CN115562180A - 一种激光雕刻机的加工控制方法、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种激光雕刻机的加工控制方法、系统及介质，属于激光雕刻数字控制技术领域，本发明通过基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据当前毛坯材料的裂纹扩展速率对待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据评价结果生成控制信息，从而对加工岩石类材料在加工过程中由于温度影响而带来的裂纹现象进行识别，当识别结果满足预设条件，进而根据识别结果来调控当前激光装置的移动速度值，从而使得当加工过程中出现该类裂纹现象时进行调整激光头的移动速度，能够有效地避免裂纹延伸至待加工要素区域，进而提高岩石类雕刻件的雕刻成功率，进而减少废品率，进一步节约加工成本。

Description

一种激光雕刻机的加工控制方法、系统及介质

技术领域

本发明涉及激光雕刻技术领域，尤其涉及一种激光雕刻机的加工控制方法、系统及介质。

背景技术

随着激光加工技术应用的深入，关于激光加工的研究日益增多。其中，激光雕刻具有适应范围广、操作简单、速度快、质量好，热影响区小，加工柔性大等优点，是传统机械雕刻工艺无法比拟的。因此，其非常适用于各种材料，如轻金属、有机玻璃、橡胶、防火板、PVC板、木材等的表面雕刻，其能够雕刻出任意形状的图形，而且雕刻精细，图形清晰。而在激光雕刻机雕刻岩石类材料的过程中，由于岩石类材料为脆性材料的同时，岩石类材料受到温度场的影响能够使得材料的理化特性产生变化，如各个温度之下的材料的屈服强度、材料的韧性因子等理化特性因素，而材料的理化特性产生变化时，就会使得加工雕刻的过程中产生裂纹现象，而裂纹现象一旦延伸至指定的加工要素区域，如待雕刻的曲面区域、待雕刻的槽孔区域，该类区域就会产生裂纹，若始终保持激光装置的移动速度以及不根据实际的情况进行调整，裂纹就会延伸至指定的加工要素区域，从而使得待加工零件报废，进一步增加废品率，进而增加加工的成本。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供了一种激光雕刻机的加工控制方法、系统及介质。

为达上述目的，本发明采用的技术方案为：

本发明第一方面提供了一种激光雕刻机的加工控制方法，包括以下步骤：

获取待加工的激光雕刻图纸信息，并根据所述激光雕刻图纸信息建立待激光雕刻的三维模型图；

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据所述预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图；

通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，若所述识别结果为预设识别结果，则获取当前毛坯材料的原始理化特性数据信息；

基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率对所述待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据所述评价结果生成控制信息，将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

优选地，本发明的一个较佳实施例中，通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据所述预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图，具体包括以下步骤：

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述加工过程中的图像信息进行去噪以及图像增强处理，以得到轮廓特征点；

通过对所述轮廓特征点进行匹配得到稀疏特征点，获取所述稀疏特征点的坐标信息，并根据所述稀疏特征点坐标信息生成稀疏三维点云数据；

通过对所述稀疏三维点云数据进行稠密提取，以得到密集三维点云数据；

根据所述密集三维点云数据生成一个或者多个曲面，并通过对所述曲面进行重建，以建立实时的激光雕刻三维模型图。

优选地，本发明的一个较佳实施例中，通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，具体包括以下步骤：

基于卷积神经网络建立裂纹识别模型，并通过大数据网络获取当前毛坯材料类型的裂纹图像信息，将所述当前毛坯材料类型的裂纹图像信息分为训练集以及测试集；

将所述训练集输入到所述裂纹识别模型的卷积层中通过采用若干个不同大小的卷积核进行卷积运算，得到卷积值，并将所述卷积值输入到池化层中；

采用最大池化的方法，在每一个卷积核中选取出最大数字作为当前卷积值所在区域的特征值，并通过concatenate层将所述当前卷积值所在区域的特征值进行融合，最后通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并保存模型参数；

通过所述测试集对所述裂纹识别模型进行测试，直至所述裂纹识别模型满足预设要求，并通过将所述实时的激光雕刻三维模型图输入到所述裂纹识别模型进行识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果。

优选地，本发明的一个较佳实施例中，基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，具体包括以下步骤：

获取所述实时的激光雕刻三维模型图的实时加工位置温度场信息，并将所述实时加工位置温度场信息分解为多个温度场区域，获取每一个温度场区域的温度信息；

通过大数据网络获取所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息，并计算所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值，得到差值信息；

判断所述差值信息是否大于预设差值信息，若所述差值信息大于预设差值信息，则构建裂纹扩展速率计算模型；

将所述差值信息大于预设差值信息的理化特性数据信息输入到所述裂纹扩展速率计算模型中进行计算，得到当前毛坯材料的裂纹扩展速率。

优选地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率对所述待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，具体包括以下步骤：

获取当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息，并获取待激光雕刻的三维模型图的加工要素特征，根据所述当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息以及所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率计算出裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点；

获取当前激光装置在各个方向上的最大移动速度，并根据所述激光装置在各个方向上的最大移动速度以及裂纹延伸至所述加工要素特征的位置信息计算出最小的移动时间节点；

若所述裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点大于所述最小的移动时间节点，并将所述裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点作为评价结果输出；

若所述裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点不大于所述最小的移动时间节点，则将生成报废信息，并将该报废信息传输至激光雕刻控制终端。

优选地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述评价结果生成控制信息，将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端，具体包括以下步骤：

获取当前激光装置的实时移动速度值以及当前裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点，

根据所述当前裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点以及裂纹延伸至所述加工要素特征的位置计算出激光装置需要的移动速度值；

并将所述激光装置需要的移动速度值分解为多个一维移动速度值，以得到各个方向上的激光装置的移动速度值；

根据所述各个方向上的激光装置的移动速度值以及当前激光装置的实时移动速度值得到移动速度差值，根据所述移动速度差值对当前激光装置的实时移动速度值进行调整，并生成控制信息，并将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

本发明第二方面提供了一种激光雕刻机的加工控制系统，所述控制系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包括激光雕刻机的加工控制方法程序，所述激光雕刻机的加工控制方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取待加工的激光雕刻图纸信息，并根据所述激光雕刻图纸信息建立待激光雕刻的三维模型图；

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据所述预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图；

通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，若所述识别结果为预设识别结果，则获取当前毛坯材料的原始理化特性数据信息；

基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率对所述待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据所述评价结果生成控制信息，将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

优选地，在本实施例中，通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，具体包括以下步骤：

基于卷积神经网络建立裂纹识别模型，并通过大数据网络获取当前毛坯材料类型的裂纹图像信息，将所述当前毛坯材料类型的裂纹图像信息分为训练集以及测试集；

将所述训练集输入到所述裂纹识别模型的卷积层中通过采用若干个不同大小的卷积核进行卷积运算，得到卷积值，并将所述卷积值输入到池化层中；

采用最大池化的方法，在每一个卷积核中选取出最大数字作为当前卷积值所在区域的特征值，并通过concatenate层将所述当前卷积值所在区域的特征值进行融合，最后通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并保存模型参数；

通过所述测试集对所述裂纹识别模型进行测试，直至所述裂纹识别模型满足预设要求，并通过将所述实时的激光雕刻三维模型图输入到所述裂纹识别模型进行识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果。

优选地，在本实施例中，基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，具体包括以下步骤：

获取所述实时的激光雕刻三维模型图的实时加工位置温度场信息，并将所述实时加工位置温度场信息分解为多个温度场区域，获取每一个温度场区域的温度信息；

通过大数据网络获取所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息，并计算所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值，得到差值信息；

判断所述差值信息是否大于预设差值信息，若所述差值信息大于预设差值信息，则构建裂纹扩展速率计算模型；

将所述差值信息大于预设差值信息的理化特性数据信息输入到所述裂纹扩展速率计算模型中进行计算，得到当前毛坯材料的裂纹扩展速率。

本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括激光雕刻机的加工控制方法程序，所述激光雕刻机的加工控制方法程序被处理器执行时，实现任一项所述的所述激光雕刻机的加工控制方法。

本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：

本发明通过基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据当前毛坯材料的裂纹扩展速率对待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据评价结果生成控制信息，从而对加工岩石类材料在加工过程中由于温度影响而带来的裂纹现象进行识别，当识别结果满足预设条件，进而根据识别结果来调控当前激光装置的移动速度值，从而使得当加工过程中出现该类裂纹现象时进行调整激光头的移动速度，能够有效地避免裂纹延伸至待加工要素区域，进而提高岩石类雕刻件的雕刻成功率，进而减少废品率，进一步节约加工成本。另一方面，当识别出裂纹延伸至待加工要素区域时，此时对该类岩石类雕刻件停止进行加工，进行报废处理，避免了出现报废情况时继续加工的情况，进一步节省雕刻成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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他实施例的附图。

图1示出了一种激光雕刻机的加工控制方法的整体方法流程图；

图2示出了一种激光雕刻机的加工控制方法的第一方法流程图；

图3示出了一种激光雕刻机的加工控制方法的第二方法流程图；

图4示出了一种激光雕刻机的加工控制系统的系统框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

本发明第一方面提供了一种激光雕刻机的加工控制方法，包括以下步骤：

S102:获取待加工的激光雕刻图纸信息，并根据激光雕刻图纸信息建立待激光雕刻的三维模型图；

S104:通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图；

S106:通过对实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断识别结果是否存在预设识别结果，若识别结果为预设识别结果，则获取当前毛坯材料的原始理化特性数据信息；

S108:基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据当前毛坯材料的裂纹扩展速率对待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据评价结果生成控制信息，将控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

需要说明的是，本发明通过基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据当前毛坯材料的裂纹扩展速率对待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据评价结果生成控制信息，从而对加工岩石类材料在加工过程中由于温度影响而带来的裂纹现象进行识别，当识别结果满足预设条件，进而根据识别结果来调控当前激光装置的移动速度值，从而使得当加工过程中出现该类裂纹现象时进行调整激光头的移动速度，能够有效地避免裂纹延伸至待加工要素区域，进而提高岩石类雕刻件的雕刻成功率，进而减少废品率，进一步节约加工成本。另一方面，当识别出裂纹延伸至待加工要素区域时，此时对该类岩石类雕刻件停止进行加工，进行报废处理，避免了出现报废情况时继续加工的情况，进一步节省雕刻成本。通过三维软件来建立待激光雕刻的三维模型图以及实时的激光雕刻三维模型图。所述图纸信息中包括雕刻件的轮廓尺寸信息、加工要素特征，如孔类雕刻加工要素特征、曲面类雕刻加工要素特征。

需要说明的是，本发明的一个较佳实施例中，通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图，具体包括以下步骤：

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对加工过程中的图像信息进行去噪以及图像增强处理，以得到轮廓特征点；

通过对轮廓特征点进行匹配得到稀疏特征点，获取稀疏特征点的坐标信息，并根据稀疏特征点坐标信息生成稀疏三维点云数据；

通过对稀疏三维点云数据进行稠密提取，以得到密集三维点云数据；

根据密集三维点云数据生成一个或者多个曲面，并通过对曲面进行重建，以建立实时的激光雕刻三维模型图。

其中，扫描装置可以是摄像头、红外成像仪等装置。

需要说明的是，本发明的一个较佳实施例中，通过对实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断识别结果是否存在预设识别结果，具体包括以下步骤：

基于卷积神经网络建立裂纹识别模型，并通过大数据网络获取当前毛坯材料类型的裂纹图像信息，将当前毛坯材料类型的裂纹图像信息分为训练集以及测试集；

将训练集输入到裂纹识别模型的卷积层中通过采用若干个不同大小的卷积核进行卷积运算，得到卷积值，并将卷积值输入到池化层中；

采用最大池化的方法，在每一个卷积核中选取出最大数字作为当前卷积值所在区域的特征值，并通过concatenate层将当前卷积值所在区域的特征值进行融合，最后通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并保存模型参数；

通过测试集对裂纹识别模型进行测试，直至裂纹识别模型满足预设要求，并通过将实时的激光雕刻三维模型图输入到裂纹识别模型进行识别，得到识别结果，并判断识别结果是否存在预设识别结果。

在本实施例中，通过本方法构建裂纹识别模型，从而通过裂纹识别模型对裂纹进行识别，以提高激光雕刻机在遇到岩石类加工产生裂纹时进行快速识别，从而提高岩石类裂纹图像的识别效率，进一步提高激光雕刻机控制系统的鲁棒性。其中训练集以及测试集包括岩石类雕刻品在加工过程中产生裂纹的图像信息，所述预设识别结果为裂纹。

为了降低激光雕刻过程中的废品率，优选地，本发明的一个较佳实施例中，基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，具体包括以下步骤：

S202:获取实时的激光雕刻三维模型图的实时加工位置温度场信息，并将实时加工位置温度场信息分解为多个温度场区域，获取每一个温度场区域的温度信息；

S204:通过大数据网络获取每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息，并计算每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值，得到差值信息；

S206:判断差值信息是否大于预设差值信息，若差值信息大于预设差值信息，则构建裂纹扩展速率计算模型；

S208:将差值信息大于预设差值信息的理化特性数据信息输入到裂纹扩展速率计算模型中进行计算，得到当前毛坯材料的裂纹扩展速率。

需要说明的是，在本实施例中，由于激光雕刻机在对岩石类材料进行雕刻的过程中，温度不断地产生变化，而温度的产生变化就会使得材料的理化特性产生一定的变化，如材料的韧性因子、材料强度敏感系数等理化特性，当每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值超过预设差值信息时，说明在一定的温度变化之下，毛坯材料产生了不可忽略的理化特性数据变化。其中，裂纹扩展速率计算模型满足以下关系式：

其中，V为产生裂纹时的裂纹扩展速率；v₀为理想状态之下疲劳裂纹失稳扩展的临界速率，为材料的特征常数；A为材料的韧性因子；E为材料的弹性模量；α为材料的屈服强度；αb为材料强度敏感系数；

需要说明的是，通过以上裂纹扩展速率计算模型能够计算出岩石类在产生裂纹时的裂纹扩展速率。

为了降低激光雕刻过程中的废品率，优选地，本发明的一个较佳实施例中，根据当前毛坯材料的裂纹扩展速率对待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，具体包括以下步骤：

S302:获取当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息，并获取待激光雕刻的三维模型图的加工要素特征，根据当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息以及当前毛坯材料的裂纹扩展速率计算出裂纹延伸至加工要素特征的时间节点；

S304:获取当前激光装置在各个方向上的最大移动速度，并根据激光装置在各个方向上的最大移动速度以及裂纹延伸至加工要素特征的位置信息计算出最小的移动时间节点；

S306:若裂纹延伸至加工要素特征的时间节点大于最小的移动时间节点，并将裂纹延伸至加工要素特征的时间节点作为评价结果输出；

S308:若裂纹延伸至加工要素特征的时间节点不大于最小的移动时间节点，则将生成报废信息，并将该报废信息传输至激光雕刻控制终端。

需要说明的是，加工要素特征包括待雕刻的曲面区域、待雕刻的槽孔区域，通过裂纹的扩展速率以及当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息计算出延伸至加工要素特征的时间节点，从而根据该时间节点来判断是否报废，当裂纹延伸至加工要素特征的时间节点大于最小的移动时间节点，说明裂纹能够在激光装置在各个方向上最大移动速度(进给速率)的情况下能够使得激光移动的最小时间节点低于裂纹延伸至加工要素特征的时间节点，此时说明能够加大激光装置加工时的进给速率以使得裂纹不扩张至加工要素区域，从而避免加工过程中的毛坯材料报废。当裂纹延伸至加工要素特征的时间节点不大于最小的移动时间节点，说明即使提高激光装置的进给速率，裂纹始终能够扩展至加工要素区域，此时控制系统自动停止工作，避免了出现了该类状况时重新进行加工的情况出现，进一步节省了加工成本。

优选地，本发明的一个较佳实施例中，根据评价结果生成控制信息，将控制信息传输至激光雕刻机的控制终端，具体包括以下步骤：

获取当前激光装置的实时移动速度值以及当前裂纹延伸至加工要素特征的时间节点，

根据当前裂纹延伸至加工要素特征的时间节点以及裂纹延伸至加工要素特征的位置计算出激光装置需要的移动速度值；

并将激光装置需要的移动速度值分解为多个一维移动速度值，以得到各个方向上的激光装置的移动速度值；

根据各个方向上的激光装置的移动速度值以及当前激光装置的实时移动速度值得到移动速度差值，根据移动速度差值对当前激光装置的实时移动速度值进行调整，并生成控制信息，并将控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

需要说明的是，通过本方法能够根据裂纹的扩展速率来调整激光装置在加工过程中的进给速率，从而使得裂纹不能延伸至加工要素区域之中。

此外，本方法还可以包括以下步骤：

获取所述每一个温度场的温度信息，根据所述温度信息建立内应力检索标签，基于所述内应力检索标签检索当前毛坯材料的产生裂纹时的临界应力值；

获取实时的激光雕刻三维模型图，并根据所述温度信息以及实时的激光雕刻三维模型图进行有限元分析，得到实时的每一个温度场的应力值；

将实时的每一个温度场的应力值与所述当前毛坯材料的产生裂纹时的临界应力值对比，得到应力偏差率，并判断所述应力偏差率是否大于预设应力偏差率阈值；

若所述应力偏差率大于预设应力偏差率阈值，则将当前所述应力偏差率大于预设应力偏差率阈值的温度场区域进行标记，生成标记区域，并根据所述标记区域调整当前激光装置的加工工艺参数。

需要说明的是，通过本方法可以判断每一个温度场的应力值是否超过了某一加工温度之下的产生裂纹时的临界应力值，当应力偏差率大于预设应力偏差率阈值，当激光装置对标记区域进行加工时，调整当前激光装置的加工工艺参数，所述加工工艺参数可以是激光装置的输出功率，激光装置的进给速率，通过本方法能够有效地避免岩石类材料在雕刻过程中产生裂纹的情况，从而提高岩石类零件在加工过程中的成功率。

其中，根据所述标记区域调整当前激光装置的加工工艺参数，具体包括以下步骤：

获取当前标记区域的温度场信息，并根据所述标记区域的温度场信息建立检索任务，并根据所述检索任务从大数据网络检索当前工件的历史加工工艺参数信息；

获取实时的激光装置的加工工艺参数，将所述历史加工工艺参数信息以所述实时的激光装置的加工工艺参数进行相似度对比；

根据相似度对比结果生成历史工况参数信息的排序，并根据所述排序获取相似度最高的历史工况参数信息；

根据所述相似度最高的历史加工工艺参数信息以及所述激光装置的加工工艺参数生成误差补偿参数信息，并通过大数据网络获取所述误差补偿参数差信息对应的工艺参数误差补偿信息，根据所述工艺参数误差补偿信息对当前激光雕刻件进行工艺参数补偿。

需要说明的是，为了减少激光雕刻件在雕刻过程中的废品率，通过检索历史雕刻过程中的相类似的雕刻工艺品的加工工艺参数，以能够根据实时的加工工艺参数以及对应的历史加工工艺参数对激光装置的裂纹现象进行有效地避免，从而有效地降低了激光雕刻过程中岩石类雕刻品的废品率，从而节省岩石类加工件的雕刻成本。

本发明第二方面提供了一种激光雕刻机的加工控制系统，控制系统包括存储器41以及处理器62，存储器41中包括激光雕刻机的加工控制方法程序，激光雕刻机的加工控制方法程序被处理器62执行时，实现如下步骤：

获取待加工的激光雕刻图纸信息，并根据激光雕刻图纸信息建立待激光雕刻的三维模型图；

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图；

通过对实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断识别结果是否存在预设识别结果，若识别结果为预设识别结果，则获取当前毛坯材料的原始理化特性数据信息；

基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据当前毛坯材料的裂纹扩展速率对待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据评价结果生成控制信息，将控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

优选地，在本实施例中，通过对实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断识别结果是否存在预设识别结果，具体包括以下步骤：

基于卷积神经网络建立裂纹识别模型，并通过大数据网络获取当前毛坯材料类型的裂纹图像信息，将当前毛坯材料类型的裂纹图像信息分为训练集以及测试集；

将训练集输入到裂纹识别模型的卷积层中通过采用若干个不同大小的卷积核进行卷积运算，得到卷积值，并将卷积值输入到池化层中；

采用最大池化的方法，在每一个卷积核中选取出最大数字作为当前卷积值所在区域的特征值，并通过concatenate层将当前卷积值所在区域的特征值进行融合，最后通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并保存模型参数；

通过测试集对裂纹识别模型进行测试，直至裂纹识别模型满足预设要求，并通过将实时的激光雕刻三维模型图输入到裂纹识别模型进行识别，得到识别结果，并判断识别结果是否存在预设识别结果。

优选地，在本实施例中，基于当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，具体包括以下步骤：

获取实时的激光雕刻三维模型图的实时加工位置温度场信息，并将实时加工位置温度场信息分解为多个温度场区域，获取每一个温度场区域的温度信息；

通过大数据网络获取每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息，并计算每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值，得到差值信息；

判断差值信息是否大于预设差值信息，若差值信息大于预设差值信息，则构建裂纹扩展速率计算模型；

将差值信息大于预设差值信息的理化特性数据信息输入到裂纹扩展速率计算模型中进行计算，得到当前毛坯材料的裂纹扩展速率。

本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括激光雕刻机的加工控制方法程序，激光雕刻机的加工控制方法程序被处理器执行时，实现任一项的激光雕刻机的加工控制方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种激光雕刻机的加工控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待加工的激光雕刻图纸信息，并根据所述激光雕刻图纸信息建立待激光雕刻的三维模型图；

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据所述预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图；

通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，若所述识别结果为预设识别结果，则获取当前毛坯材料的原始理化特性数据信息；

基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率对所述待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据所述评价结果生成控制信息，将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

2.根据权利要求1所述的一种激光雕刻机的加工控制方法，其特征在于，通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据所述预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图，具体包括以下步骤：

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述加工过程中的图像信息进行去噪以及图像增强处理，以得到轮廓特征点；

通过对所述轮廓特征点进行匹配得到稀疏特征点，获取所述稀疏特征点的坐标信息，并根据所述稀疏特征点坐标信息生成稀疏三维点云数据；

通过对所述稀疏三维点云数据进行稠密提取，以得到密集三维点云数据；

根据所述密集三维点云数据生成一个或者多个曲面，并通过对所述曲面进行重建，以建立实时的激光雕刻三维模型图。

3.根据权利要求1所述的一种激光雕刻机的加工控制方法，其特征在于，通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，具体包括以下步骤：

基于卷积神经网络建立裂纹识别模型，并通过大数据网络获取当前毛坯材料类型的裂纹图像信息，将所述当前毛坯材料类型的裂纹图像信息分为训练集以及测试集；

将所述训练集输入到所述裂纹识别模型的卷积层中通过采用若干个不同大小的卷积核进行卷积运算，得到卷积值，并将所述卷积值输入到池化层中；

采用最大池化的方法，在每一个卷积核中选取出最大数字作为当前卷积值所在区域的特征值，并通过concatenate层将所述当前卷积值所在区域的特征值进行融合，最后通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并保存模型参数；

通过所述测试集对所述裂纹识别模型进行测试，直至所述裂纹识别模型满足预设要求，并通过将所述实时的激光雕刻三维模型图输入到所述裂纹识别模型进行识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果。

4.根据权利要求1所述的一种激光雕刻机的加工控制方法，其特征在于，基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，具体包括以下步骤：

获取所述实时的激光雕刻三维模型图的实时加工位置温度场信息，并将所述实时加工位置温度场信息分解为多个温度场区域，获取每一个温度场区域的温度信息；

通过大数据网络获取所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息，并计算所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值，得到差值信息；

判断所述差值信息是否大于预设差值信息，若所述差值信息大于预设差值信息，则构建裂纹扩展速率计算模型；

将所述差值信息大于预设差值信息的理化特性数据信息输入到所述裂纹扩展速率计算模型中进行计算，得到当前毛坯材料的裂纹扩展速率。

5.根据权利要求1所述的一种激光雕刻机的加工控制方法，其特征在于，根据所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率对所述待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，具体包括以下步骤：

获取当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息，并获取待激光雕刻的三维模型图的加工要素特征，根据所述当前实时的激光雕刻三维模型图的裂纹所在的位置信息以及所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率计算出裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点；

获取当前激光装置在各个方向上的最大移动速度，并根据所述激光装置在各个方向上的最大移动速度以及裂纹延伸至所述加工要素特征的位置信息计算出最小的移动时间节点；

若所述裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点大于所述最小的移动时间节点，并将所述裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点作为评价结果输出；

若所述裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点不大于所述最小的移动时间节点，则将生成报废信息，并将该报废信息传输至激光雕刻控制终端。

6.根据权利要求1所述的一种激光雕刻机的加工控制方法，其特征在于，根据所述评价结果生成控制信息，将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端，具体包括以下步骤：

获取当前激光装置的实时移动速度值以及当前裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点，

根据所述当前裂纹延伸至所述加工要素特征的时间节点以及裂纹延伸至所述加工要素特征的位置计算出激光装置需要的移动速度值；

并将所述激光装置需要的移动速度值分解为多个一维移动速度值，以得到各个方向上的激光装置的移动速度值；

根据所述各个方向上的激光装置的移动速度值以及当前激光装置的实时移动速度值得到移动速度差值，根据所述移动速度差值对当前激光装置的实时移动速度值进行调整，并生成控制信息，并将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

7.一种激光雕刻机的加工控制系统，其特征在于，所述控制系统包括存储器以及处理器，所述存储器中包括激光雕刻机的加工控制方法程序，所述激光雕刻机的加工控制方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：

获取待加工的激光雕刻图纸信息，并根据所述激光雕刻图纸信息建立待激光雕刻的三维模型图；

通过激光雕刻机的扫描装置获取加工过程中的图像信息，并对所述图像信息进行预处理，得到预处理后的图像信息，根据所述预处理后的图像信息建立实时的激光雕刻三维模型图；

通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，若所述识别结果为预设识别结果，则获取当前毛坯材料的原始理化特性数据信息；

基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，并根据所述当前毛坯材料的裂纹扩展速率对所述待激光雕刻的三维模型图进行评价，得到评价结果，并根据所述评价结果生成控制信息，将所述控制信息传输至激光雕刻机的控制终端。

8.根据权利要求7所述的一种激光雕刻机的加工控制系统，其特征在于，通过对所述实时的激光雕刻三维模型图进行模型识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果，具体包括以下步骤：

基于卷积神经网络建立裂纹识别模型，并通过大数据网络获取当前毛坯材料类型的裂纹图像信息，将所述当前毛坯材料类型的裂纹图像信息分为训练集以及测试集；

将所述训练集输入到所述裂纹识别模型的卷积层中通过采用若干个不同大小的卷积核进行卷积运算，得到卷积值，并将所述卷积值输入到池化层中；

采用最大池化的方法，在每一个卷积核中选取出最大数字作为当前卷积值所在区域的特征值，并通过concatenate层将所述当前卷积值所在区域的特征值进行融合，最后通过交叉熵损失函数进行参数反向传播训练，直到误差收敛至预设值，并保存模型参数；

通过所述测试集对所述裂纹识别模型进行测试，直至所述裂纹识别模型满足预设要求，并通过将所述实时的激光雕刻三维模型图输入到所述裂纹识别模型进行识别，得到识别结果，并判断所述识别结果是否存在预设识别结果。

9.根据权利要求7所述的一种激光雕刻机的加工控制系统，其特征在于，基于所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息计算出当前毛坯材料的裂纹扩展速率，具体包括以下步骤：

获取所述实时的激光雕刻三维模型图的实时加工位置温度场信息，并将所述实时加工位置温度场信息分解为多个温度场区域，获取每一个温度场区域的温度信息；

通过大数据网络获取所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息，并计算所述每一个温度场区域的温度信息对应的理化特性数据信息以及所述当前毛坯材料的原始理化特性数据信息之间的差值，得到差值信息；

判断所述差值信息是否大于预设差值信息，若所述差值信息大于预设差值信息，则构建裂纹扩展速率计算模型；

将所述差值信息大于预设差值信息的理化特性数据信息输入到所述裂纹扩展速率计算模型中进行计算，得到当前毛坯材料的裂纹扩展速率。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括激光雕刻机的加工控制方法程序，所述激光雕刻机的加工控制方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的所述激光雕刻机的加工控制方法。

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