defects by learning from structured process data

中文翻译：

机器学习模型可以通过从结构化工艺数据中学习来有效预测焊接缺陷。

文中位置：Page 3-4 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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12.4 数据集规模与任务形式

分类编号：12.4
原文语句：

This study utilizes a publicly available dataset of 360 weld cross-sections

中文翻译：

本研究使用了一个包含 360 个焊缝横截面的公开数据集。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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12.5 MLP最佳性能指标

分类编号：12.5
原文语句：

attaining 94.9% accuracy, 86.3% sensitivity, and 96.8% specificity, with an AUC of 0.961

中文翻译：

达到 94.9% 的准确率、86.3% 的敏感性、96.8% 的特异性，AUC 为 0.961。

文中位置：Page 3 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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12.6 神经网络作为可扩展分类工具

分类编号：12.6
原文语句：

The results establish neural networks as a robust and scalable tool for defect classification in steel–copper welding

中文翻译：

结果表明神经网络是用于钢-铜焊接缺陷分类的稳健且可扩展工具。

文中位置：Page 3 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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12.7 无漏检缺陷案例

分类编号：12.7
原文语句：

effectively detecting all defect cases without false negatives

中文翻译：

有效检测所有缺陷案例且没有假阴性。

文中位置：Page 59 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-22
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12.8 实时监测与决策支持

分类编号：12.8
原文语句：

Such an approach enables real-time monitoring and decision support in manufacturing processes

中文翻译：

这种方法能够在制造过程中实现实时监测和决策支持。

文中位置：Page 60 / Section 5 Conclusions
入库日期：2026-04-22
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P13 | 视觉缺陷识别综述

论文名 : A Review on Recent Advances in Vision-based Defect Recognition towards Industrial Intelligence

作者 : Yiping Gao, Xinyu Li, Xi Vincent Wang, Lihui Wang, Liang Gao

期刊 : Journal of Manufacturing Systems, 62 (2022) 753-766

DOI : 10.1016/j.jmsy.2021.05.008

本地PDF : A Review on Recent Advances in Vision-based Defect Recognition towards Industrial Intelligence.pdf

模态分类 : 综述：视觉缺陷识别 + 特征提取 + 深度学习

P13-摘录总览

13.1 视觉缺陷识别支撑工业智能

分类编号：13.1
原文语句：

In modern manufacturing, vision-based defect recognition is an essential technology to guarantee product quality, and it plays an important role in industrial intelligence.

中文翻译：

在现代制造中，基于视觉的缺陷识别是保障产品质量的关键技术，并在工业智能中发挥重要作用。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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13.2 传感器使缺陷图像采集更普遍

分类编号：13.2
原文语句：

With the developments of industrial big data, defect images can be captured by ubiquitous sensors.

中文翻译：

随着工业大数据的发展，缺陷图像可以由泛在传感器采集。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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13.3 全检仍受准确高效识别限制

分类编号：13.3
原文语句：

However, full-inspection is still unachievable unless some challenges have been solved. And, one of the bottlenecks is how to recognize these defects accurately as well as effectively

中文翻译：

然而，除非一些挑战得到解决，全检仍无法实现；其中一个瓶颈是如何准确且高效地识别这些缺陷。

文中位置：Page 1 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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13.4 视觉方法快速经济稳定

分类编号：13.4
原文语句：

Vision-based defect recognition employs computer vision techniques to process defect images, and provides a fast, economical and stable manner for defect recognition.

中文翻译：

基于视觉的缺陷识别使用计算机视觉技术处理缺陷图像，并为缺陷识别提供快速、经济且稳定的方式。

文中位置：Page 1 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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13.5 特征提取是核心环节

分类编号：13.5
原文语句：

Feature extraction is an essential component in all these recognition tasks.

中文翻译：

特征提取是所有这些识别任务中的关键组成部分。

文中位置：Page 1 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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13.6 方法分为设计特征与学习特征

分类编号：13.6
原文语句：

This review divides the recent methods into designed-feature based methods and learned-feature based methods

中文翻译：

该综述将近期方法划分为基于设计特征的方法和基于学习特征的方法。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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13.7 学习特征依赖较少知识但需要大数据

分类编号：13.7
原文语句：

While the learned-feature based methods can learn the feature automatically. It relies on less knowledge but requires a large dataset

中文翻译：

而基于学习特征的方法可以自动学习特征。它依赖较少知识，但需要大型数据集。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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13.8 数据与知识融合是趋势

分类编号：13.8
原文语句：

Therefore, how to fuse the useful prior knowledge into deep learning models, and use both data and knowledge completely is a valuable research trend.

中文翻译：

因此，如何将有用的先验知识融入深度学习模型，并充分利用数据和知识，是一个有价值的研究趋势。

文中位置：Page 13 / Section 6 Conclusion
入库日期：2026-04-22
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P14 | EV电池异种材料激光焊接综述

论文名 : A review on dissimilar laser welding of steel-copper, steel-aluminum, aluminum-copper, and steel-nickel for electric vehicle battery manufacturing

作者 : Amirhossein Sadeghian, Naveed Iqbal

期刊 : Optics & Laser Technology, 146 (2022) 107595

DOI : 10.1016/j.optlastec.2021.107595

本地PDF : A review on dissimilar laser welding of steel-copper, steel-aluminum, aluminum-copper, and steel-nickel for electric vehicle battery manufacturing

模态分类 : 综述：EV电池异种材料激光焊接 + 材料体系 + 工艺约束

P14-摘录总览

14.1 电池系统由大量异种材料连接组成

分类编号：14.1
原文语句：

The electric vehicle (EV) battery systems are complex assemblies of dissimilar materials in which battery cells are connected using several thousand interconnect joints.

中文翻译：

电动汽车电池系统是由异种材料构成的复杂组件，其中电池单元通过数千个互连接头连接。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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14.2 单个接头影响电池系统性能

分类编号：14.2
原文语句：

Every single joint influences the functionality and efficiency of the whole battery system, making the joining process crucial.

中文翻译：

每一个接头都会影响整个电池系统的功能和效率，因此连接过程至关重要。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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14.3 激光焊接适合EV电池制造

分类编号：14.3
原文语句：

Laser welding is considered a desirable choice for EV battery manufacturing due to its non-contact nature, high energy density, precise control over the heat input, and ease of automation.

中文翻译：

由于非接触、高能量密度、热输入精确控制以及易于自动化，激光焊接被认为是 EV 电池制造的理想选择。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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14.4 异种材料热物性不兼容是关键挑战

分类编号：14.4
原文语句：

incompatible thermos-physical properties of dissimilar materials used in battery tabs and interconnectors pose a significant challenge for achieving complete metallurgical bond.

中文翻译：

电池极耳和互连件所用异种材料的热物性不兼容，对实现完整冶金结合构成了重大挑战。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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14.5 IMC削弱电池接头性能

分类编号：14.5
原文语句：

the formation of undesirable weld microstructures such as hard and brittle intermetallic compounds (IMCs) substantially undermines the structural, electrical, and thermal characteristics of battery joints.

中文翻译：

硬而脆的金属间化合物等不良焊接微观组织会显著削弱电池接头的结构、电学和热学特性。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-22
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14.6 EV电池焊接涉及低厚度材料

分类编号：14.6
原文语句：

Weld joints in EV battery pack involve low-thickness materials (typically 0.3 mm to 1 mm) and the welding process is normally performed in lap, fillet, or spot configuration

中文翻译：

EV 电池包中的焊接接头涉及低厚度材料，通常为 0.3 mm 到 1 mm，并且焊接过程通常采用搭接、角接或点焊构型。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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14.7 EV电池接头要求

分类编号：14.7
原文语句：

In summary, a proper joint in the EV battery system must satisfy the following requirements:

中文翻译：

总之，EV 电池系统中的合格接头必须满足以下要求。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-22
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14.8 冶金缺陷仍然持续存在

分类编号：14.8
原文语句：

metallurgical defects such as incomplete bonding, brittle intermetallic phases, corrosion, excessive porosities, and cracking have persisted.

中文翻译：

不完全结合、脆性金属间相、腐蚀、过量孔隙和裂纹等冶金缺陷仍然持续存在。

文中位置：Page 26 / Section 6 Conclusions and future research directions
入库日期：2026-04-22
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14.9 需要进一步研究才能广泛用于EV电池制造

分类编号：14.9
原文语句：

further investigation is needed before laser welding can be widely used for EV battery manufacturing.

中文翻译：

在激光焊接能够广泛用于 EV 电池制造之前，仍需要进一步研究。

文中位置：Page 26 / Section 6 Conclusions and future research directions
入库日期：2026-04-22
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P15 | 光电二极管监测电池tab间隙与熔深变化

论文名 : Characterization of Photodiodes for Detection of Variations in Part-to-Part Gap and Weld Penetration Depth During Remote Laser Welding of Copper-to-Steel Battery Tab Connectors

作者 : Giovanni Chianese, Pasquale Franciosa, Jonas Nolte, Darek Ceglarek, Stanislao Patalano

期刊 : Journal of Manufacturing Science and Engineering, 144 (2022) 071004

DOI : 10.1115/1.4052725

本地PDF : Characterization of Photodiodes for Detection of Variations in Part-to-Part Gap.pdf

模态分类 : 单模态：光电二极管过程信号 + 电池 tab 远程激光焊

P15-摘录总览

15.1 光电信号用于检测间隙和熔深变化

分类编号：15.1
原文语句：

This paper addresses sensor characterization to detect variations in part-to-part gap and weld penetration depth using photodiode-based signals during remote laser welding (RLW) of battery tab connectors.

中文翻译：

本文研究在电池 tab 连接件远程激光焊过程中，使用基于光电二极管的信号检测部件间隙和焊缝熔深变化的传感器表征。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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15.2 电池tab光电监测研究仍不成熟

分类编号：15.2
原文语句：

However, research in sensor characterization, monitoring, and diagnosis of weld defects during joining of battery tab connectors is at an infancy and results are inconclusive.

中文翻译：

然而，电池 tab 连接过程中焊接缺陷的传感器表征、监测和诊断研究仍处于早期阶段，结果尚无定论。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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15.3 试验对象为铜钢薄箔搭接接头

分类编号：15.3
原文语句：

Photodiode-based signals were collected during RLW of copper-to-steel thin-foil lap joint (Ni-plated copper 300 µm to Ni-plated steel 300 µm).

中文翻译：

研究在铜-钢薄箔搭接接头远程激光焊过程中采集了基于光电二极管的信号，材料为镀镍铜 300 µm 到镀镍钢 300 µm。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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15.4 能量强度和散布水平是核心特征

分类编号：15.4
原文语句：

The presented methodology is based on the evaluation of the energy intensity and scatter level of the signals.

中文翻译：

所提出的方法基于对信号能量强度和散布水平的评价。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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15.5 间隙变化可由等离子体信号阶跃诊断

分类编号：15.5
原文语句：

part-to-part gap variations can be diagnosed by observing the step-change in the plasma and temperature signals.

中文翻译：

部件间隙变化可通过观察等离子体和温度信号的阶跃变化来诊断。

文中位置：Page 9 / Conclusions
入库日期：2026-04-23
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15.6 过熔透对应信号散布显著增加

分类编号：15.6
原文语句：

increasing weld penetration depth corresponds to significant increment of the energy intensity and the scatter level

中文翻译：

焊缝熔深增加对应能量强度和散布水平的显著增加。

文中位置：Page 9 / Conclusions
入库日期：2026-04-23
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15.7 光电二极管低成本且适合辐射信息采集

分类编号：15.7
原文语句：

Among those passive sensors, photodiodes have a simple structure at low cost and are suitable for providing information about the radiation from the metal vapor and plasma plume

中文翻译：

在这些被动传感器中，光电二极管结构简单、成本低，并适合提供来自金属蒸气和等离子体羽流辐射的信息。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-23
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15.8 多传感器融合是在线监测现状

分类编号：15.8
原文语句：

State-of-the-art approaches for in-process monitoring involve the fusion of multiple sensors to detect multiple weld features

中文翻译：

当前先进的在线监测方法涉及融合多个传感器来检测多种焊接特征。

文中位置：Page 2 / Introduction
入库日期：2026-04-23
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15.9 光电监测可支撑机器学习闭环控制

分类编号：15.9
原文语句：

This opens interesting opportunities for autonomous closed-loop control of weld quality with integrated photodiode-based sensors, powered-up by machine learning.

中文翻译：

这为集成光电二极管传感器并由机器学习增强的焊接质量自主闭环控制提供了有意义的机会。

文中位置：Page 8 / Future Opportunities
入库日期：2026-04-23
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P16 | 汽车电池托盘6xxx铝型材激光焊应用

论文名 : Challenges and opportunities in laser welding of 6xxx high strength aluminium extrusions in automotive battery tray construction

作者 : T. Sun, P. Franciosa, M. Sokolov, D. Ceglarek

期刊 : Procedia CIRP, 94 (2020) 565-570

DOI : 10.1016/j.procir.2020.09.076

本地PDF : Sun2020BatteryTrayAluminiumExtrusions.pdf

模态分类 : 应用：汽车电池托盘 + 6xxx铝型材 + 激光焊工艺约束

P16-摘录总览

16.1 电池托盘制造需求仍有认知缺口

分类编号：16.1
原文语句：

there is a significant gap in understanding needs and requirements for manufacturing

中文翻译：

对制造需求和要求的理解仍存在显著缺口。

文中位置：Page 1 / Introduction
入库日期：2026-04-23
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16.2 电池托盘设计有多重工程要求

分类编号：16.2
原文语句：

Its design implies high engineering complexity with multiple requirements such as water/gas tightness, strength, weight distribution and cooling of high-voltage circuits.

中文翻译：

其设计具有较高工程复杂性，涉及水/气密性、强度、重量分布和高压电路冷却等多重要求。

文中位置：Page 1 / Introduction
入库日期：2026-04-23
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16.3 论文聚焦铝合金电池托盘激光焊挑战

分类编号：16.3
原文语句：

This paper reviews current challenges and opportunities for construction of battery tray using aluminium alloys with laser welding process.

中文翻译：

本文综述使用铝合金和激光焊工艺构造电池托盘的当前挑战与机会。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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16.4 6xxx铝型材应用受孔隙间隙裂纹限制

分类编号：16.4
原文语句：

the flawless adoption of 6xxx aluminium extrusions is hindered by the following challenges:

中文翻译：

6xxx 铝型材的无缺陷应用受到以下挑战阻碍。

文中位置：Page 2 / Background
入库日期：2026-04-23
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16.5 电池托盘焊缝长度需要稳健间隙桥接

分类编号：16.5
原文语句：

This underscores the need for a robust gap bridging control

中文翻译：

这突出了稳健间隙桥接控制的必要性。

文中位置：Page 2 / Background
入库日期：2026-04-23
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16.6 中心线裂纹可通过接头与工艺组合避免

分类编号：16.6
原文语句：

Centerline cracks can be effectively avoided by the use of fillet lap joint configuration integrated with beam oscillation and power modulation;

中文翻译：

使用结合光束摆动和功率调制的角搭接接头构型，可以有效避免中心线裂纹。

文中位置：Page 5 / Conclusions and final remarks
入库日期：2026-04-23
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16.7 单靠热历史修改不足以获得无裂纹焊缝

分类编号：16.7
原文语句：

number and distribution of micro cracks; however, they are not sufficient to reach a crack-free weld;

中文翻译：

这些方法可减少微裂纹数量和分布，但不足以获得无裂纹焊缝。

文中位置：Page 5 / Conclusions and final remarks
入库日期：2026-04-23
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16.8 填丝是控制微裂纹和提高强度的高效方案

分类编号：16.8
原文语句：

Addition of filler wire is so far the most efficient solution to control micro cracks and improve joint strength.

中文翻译：

到目前为止，添加填丝是控制微裂纹并提高接头强度的最有效方案。

文中位置：Page 5 / Conclusions and final remarks
入库日期：2026-04-23
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16.9 后续需要在线闭环质量控制

分类编号：16.9
原文语句：

technological feasibility to integrate in-process monitoring system with the ultimate goal of achieving in-process closed-loop quality control system.

中文翻译：

后续需要验证集成在线监测系统的技术可行性，最终目标是实现在线闭环质量控制系统。

文中位置：Page 5 / Conclusions and final remarks
入库日期：2026-04-23
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P17 | OCT电池tab焊深监测

论文名 : Applying optical coherence tomography for weld depth monitoring in remote laser welding of automotive battery tab connectors

作者 : Mikhail Sokolov, Pasquale Franciosa, Tianzhu Sun, Dariusz Ceglarek, Vincenzo Dimatteo, Alessandro Ascari, Alessandro Fortunato, Falk Nagel

期刊 : J. Laser Appl. 33, 012028 (2021)

DOI : 10.2351/7.0000336

本地PDF : Applying optical coherence tomography for weld depth monitoring in remote laser welding of automotive battery tab connectors

模态分类 : 单模态：OCT + 电池 tab 远程激光焊

P17-摘录总览

17.1 OCT用于在线熔深监测

分类编号：17.1
原文语句：

This paper addresses in-process monitoring of weld penetration depth (WPD) during remote laser welding of battery tab connectors using optical coherence tomography (OCT).

中文翻译：

本文研究利用光学相干断层扫描（OCT）对电池 tab 连接件远程激光焊中的熔深进行在线监测。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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17.2 研究关注工艺参数对测量精度的影响

分类编号：17.2
原文语句：

The research aims at studying the impact of welding process parameters on the accuracy of WPD measurements.

中文翻译：

研究旨在分析焊接工艺参数对熔深测量精度的影响。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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17.3 最佳精度来自靠近keyhole底部

分类编号：17.3
原文语句：

The highest measurement accuracy is achievable by positioning the OCT measuring beam toward the bottom of the keyhole.

中文翻译：

当 OCT 测量束靠近 keyhole 底部时，可以获得最高测量精度。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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17.4 Keyhole Mapping用于寻找最佳测量位置

分类编号：17.4
原文语句：

The methodology is underpinned by the 'Keyhole Mapping' approach.

中文翻译：

该方法以 Keyhole Mapping 方法为基础。

文中位置：Page 2 / Abstract
入库日期：2026-04-23
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17.5 ARM激光可降低平均熔深误差

分类编号：17.5
原文语句：

reduce the average WPD error and increase OCT measurement accuracy of about 50%

中文翻译：

ARM 激光的应用可降低平均熔深误差，并将 OCT 测量精度提升约 50%。

文中位置：Page 2 / Abstract, Page 8 / Results and Discussion
入库日期：2026-04-23
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17.6 TwinTec补偿机械波动

分类编号：17.6
原文语句：

TwinTec technology is essential to produce repeatable data and compensate mechanical variations such as part misalignment and surface waviness.

中文翻译：

TwinTec 技术对于获得可重复数据并补偿装夹偏差和表面波纹是必要的。

文中位置：Page 9 / Conclusions and Final Remarks
入库日期：2026-04-23
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17.7 keyhole稳定性对电池tab焊接至关重要

分类编号：17.7
原文语句：

The stability of the keyhole and, therefore, of the welding process is a vital indicator of the weld quality.

中文翻译：

keyhole 及焊接过程的稳定性，是焊缝质量的重要指标。

文中位置：Page 3 / Introduction
入库日期：2026-04-23
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17.8 测量窗口极窄

分类编号：17.8
原文语句：

the operating window of the OCT measuring beam was only limited to 20 μm in x and less than 10 μm in y

中文翻译：

OCT 测量束的可行工作窗口极窄，最佳情况下长度低于 20 μm。

文中位置：Page 8 / Results and Discussion, Page 9 / Conclusions and Final Remarks
入库日期：2026-04-23
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17.9 未来可实现闭环熔深控制

分类编号：17.9
原文语句：

An important issue to consider for future research is the automation of keyhole mapping and, therefore, the fast and accurate detection of the optimal placement of the OCT measuring beam.

中文翻译：

未来研究的重要方向是实现 keyhole mapping 自动化。

文中位置：Page 9 / Conclusions and Final Remarks
入库日期：2026-04-23
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P18 | OCT熔深统计评估

论文名 : Statistical evaluation method to determine the laser welding depth by optical coherence tomography

作者 : Meiko Boley, Florian Fetzer, Rudolf Weber, Thomas Graf

期刊 : Optics and Lasers in Engineering, 119 (2019) 56-64

DOI : 10.1016/j.optlaseng.2019.03.014

本地PDF : Statistical evaluation method to determine the laser welding depth by optical coherence tomography.pdf

模态分类 : 单模态：OCT + 统计滤波

P18-摘录总览

18.1 OCT统计滤波方法用于熔深提取

分类编号：18.1
原文语句：

A statistical filtering method to determine the depth of laser-welded seams from signals recorded by means of optical coherence tomography (OCT) is proposed and discussed.

中文翻译：

论文提出并讨论了一种利用光学相干断层扫描（OCT）信号确定激光焊缝深度的统计滤波方法。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-24
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18.2 噪声概率基于归一化泊松分布

分类编号：18.2
原文语句：

The measured data points are initially classified into noise and significant data by means of a noise probability, which was defined based on the normalized Poisson distribution.

中文翻译：

测量数据点首先依据噪声概率被划分为噪声和有效数据，该噪声概率基于归一化泊松分布定义。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-24
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18.3 百分位滤波提取焊缝深度

分类编号：18.3
原文语句：

A percentile filter is then applied to the significant data to obtain the depth of the weld seam.

中文翻译：

随后对有效数据应用百分位滤波器，以获得焊缝深度。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-24
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18.4 平均误差可控制在5以内

分类编号：18.4
原文语句：

It is shown that the depth determined by this approach corresponds to the real seam depth, as obtained from longitudinal sections, to within an average error of less than 5%.

中文翻译：

结果表明，该方法得到的深度与通过纵截面获得的真实焊缝深度一致，平均误差小于 5%。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-24
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18.5 不同焊接场景无需重调参数

分类编号：18.5
原文语句：

The method can be applied to different laser welding situations without having to adjust the filter parameters.

中文翻译：

该方法可应用于不同的激光焊接场景，而无需调整滤波参数。

文中位置：Page 1 / Abstract
入库日期：2026-04-24
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18.6 OCT相对间接方法具备直接测量优势

分类编号：18.6
原文语句：

Compared to the indirect approaches shown before, the application of OCT to laser beam welding has the main benefits of directly measuring the depth of the capillary, a high tolerance against process emissions and a high measurement rate.

中文翻译：

与前述间接方法相比，OCT 用于激光焊接的主要优势在于可直接测量毛细孔深度、对过程发射具有较高容忍度，并且测量速率高。

文中位置：Page 1 / Introduction
入库日期：2026-04-24
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18.7 噪声阈值对多种材料和参数都有效

分类编号：18.7
原文语句：

A noise threshold value of 10−5 was found to work for all considered measurements –originating from experiments using different materials (steel, aluminum, copper) and different welding parameters.

中文翻译：

研究发现，10^-5 的噪声阈值对所有被考察测量都有效，这些测量来自使用不同材料（钢、铝、铜）和不同焊接参数的实验。

文中位置：Page 6 / Section 3.2.2
入库日期：2026-04-24
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18.8 推荐百分位和时间窗范围

分类编号：18.8
原文语句：

It can be recommended to use a percentile between p = 2 and p = 5, resulting in errors of less than 5%.

中文翻译：

推荐使用 2 到 5 的百分位，这样得到的误差可低于 5%。

文中位置：Page 8 / Section 3.4
入库日期：2026-04-24
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18.9 OCT可进一步发展为闭环深度控制工具

分类编号：18.9
原文语句：

The high achievable accuracy makes the OCT technique a convenient tool for quality assurance in industrial applications and may potentially be further developed to implement a closed-loop depth control for laser beam welding.

中文翻译：

这种可实现的高精度使 OCT 技术成为工业应用中便捷的质量保证工具，并且未来有潜力继续发展为激光焊接的闭环深度控制手段。

文中位置：Page 9 / Conclusion
入库日期：2026-04-24
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版本：v23.0 | 更新日期：2026-04-24 | 新增P18：OCT熔深统计评估，共18篇论文
说明：本文档仅收录与全极耳电池集流盘精密焊接多模态熔深检测相关的结论性语句。
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