基于改进蚁群算法优化神经网络的焊缝成形预测研究

为了控制焊接机器人焊缝成形的质量，提出了一种基于改进蚁群算法（ACO）优化BP神经网络的焊缝成形预测模型，实现对焊缝成形尺寸的控制。首先通过Otsu优化Canny算子的方法提取焊接过程中熔池图像的数据样本，然后用BP神经网络来进行训练预测。为了优化初始权阈值，引入ACO优化BP；针对蚁群陷入局部最优的情况，引入遗传算法（GA）中的交叉变异，利用适应度值来确定选择概率的特性，从而加快迭代速度，避开蚁群初期的收敛慢问题，提升预测模型的性能。最后通过与传统BP、GA-BP和ACO-BP的预测实验对比，发现改进后的预测模型准确度高、稳定性好。