本申請涉及鋁合金型材切割，且更為具體地，涉及一種鋁合金型材的智能切割控制系統及方法。

背景技術：

1、在現代工業生產中，鋁合金型材由于其輕質、高強度、良好的導電性和耐腐蝕性等優點，被廣泛應用于建筑、交通、電子等多個領域。然而，在鋁合金型材的加工過程中，尤其是切割工序，可能會出現一系列的技術難題，其中最為顯著的是因切割過程中的過熱而造成的表面缺陷，如燒傷。這些表面缺陷不僅影響產品的外觀質量，還可能降低材料的機械性能，從而限制了產品的應用范圍。

2、傳統上，為避免切割過程中產生的過熱問題，通常依賴于固定參數的控制方式，又或是依靠操作人員的經驗來調整切割參數和冷卻系統的設置。固定的參數控制方式不能適應不同的材料特性、環境條件或切割要求的變化。例如，對于某些復雜的切割任務，固定的冷卻參數可能不足以防止過熱，從而增加表面缺陷的風險，同時為避免過熱而設置過于保守的冷卻參數可能導致冷卻液等資源的過度使用。而操作人員手動控制的方式會受到不同操作員的經驗和技術水平差異的影響，從而導致產品質量的不一致性。此外，當一些表面缺陷問題發生時，操作員可能無法即時察覺或反應不夠迅速，導致不良品的增多。

3、因此，期望一種鋁合金型材的智能切割控制方案。

技術實現思路

1、本申請提供一種鋁合金型材的智能切割控制系統及方法，其能夠根據實際的鋁合金型材切割面狀態來動態優化控制切割時的冷卻系統參數，提高了鋁合金型材切割控制過程的智能化程度，進一步提高了切割過程的可靠性和穩定性。

2、第一方面，提供了一種鋁合金型材的智能切割控制方法，包括：

3、獲取由攝像頭采集的鋁合金型材切割面狀態圖像；

4、對所述鋁合金型材切割面狀態圖像進行特征提取以得到鋁合金型材切割面狀態特征；

5、對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行基于像素粒度的顯性特征增強處理以得到鋁合金型材切割面狀態語義強化特征，包括：對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行像素粒度特征解耦以得到鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合；計算所述鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合中各個鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的顯著性特征權重，并基于所述各個鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的顯著性特征權重對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行像素粒度的加權強化以得到鋁合金型材切割面狀態語義強化特征；

6、基于所述鋁合金型材切割面狀態語義強化特征進行切割面狀態識別以確定是否存在燒傷，如果所述識別結果為存在燒傷，生成切割優化控制指令用于表示增大冷卻液流量的切割優化控制指令。

7、第二方面，提供了一種鋁合金型材的智能切割控制系統，包括：

8、鋁合金型材切割圖像獲取模塊，用于獲取由攝像頭采集的鋁合金型材切割面狀態圖像；

9、鋁合金型材切割面狀態特征提取模塊，用于對所述鋁合金型材切割面狀態圖像進行特征提取以得到鋁合金型材切割面狀態特征；

10、鋁合金型材切割面狀態特征增強處理模塊，用于對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行基于像素粒度的顯性特征增強處理以得到鋁合金型材切割面狀態語義強化特征，其中，所述鋁合金型材切割面狀態特征增強處理模塊，包括：像素粒度特征解耦處理單元，用于對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行像素粒度特征解耦以得到鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合；加權強化處理單元，用于計算所述鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合中各個鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的顯著性特征權重，并基于所述各個鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的顯著性特征權重對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行像素粒度的加權強化以得到鋁合金型材切割面狀態語義強化特征；

11、切割面狀態識別模塊，用于基于所述鋁合金型材切割面狀態語義強化特征進行切割面狀態識別以確定是否存在燒傷，如果所述識別結果為存在燒傷，生成切割優化控制指令用于表示增大冷卻液流量的切割優化控制指令。

12、本申請提供的一種鋁合金型材的智能切割控制系統及方法，其通過采集鋁合金型材切割面狀態圖像，并在后端引入基于人工智能的圖像處理和分析算法來對該鋁合金型材切割面狀態圖像進行分析，以此來捕獲到該圖像中所表現的鋁合金型材切割面狀態語義特征，從而基于鋁合金型材切割面狀態語義表示來進行切割面狀態識別以確定是否存在燒傷，并根據識別結果自動生成相應的切割優化控制指令，如增加冷卻液流量，以此來預防和減輕表面缺陷的發生。這樣，能夠根據實際的鋁合金型材切割面狀態來動態優化控制切割時的冷卻系統參數，提高了鋁合金型材切割控制過程的智能化程度，進一步提高了切割過程的可靠性和穩定性。

技術特征：

1.一種鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，對所述鋁合金型材切割面狀態圖像進行特征提取以得到鋁合金型材切割面狀態特征，包括：將所述鋁合金型材切割面狀態圖像輸入基于mobile-former模型的切面狀態特征提取器以得到鋁合金型材切割面狀態特征圖作為所述鋁合金型材切割面狀態特征。

3.根據權利要求2所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行像素粒度特征解耦以得到鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合，包括：對所述鋁合金型材切割面狀態特征圖進行像素粒度特征解耦以得到鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征向量的集合作為所述鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合。

4.根據權利要求3所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，計算所述鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的集合中各個鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的顯著性特征權重，并基于所述各個鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征的顯著性特征權重對所述鋁合金型材切割面狀態特征進行像素粒度的加權強化以得到鋁合金型材切割面狀態語義強化特征，包括：

5.根據權利要求4所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，計算所述鋁合金型材切割面狀態像素粒度解耦特征向量的集合的顯著性特征以得到鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布矩陣，包括：

6.根據權利要求5所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，對所述鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布矩陣中各個特征值進行基于特征顯性分層的掩碼化處理以得到由多個鋁合金型材切割面狀態結構語義權重組成的鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布權重矩陣，包括：將所述鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布矩陣輸入基于多層掩碼函數的特征顯性分層沉淀模塊以得到所述鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布權重矩陣。

7.根據權利要求6所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，基于所述鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布權重矩陣對所述鋁合金型材切割面狀態特征圖進行加權優化以得到鋁合金型材切割面狀態語義強化特征圖作為所述鋁合金型材切割面狀態語義強化特征，包括：計算所述鋁合金型材切割面狀態結構語義顯著性分布權重矩陣與所述鋁合金型材切割面狀態特征圖中沿通道維度的各個特征矩陣之間的按位置點乘以得到所述鋁合金型材切割面狀態語義強化特征圖。

8.根據權利要求7所述的鋁合金型材的智能切割控制方法，其特征在于，基于所述鋁合金型材切割面狀態語義強化特征進行切割面狀態識別以確定是否存在燒傷，如果所述識別結果為存在燒傷，生成切割優化控制指令用于表示增大冷卻液流量的切割優化控制指令，包括：

9.一種鋁合金型材的智能切割控制系統，其特征在于，包括：

10.根據權利要求9所述的鋁合金型材的智能切割控制系統，其特征在于，所述鋁合金型材切割面狀態特征提取模塊，用于：將所述鋁合金型材切割面狀態圖像輸入基于mobile-former模型的切面狀態特征提取器以得到鋁合金型材切割面狀態特征圖作為所述鋁合金型材切割面狀態特征。

技術總結
本申請涉及鋁合金型材切割技術領域，其具體地公開了一種鋁合金型材的智能切割控制系統及方法，其通過采集鋁合金型材切割面狀態圖像，并在后端引入基于人工智能的圖像處理和分析算法來對該鋁合金型材切割面狀態圖像進行分析，以此來捕獲到該圖像中所表現的鋁合金型材切割面狀態語義特征，從而基于鋁合金型材切割面狀態語義表示來進行切割面狀態識別以確定是否存在燒傷，并根據識別結果自動生成相應的切割優化控制指令，如增加冷卻液流量，以此來預防和減輕表面缺陷的發生。這樣，能夠根據實際的鋁合金型材切割面狀態來動態優化控制切割時的冷卻系統參數，提高了鋁合金型材切割控制過程的智能化程度，進一步提高了切割過程的可靠性和穩定性。

技術研發人員：金祥龍
受保護的技術使用者：浙江樂祥鋁業有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28