CN114406502A - 激光金属切割方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开涉及激光金属切割技术领域，具体涉及一种激光金属切割方法及系统。方法包括：根据金属元件被激光切割后的切面，获取上边界对应的第一匹配率和下边界对应的第二匹配率，根据第一匹配率、第二匹配率与预设门限的关系，获取切面区域各部分的特征，根据各部分的特征获得调节权重，根据调节权重对激光切割参数进行调整，根据调整后的激光切割参数切割金属元件。利用本公开，提高了激光切割过程的效率和激光切割效果。

Description

激光金属切割方法及系统

技术领域

本公开涉及激光金属切割技术领域，具体涉及一种激光金属切割方法及系统。

背景技术

激光切割较厚金属元件时，最常见的缺陷就是挂渣、切面粗糙。造成这些缺陷的主要原因有两点：第一点是切割速度不适当，第二点是激光功率不适当。常规的激光切割方法是人眼观察切割效果然后根据经验逐步调节激光切割参数，直到达到目标切割效果，这种激光切割方法费时费力。

发明内容

为了解决上述技术问题，本公开的目的在于提供一种激光金属切割方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

本公开实施例一方面提供一种激光金属切割方法，包括以下步骤：

获取激光切割后金属元件的切面，过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行；将切面区域中线向上移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率；将切面区域中线向下移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率；

若第一匹配率小于第一预设门限，则获取切面区域的特征记为第一特征，对切面区域进行阈值分割，根据分割结果对切面区域进行重新赋值，获取重新赋值后切面的特征记为第二特征，根据第一特征与第二特征得到第一权重；否则进一步判断第二匹配率与第二预设门限的关系，若第二匹配率小于第二预设门限，则对切面区域进行阈值分割提取竖直条纹区域，获取竖直条纹区域的特征记为第三特征，根据第三特征得到第二权重；根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整。

本公开实施例至少具有如下有益效果：通过对金属工件表面的挂渣缺陷以及特征进行分析，为激光切割参数调整提供依据，提高了激光切割参数的调节效率与激光切割效果。

进一步地，所述过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行之前还包括：获取金属元件的切面图，从切面图中获取第一切面区域与第二切面区域，所述第一切面区域为挂渣区域，所述第二切面区域为金属元件标准横截面区域，获取第二切面区域的中心点作为切面区域中心点，对第二切面区域的坐标进行主成分分析得到主成分方向作为切面区域第一主方向。

进一步地，所述第一特征为切面区域的面积或切面区域的粗糙表征，所述第二特征为重新赋值后切面中连通域的面积或重新赋值后切面的粗糙表征。

进一步地，所述第三特征为竖直条纹区域的面积或竖直条纹区域的粗糙表征。

进一步地，所述根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整包括：若获得了第一权重，则根据第一权重与预设权重门限得到第三权重，根据第一权重、激光功率调节门限获取激光功率调节值，根据激光功率调节值增大激光功率，根据第三权重、激光速度调节门限获取激光速度调节值，根据激光速度调节值增大激光切割速度；若获得了第二权重，则根据第二权重与预设权重门限得到第四权重，根据第二权重、激光功率调节门限获取激光功率调节值，根据激光功率调节值增大激光功率，根据第四权重、激光速度调节门限获取激光速度调节值，根据激光速度调节值降低激光切割速度。

进一步地，所述根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整包括：获取不同规格金属元件在不同激光切割参数下的特征数据组成样本集，构建第一网络，以激光切割参数作为标签，将金属元件规格参数及其在激光切割参数下的特征数据输入第一网络进行训练得到训练好的第一网络，将金属元件规格参数、目标特征数据输入第一网络进行分析得到与目标特征数据对应的激光切割参数。

进一步地，所述特征数据包括：第一匹配率、第二匹配率、第一特征、第二特征、第三特征、第一权重、第二权重。

进一步地，所述特征数据还包括：上边界挂渣面积、下边界挂渣面积。

进一步地，所述方法还包括：获取激光切割参数调整后被切割金属元件的切面图，根据切面图中切面区域的第一匹配率、第二匹配率以及切面区域的粗糙表征计算目标值，并根据切面图中切面区域对应的第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整；重复进行激光切割参数的调整与目标值的计算，获取目标值序列，选取目标值序列中最小目标值对应的激光切割参数为最佳参数。

本公开实施例另一方面还提供一种激光金属切割系统，所述系统包括照射部、控制部，所述照射部用于向金属元件发射激光射线，所述控制部用于控制激光切割参数：获取激光切割后金属元件的切面，过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行；将切面区域中线向上移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率；将切面区域中线向下移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率；若第一匹配率小于第一预设门限，则获取切面区域的特征记为第一特征，对切面区域进行阈值分割，根据分割结果对切面区域进行重新赋值，获取重新赋值后切面的特征记为第二特征，根据第一特征与第二特征得到第一权重；否则进一步判断第二匹配率与第二预设门限的关系，若第二匹配率小于第二预设门限，则对切面区域进行阈值分割提取竖直条纹区域，获取竖直条纹区域的特征记为第三特征，根据第三特征得到第二权重；根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为一种激光金属切割方法流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本公开为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本公开提出的一种激光金属切割方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本公开的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

实施例1：

下面结合附图具体的说明本公开所提供的一种激光金属切割方法的具体方案。请参阅图1，其示出了本公开一个实施例提供的一种激光金属切割方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

步骤一，获取激光金属切割后金属元件的切面。

本公开需要对切割功率和切割速度进行调整，因此需要先采集切割元件的切面图。利用图像采集装置采集金属元件的切面图，然后分割出切面图中的切面区域。

分割目标区域的方法有很多种。一种实施方式是采用DNN语义分割的方式来分割切面区域：使用的数据集为采集的切割元件切面图数据集，切割元件的样式为多种多样的。需要分割的像素共分为两类，即训练集对应标签标注过程为：单通道的语义标签，对应位置像素属于背景类的标注为0，属于切割元件的标注为1。网络的任务是分类，所使用的loss函数为交叉熵损失函数。通过语义分割得到的0-1掩膜图像与获得的切面图相乘，所得结果中只有切面区域，去除了背景的干扰。作为其他的实施方式，还可以利用阈值分割方法分割出切面图中的切面区域。

至此，通过步骤一可以获得金属元件的切面图以及切面图中的切面区域(切面区域图)。

步骤二，过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行；将切面区域中线向上移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率；将切面区域中线向下移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率；若第一匹配率小于第一预设门限，则获取切面区域的特征记为第一特征，对切面区域进行阈值分割，根据分割结果对切面区域进行重新赋值，获取重新赋值后切面的特征记为第二特征，根据第一特征与第二特征得到第一权重；否则进一步判断第二匹配率与第二预设门限的关系，若第二匹配率小于第二预设门限，则对切面区域进行阈值分割提取竖直条纹区域，获取竖直条纹区域的特征记为第三特征，根据第三特征得到第二权重。

本实施例主要针对较厚的金属元件切割进行分析，此时激光功率往往是不足的。激光切割金属过程中，切割速度和激光功率是十分重要的两个切割参数，直接影响切割质量。挂渣是激光切割过程中最常见的缺陷之一，同时切割元件表面的粗糙度也是切割元件质量的一个重要评判指标。影响挂渣的主要因素是切割速度和激光功率，切割速度过快会导致工件切面形成竖直条纹与斜纹，工件下边界会有挂渣；切割速度过慢会导致切面整体粗糙，切缝变宽，上边界会有挂渣现象。激光功率较小时也容易形成挂渣，激光功率增加有利于提高切割前沿温度，降低熔化金属粘度，在切割表面重新凝固的熔融物减少，从而粗糙度降低，激光功率越大，表面粗糙度越小。激光功率不足形成的挂渣位于切面的下边界。基于以上分析，首先根据第一匹配率、第二匹配率判断挂渣位置，然后根据切面的特征确定用于调节激光切割参数的系数(第一权重、第二权重)，具体过程如下。

(1)从切面图中获取第一切面区域与第二切面区域，第一切面区域为挂渣区域，第二切面区域为金属元件标准横截面区域，获取第二切面区域的中心点作为切面区域中心点，对第二切面区域的像素坐标进行主成分分析得到主成分方向作为切面区域第一主方向。

获取第一切面区域与第二切面区域的方法可以通过语义分割神经网络实现，将切面区域中的挂渣区域标记为第一切面区域，将切面区域中的金属元件标准横截面区域(不存在挂渣的标准横截面)标记为第二切面区域，利用训练样本以及交叉熵损失函数训练语义分割神经网络，训练好的语义分割神经网络即可实现第一切面区域与第二切面区域的分割。获取第一切面区域与第二切面区域的方法还包括：对切面区域进行边缘检测，将其中的横向边缘线连接，最终形成两条较长的横向边缘线，这两条横向边缘线即第一切面区域与第二切面区域的横向分界线，横向分界线结合切面区域的竖向边缘即可获得第二切面区域，切面区域中的其他区域即第一切面区域。本实施例基于第二切面区域的主成分方向计算第一匹配率的优点在于：利用语义分割得到第一切面区域与第二切面区域的边界模糊、精度较低，利用边缘检测得到的横向边缘线存在断裂，都不能准确表征第二切面区域的横向方向，如此计算匹配率时导致匹配率精度较低，而第二切面区域的主成分方向可以准确表征第二切面区域的横向方向，有助于提高匹配率的精度。获取第二切面区域内像素的坐标，利用PCA算法获得这些数据的主成分方向，可获得K个方向，每个方向都是一个2维的单位向量，每个方向对应一个特征值。本公开获取特征值最大的方向即主成分方向作为第一主方向。

(2)分析挂渣位置。

获取切面区域中心点位置，通过中心点和第一主方向可以确定切面区域中线，通过切面区域中线将切面区域分为上、下两部分。

计算中线和上下两部分区域的匹配率，匹配率小的边界线处存在挂渣，匹配率越小，挂渣情况越严重。具体地，将切面区域中线分别向上或向下移动，中线向上移动时，每移动一次，获取一次中线与上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率。将中线向下移动时，每移动一次，获取一次中线与下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率。需要说明的是，重合像素点数量是一个集合，包含多个数值。根据重合像素点数量得到第一匹配率的一种具体实施方式：获取最大重合像素点数量与上边界像素数量的比值得到第一匹配率。根据重合像素点数量得到第一匹配率的另一种实施方式：自下向上依次分析相邻两次移动获得的重合像素点数量的差值，若差值大于预设阈值，则获取该两次移动中后一次移动获得的重合像素点数量与标准横截面区域宽度的比值得到第一匹配率。预设阈值可以根据实施场景设置，优选地，可以设置为标准横截面区域宽度的5％。根据重合像素点数量得到第二匹配率的一种实施方式：获取最大重合像素点数量与下边界像素数量的比值得到第二匹配率。根据重合像素点数量得到第二匹配率的另一种实施方式：自上向下依次分析相邻两次移动获得的重合像素点数量的差值，若差值大于预设阈值，则获取该两次移动中后一次移动获得的重合像素点数量与标准横截面区域宽度的比值得到第二匹配率。

(3)通过第一、第二匹配率确定用于调节激光切割参数的系数。

通过比较第一匹配率与第一预设门限、第二匹配率与第二预设门限确定缺陷位置。作为一种实施方式，本实施例中第一预设门限、第二预设门限均为90％。匹配率小于预设门限的认为有挂渣缺陷，从而有三种情况：

(a)第一匹配率、第二匹配率均小于对应的预设门限。

这种情况下，上下边界均存在挂渣。造成挂渣的有两个原因，切割速度和激光功率，上边界存在挂渣，则切割速度较慢是导致上边界存在挂渣的原因，下边界的挂渣是由于激光功率过小引起的。因此得到了引起挂渣的因素：切割速度慢和激光功率低，切割速度慢同时会导致切面整体较为粗糙，激光功率不足也会导致表面粗糙度较大但激光功率不足导致切面的不连续。本实施例根据切面的图像性质调节激光切割参数，实施场景的激光功率不足但可以将金属元件切割开来。在切面中，切面不连续对应的边缘纹理更为突出。在这种情况下，可以通过获取切面不连续对切面粗糙度的影响程度，该影响程度可以指导激光切割参数的调整，尤其是激光切割功率的调整。

(b)第一匹配率小于第一预设门限，第二匹配率不小于第二预设门限。

这种情况下，上边界存在挂渣缺陷，下边界不存在挂渣缺陷。上边界存在挂渣缺陷，说明切割速度可能较慢，下边界不存在挂渣缺陷，说明对于挂渣缺陷来说激光功率不能引起下边界挂渣，即导致挂渣的主要原因可能是切割速度慢，切割速度慢同时也会导致切面整体粗糙度较大。在这种情况下，可以通过获取切面不连续对切面粗糙度的影响程度，该影响程度可以指导激光切割参数的调整，尤其是激光功率的调整。

(c)第一匹配率不小于第一预设门限，第二匹配率小于第二预设门限。

这种情况下，上边界不存在挂渣缺陷，下边界存在挂渣缺陷。上边界不存在挂渣缺陷说明切割速度不慢，看是否有斜条纹理，如果存在斜条纹理则切割速度较快，同时影响挂渣的还有激光功率小的因素。在这种情况下，通过获取斜条纹理对切面粗糙度的影响程度，该影响程度可以指导激光切割参数的调整，尤其是激光切割速度的调整。

通过对以上(a-c)三种情况的分析，可以将激光切割参数的调节分类两大类。第一类是上边界存在挂渣，第二类是仅下边界存在挂渣。

当上边界存在挂渣缺陷时，影响切面粗糙度的有切割速度慢和激光功率小两个因素，切割速度慢导致切面整体较为粗糙，激光功率小导致切面不连续从而造成切面粗糙，通过计算得到切面不连续的影响占比，可以获知调节激光切割参数时，调节激光功率的重要程度。

计算得到第一权重的过程如下：

(a)计算第一特征。

通过计算切面区域的面积或切面的粗糙表征得到第一特征，记为a。

(b)计算切面不连续对切面粗糙的影响程度。

作为一种实施方式，对切面区域图进行阈值分割，提取出切面纹理区域，进一步对切面纹理区域进行阈值分割提取出切面不连续导致的纹理区域。将除切面不连续导致的纹理区域之外的切面区域的灰度置为该区域像素值的平均值，切面不连续导致的纹理区域的像素值为原始像素值，从而获得重新赋值后的灰度级图像。灰度级图像可以表示图像的不连续性，计算灰度级图像的特征记为第二特征，记为b。b与a的比值为第一权重。

作为另一种实施方式，对切面区域图进行多阈值分割得到不同的灰度级，对切面区域图重新赋值得到灰度级图像，灰度级图像中每个像素点的灰度值为原始像素点所在灰度级的灰度均值。灰度级图像可以表示图像的不连续性，计算得到灰度级图像的特征，记为第二特征b。b与a的比值为第一权重。

第一特征为切面区域的面积或切面区域的粗糙表征，第二特征为重新赋值后切面中连通域的面积或重新赋值后切面区域的粗糙表征。重新赋值后切面中连通域为切面不连续的显著纹理。需要说明的是，在提取特征时，第一特征应与第二特征对应，若第一特征为面积，第二特征也应当为面积，第一特征为粗糙表征时，第二特征也为粗糙表征。粗糙表征的一种实施方式是通过灰度共生矩阵的熵来度量。作为其他的实施方式，粗糙表征还可通过如下方式获取：获取每个像素点邻域的灰度方差，所有像素点对应的灰度方差平均值为粗糙表征。

当下边界存在挂渣缺陷时，说明切割速度可能较快或激光功率可能不足，切割速度较快还会形成斜条纹，通过计算由于斜条纹理或竖条纹理对切面粗糙的影响程度。合理的切割速度下，切面上的条纹基本呈竖直状态，切割速度过快会导致切面下方条纹偏离，切面上出现竖直条纹与斜条纹。可以通过获取竖直条纹区域的特征，从而得到关于激光切割速度的调节权重。

计算得到第二权重的过程如下。对切面区域图进行多阈值分割，从而获得多个灰度级，每一类对应一个灰度级，根据灰度级对切面区域图进行重新赋值得到灰度级图。根据灰度级图中条纹像素在竖直方向的最大游程生成横向切分线，横向切分线以上的像素值为切面区域图原始像素值，横向切分线以下的像素值为横向切分线以下各像素值的平均值，然后计算重新赋值后图像的特征记为第三特征c。第三特征c与第一特征a的比值为第二权重。第三特征为竖直条纹区域的面积或竖直条纹区域的粗糙表征。需要说明的是，第三特征应当与第一特征、第二特征对应，若第一特征、第二特征是面积，则第三特征也应当是面积，若第一特征、第二特征是粗糙表征，则第三特征也应当是粗糙表征。此外，为提高精度，本公开所指竖直条纹区域为近似竖直条纹区域，竖直方向为近似竖直方向，可设置近似竖直方向角度范围来确定是否为近似竖直方向，优选地，近似竖直方向角度范围设置为[85,95]，单位为度。

步骤三，根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整。

通过步骤二计算得到了第一权重、第二权重，然后根据计算得到的权重对切割速度和激光功率的值进行相应调整。

一种实施方式：若获得了第一权重，则根据第一权重与预设权重门限得到第三权重，根据第一权重、激光功率调节门限获取激光功率调节值，根据激光功率调节值增大激光功率，根据第三权重、激光速度调节门限获取激光速度调节值，根据激光速度调节值增大激光切割速度；若获得了第二权重，则根据第二权重与预设权重门限得到第四权重，根据第二权重、激光功率调节门限获取激光功率调节值，根据激光功率调节值增大激光功率，根据第四权重、激光速度调节门限获取激光速度调节值，根据激光速度调节值降低激光切割速度。优选地，预设权重门限为1。

具体地，激光功率的值向着增大的方向调整时，可以通过计算：调整前的激光功率+激光功率调节门限*(第一权重或第二权重))，得到调整后的激光功率。如果切割速度过快，通过权重减小切割速度，通过计算：调整前的切割速度-激光速度调节门限*第四权重，得到调整后的切割速度；如果切割速度过慢，通过权重增大切割速度，通过计算：调整前的切割速度+激光速度调节门限*第三权重，得到调整后的切割速度。激光功率调节门限是一个超参数，可以设置为固定值，固定值较小时，可以得到更细致的调整结果，优选地为15，实施者也可以根据实施场景自行设定。激光速度调节门限是一个超参数，可以设置一个较小值，可以得到更准确的结果，实施者可以自行设定，优选地，可以设置为5。作为其他的实施方式，激光功率调节门限、激光速度调节门限可以是动态的，构建查找表，查找表的属性包括第一匹配率范围、第二匹配率范围、上边界挂渣面积范围、下边界挂渣面积范围、金属元件规格、激光功率调节门限、激光速度调节门限，查找表中每一行代表一种金属元件规格在上边界挂渣面积范围、下边界挂渣面积范围、第一匹配率范围、第二匹配率范围时对应的激光功率调节门限、激光速度调节门限。通过调整后的切割速度和激光功率可以得到调整后的切割件切面粗糙表征和上下边界匹配率，与调整前的进行比较，通过比较目标值的大小，进而判定与前一次相比，调整后的参数是否向着最佳参数的方向前进，目标值的计算公式如下：

m表示上界匹配率，n表示下界匹配率，a表示整体粗糙度。S是目标值，即最佳切割速度和激光功率对应的一个值。当上下界的匹配率接近于1(几乎没有挂渣缺陷)，且整体粗糙度较小时，得到较为理想的目标值。判定结束参数调整的条件：在多次的调整中，S的值变化很小时，且朝着增大的方向前进时，结束调整，选择S序列中最小的S对应的切割参数为最佳切割参数。

一种实施方式：获取不同规格金属元件在不同激光切割参数下的特征数据组成样本集，构建第一网络，以激光切割参数作为标签，将金属元件规格参数及其在激光切割参数下的特征数据输入第一网络进行训练得到训练好的第一网络，将金属元件规格参数、目标特征数据输入第一网络进行分析得到与目标特征数据对应的激光切割参数。第一网络可以学习金属元件规格参数、特征数据与激光切割参数之间的关系。当需要获取目标特征数据对应的激光切割参数时，可以将金属元件规格参数与目标特征数据输入第一网络，从而得到该金属元件切面符合目标特征数据时的激光切割参数。目标特征数据是想要获得切割效果对应的特征数据，例如，第一特征为目标粗糙度，第一匹配率、第二匹配率、第二特征、第三特征、第一权重、第二权重均为零。第一网络的训练过程：训练集包括不同金属元件规格参数及其在不同激光切割参数下的特征数据，根据历史切割数据获取多个样本，第一网络的结构为全连接网络。将训练样本金属元件规格参数、特征数据输入第一网络得到激光切割参数。训练样本对应的特征数据为真值，利用均方误差损失函数对第一网络进行训练直至第一网络收敛。特征数据包括：第一匹配率、第二匹配率、第一特征、第二特征、第三特征、第一权重、第二权重。特征数据还包括：上边界挂渣面积、下边界挂渣面积。

第一权重表征了在上边界存在挂渣时，激光功率对激光切割的影响程度，第二权重表征了在下边界存在挂渣时，激光功率对激光切割的影响程度，第一权重、第二权重可以为操作人员提供参考信息。作为其他的实施方式，操作人员根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行动态调整。

实施例2：

本实施例提供一种激光金属切割方法，在实施例1的基础上，本实施例还包括：将第一网络输入的金属元件规格参数、第一网络输出的与目标特征数据对应的激光切割参数、高维特征分布输入第二网络，得到预测切面区域图；根据预测切面区域图的挂渣程度与粗糙表征，对第一网络的参数进行调整。

第二网络包括采样器、解码器，采样器用于对金属元件规格参数、激光切割参数、高维特征分布进行分析得到采样向量，解码器用于对采样向量解码得到输入采样器的金属元件规格参数与激光切割参数对应的切面区域图。其中，所述高维特征分布的获取方式如下：利用编码器对不同规格金属元件在不同激光切割参数下的切面区域图进行特征分析，输出高维特征分布。作为一种实施方式，采样器的结构为全连接网络结构。

第二网络的训练集包括不同规格的金属元件在不同激光切割参数下的切面区域图。编码器与解码器构成变分自编码器。首先利用训练集、变分自编码器的损失函数对编码器、解码器进行训练。在编码器与解码器构成的网络模块收敛后，利用解码器对采样器进行训练。具体地，将样本的金属元件规格参数、激光切割参数、以及高维特征分布输入采样器进行分析得到采样向量，固定解码器中神经元的参数，解码器对采样向量解码获得预测切面区域图，根据切面区域图与其真值之间的差异计算损失：

其中，p(i,j)为第n个样本对应真值中像素位置(i,j)的像素值，p’(i,j)为第n个样本对应解码器输出预测切面区域图中像素位置(i,j)的值，w(i,j)为第n个样本像素位置(i,j)的权值，N为样本个数。作为一种实施方式，权值均为1，这种情况下不同规格金属各元素的重要性相同。作为其他的实施方式，权值的获取方式如下：对金属元件规格参数的金属元件在激光切割参数切割下的真值切面区域图进行梯度分析，对所有像素的灰度梯度进行归一化得到像素的第一权值；获取真值切面区域图中的挂渣像素，根据像素是否为挂渣像素得到像素的第二权值，对所有像素对应第一权值、第二权值相加之后的结果进行归一化得到像素的权值。优选地，若像素为挂渣像素，则第二权值为1，否则第二权值为0。

本实施例利用第二网络作为判断网络，对第一网络的输出精度进行判断，在适当的情况下进行再训练，能够进一步提高第一网络的精度。作为一种实施方式，对第一网络的参数进行调整包括：若预测切面区域图的挂渣程度与粗糙表征不满足设定条件，则对第一网络输出的激光切割参数进行调整，将第一网络输入的金属元件规格参数、调整后的激光切割参数、高维特征向量输入第二网络，根据激光切割参数调整后预测切面区域图的挂渣程度与粗糙程度确定最佳切割参数，根据金属规格参数、调整过程中的激光切割参数以及调整过程中的特征数据对第一网络进行再训练。作为另一种实施方式，对第一网络的参数进行调整包括：若预测切面区域图的挂渣程度与粗糙表征不满足设定条件，则不断调整激光切割参数，根据激光切割参数调整后切面图的挂渣程度与粗糙程度确定最佳切割参数，根据金属规格参数、调整过程中的激光切割参数以及调整过程中的特征数据对第一网络进行再训练。在调整激光切割参数时，应当设置参数的调整范围以及调整步长，从而获得各种调节情况下的切割效果，选择最佳切割效果的切割参数为最佳切割参数。

实施例3：

本实施例提供一种激光金属切割方法，在实施例1的基础上，本实施例的方法包括：将第一网络输入的金属元件规格参数、第一网络输出的激光切割参数、高维特征分布输入第二网络，得到预测切面区域图；根据预测切面区域图的挂渣程度与粗糙表征，对第一网络的参数进行调整。

第二网络包括采样器、解码器，将金属元件规格参数、激光切割参数、高维特征分布输入采样器进行分析得到采样向量，将采样向量输入解码器解码得到采样器输入的金属元件规格参数与激光切割参数对应的切面区域图。其中，所述高维特征分布的获取方式如下：利用编码器对不同规格金属元件在不同激光切割参数下的切面区域图进行特征分析，输出高维特征分布。作为一种实施方式，采样器的结构为全连接网络结构。

第二网络的训练集包括不同规格的金属元件在不同激光切割参数下的切面区域图。编码器与解码器构成变分自编码器。首先利用训练集、基于变分自编码器的损失函数对编码器、解码器进行训练。在编码器与解码器构成的网络模块收敛后，利用解码器对采样器进行训练。从训练集中选取部分样本对采样器进行训练，选取的样本包括：不同金属元件规格参数及其最佳激光切割参数。具体地，将样本的金属元件规格参数、最佳激光切割参数、以及高维特征分布输入采样器进行分析得到采样向量，固定解码器中神经元的参数，解码器对采样向量解码获得切面区域图，根据切面区域图与其真值之间的差异计算损失：

其中，p(i,j)为第n个样本对应真值中像素位置(i,j)的像素值，p’(i,j)为第n个样本对应切面区域图中像素位置(i,j)的值，w(i,j)为第n个样本像素位置(i,j)的权值，N为样本个数。作为一种实施方式，权值均为1，这种情况下不同规格金属各元素的重要性相同。作为其他的实施方式，权值的获取方式如下：对金属元件规格参数的金属元件在激光切割参数切割下的真值切面区域图进行梯度分析，对所有像素的灰度梯度进行归一化得到像素的第一权值；获取真值切面区域图中的挂渣像素，根据像素是否为挂渣像素得到像素的第二权值，对所有像素对应第一权值、第二权值相加之后的结果进行归一化得到像素的权值。与实施例2的区别在于，第二网络的训练集不同，实施例2的训练集为不同金属元件规格参数及其各种激光切割参数，本实施例的训练集为不同金属元件规格参数及其最佳激光切割参数。

本实施例利用第二网络作为判断网络，对第一网络的输出精度进行判断，在适当的情况下进行再训练，能够进一步提高第一网络的精度。第二网络中的采样器学习了金属规格参数与最佳切割参数之间的关系，对于非最佳切割参数的采样能力较差，即若输入采样器的为金属规格参数、非最佳切割参数、高维特征分布，则第二网络解码器得到的预测切面图与实际切面图的差异较大。作为一种实施方式，对第一网络的参数进行调整包括：若预测切面图与实际切面图的差异大于预设差异阈值，则对第一网络输出的激光切割参数进行调整，将第一网络输入的金属元件规格参数、调整后的激光切割参数、高维特征向量输入第二网络，根据激光切割参数调整后预测切面区域图的挂渣程度与粗糙程度确定最佳切割参数，根据金属规格参数、调整过程中的激光切割参数以及调整过程中的特征数据对第一网络进行再训练。预测切面图与实际切面图之间的差异可以利用相似度度量实现。作为另一种实施方式，对第一网络的参数进行调整包括：若预测切面区域图与实际切面区域图的差异大于设定阈值，则不断调整激光切割参数，根据激光切割参数调整后切面图的挂渣程度与粗糙程度确定最佳切割参数，根据金属规格参数、调整过程中的激光切割参数以及调整过程中的特征数据对第一网络进行再训练。作为第三种实施方式，对第一网络的参数进行调整包括：若预测切面区域图与实际切面区域图的差异大于设定阈值，则不断调整激光切割参数，获取激光切割参数调整后预测切面图与实际切面图的差异，根据调整后最小差异确定最佳切割参数，根据金属规格参数、调整过程中的激光切割参数以及调整过程中的特征数据对第一网络进行再训练。需要说明的是，在调整激光切割参数时，应当设置调整范围以及调整补偿，从而获得各种调节情况。

实施例4：

本实施例提供一种激光金属切割系统。

一种激光金属切割系统，所述系统包括照射部、控制部，所述照射部用于向金属元件发射激光射线，所述控制部用于控制激光切割参数：获取激光切割后金属元件的切面，过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行；将切面区域中线向上移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率；将切面区域中线向下移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率；若第一匹配率小于第一预设门限，则获取切面区域的特征记为第一特征，对切面区域进行阈值分割，根据分割结果对切面区域进行重新赋值，获取重新赋值后切面的特征记为第二特征，根据第一特征与第二特征得到第一权重；否则进一步判断第二匹配率与第二预设门限的关系，若第二匹配率小于第二预设门限，则对切面区域进行阈值分割提取竖直条纹区域，获取竖直条纹区域的特征记为第三特征，根据第三特征得到第二权重；根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整。

需要说明的是：本公开实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种激光金属切割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取激光切割后金属元件的切面，过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行；将切面区域中线向上移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率；将切面区域中线向下移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率；

若第一匹配率小于第一预设门限，则获取切面区域的特征记为第一特征，对切面区域进行阈值分割，根据分割结果对切面区域进行重新赋值，获取重新赋值后切面的特征记为第二特征，根据第一特征与第二特征得到第一权重；否则进一步判断第二匹配率与第二预设门限的关系，若第二匹配率小于第二预设门限，则对切面区域进行阈值分割提取竖直条纹区域，获取竖直条纹区域的特征记为第三特征，根据第三特征得到第二权重；根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整。

2.如权利要求1所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行之前还包括：获取金属元件的切面图，从切面图中获取第一切面区域与第二切面区域，所述第一切面区域为挂渣区域，所述第二切面区域为金属元件标准横截面区域，获取第二切面区域的中心点作为切面区域中心点，对第二切面区域的坐标进行主成分分析得到主成分方向作为切面区域第一主方向。

3.如权利要求1所述的一种激光技术切割方法，其特征在于，所述第一特征为切面区域的面积或切面区域的粗糙表征，所述第二特征为重新赋值后切面中连通域的面积或重新赋值后切面区域的粗糙表征。

4.如权利要求1所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述第三特征为竖直条纹区域的面积或竖直条纹区域的粗糙表征。

5.如权利要求1所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述根据第一权重或第二权重对激光切割参数进行调整包括：若获得了第一权重，则根据第一权重与预设权重门限得到第三权重，根据第一权重、激光功率调节门限获取激光功率调节值，根据激光功率调节值增大激光功率，根据第三权重、激光速度调节门限获取激光速度调节值，根据激光速度调节值增大激光切割速度；若获得了第二权重，则根据第二权重与预设权重门限得到第四权重，根据第二权重、激光功率调节门限获取激光功率调节值，根据激光功率调节值增大激光功率，根据第四权重、激光速度调节门限获取激光速度调节值，根据激光速度调节值降低激光切割速度。

6.如权利要求1所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整包括：获取不同规格金属元件在不同激光切割参数下的特征数据组成样本集，构建第一网络，以激光切割参数作为标签，将金属元件规格参数及其在激光切割参数下的特征数据输入第一网络进行训练得到训练好的第一网络，将金属元件规格参数、目标特征数据输入第一网络进行分析得到与目标特征数据对应的激光切割参数。

7.如权利要求6所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述特征数据包括：第一匹配率、第二匹配率、第一特征、第二特征、第三特征、第一权重、第二权重。

8.如权利要求7所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述特征数据还包括：上边界挂渣面积、下边界挂渣面积。

9.如权利要求1所述的一种激光金属切割方法，其特征在于，所述方法还包括：获取激光切割参数调整后被切割金属元件的切面图，根据切面图中切面区域的第一匹配率、第二匹配率以及切面区域的粗糙表征计算目标值，并根据切面图中切面区域对应的第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整；重复进行激光切割参数的调整与目标值的计算，获取目标值序列，选取目标值序列中最小目标值对应的激光切割参数为最佳切割参数。

10.一种激光金属切割系统，其特征在于，所述系统包括照射部、控制部，所述照射部用于向金属元件发射激光射线，所述控制部用于控制激光切割参数：获取激光切割后金属元件的切面，过切面区域中心点做一条直线得到切面区域中线，所述切面区域中线与切面区域第一主方向平行；将切面区域中线向上移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域上边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第一匹配率；将切面区域中线向下移动，每移动一次，获取移动后切面区域中线与切面区域下边界线的重合像素点数量，根据重合像素点数量得到第二匹配率；若第一匹配率小于第一预设门限，则获取切面区域的特征记为第一特征，对切面区域进行阈值分割，根据分割结果对切面区域进行重新赋值，获取重新赋值后切面的特征记为第二特征，根据第一特征与第二特征得到第一权重；否则进一步判断第二匹配率与第二预设门限的关系，若第二匹配率小于第二预设门限，则对切面区域进行阈值分割提取竖直条纹区域，获取竖直条纹区域的特征记为第三特征，根据第三特征得到第二权重；根据第一权重、第二权重对激光切割参数进行调整。

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