CN117583751A - H型钢激光切割变形补偿算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及钢材加工技术领域，具体涉及H型钢激光切割变形补偿算法，包括一组激光测距传感器，所述激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，以获取钢材的长度变形数据，还包括实时影像分析技术，用于监测H型钢的宽度和高度的变形，获取宽高变形数据；该算法包括数据收集模块、数据分析模块和补偿执行模块，所述数据收集模块负责收集激光测距传感器获取的长度变形数据和实时影像技术获取的宽高变形数据，形成综合变形数据；所述数据分析模块计算出用于补偿H型钢变形的具体补偿值；本发明，算法实时调整激光切割头的位置和角度，以补偿由于H型钢变形导致的尺寸和位置误差，从而保证加工精度。

Description

H型钢激光切割变形补偿算法

技术领域

本发明涉及钢材加工技术领域，尤其涉及H型钢激光切割变形补偿算法。

背景技术

在传统的H型钢激光切割工艺中，面临一个主要挑战是如何处理原材料的不规则形状和尺寸变化。由于H型钢在生产和运输过程中可能发生变形，导致实际工件与设计图纸存在尺寸及形状上的偏差，如果直接进行切割加工，这些偏差会导致最终产品的尺寸精度和外观质量受到影响。

传统方法中，为了确保加工精度，H型钢在加工前需要进行精确矫正和定位。这一过程往往依赖于复杂的机械装置和人工操作，不仅效率低下，而且成本高昂。在某些情况下，还会采用特定的夹具来固定和调整H型钢，以保持其稳定性和正确的加工位置。这些方法虽然在一定程度上能够保证加工的精度，但在生产效率和操作灵活性方面存在显著的局限性。

除此之外，传统的激光切割系统通常无法实时监测和补偿H型钢在加工过程中的变形，这导致加工过程中需要频繁的手动调整和机器停机，进一步影响了生产效率和产品质量。

因此，存在一种迫切需求，开发一种能够实时监测和补偿H型钢变形的高效切割技术，以提高切割精度，减少预处理时间，降低对特殊设备的依赖，从而提升整体的生产效率和灵活性。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了H型钢激光切割变形补偿算法。

H型钢激光切割变形补偿算法，包括一组激光测距传感器，所述激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，以获取钢材的长度变形数据，还包括实时影像分析技术，用于监测H型钢的宽度和高度的变形，获取宽高变形数据；该算法包括数据收集模块、数据分析模块和补偿执行模块，其中，

所述数据收集模块负责收集激光测距传感器获取的长度变形数据和实时影像技术获取的宽高变形数据，形成综合变形数据；

所述数据分析模块接收综合变形数据，并根据该综合变形数据计算出用于补偿H型钢变形的具体补偿值；

所述补偿执行模块将计算得到的补偿值实时发送给激光切割机的驱动单元；通过这种方式，算法实时调整激光切割头的位置和角度，以补偿由于H型钢变形导致的尺寸和位置误差，从而保证加工精度。

进一步的，所述激光测距传感器至少三个，三个激光测距传感器分别安装在切割机的不同位置，以确保对H型钢全方位的变形监测。

进一步的，所述激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，每个激光测距传感器固定在预定的位置，并面向H型钢的预定点(该预定点根据H型钢的大小、长度而定)，激光测距传感器在激光切割中实时发射激光束，并接收从H型钢表面反射回来的激光束，通过测量激光束发射和接收之间的时间差，计算出与钢材表面的距离，随着H型钢在加工过程中可能发生的变形，这些距离会发生变化。通过监测这些距离的变化，传感器能够准确地检测出H型钢沿长度方向的变形情况。

进一步的，所述实时影像分析技术使用至少一组高分辨率摄像头，所述高分辨率摄像头定位于可捕捉H型钢宽度和高度的位置，在激光切割中，高分辨率摄像头持续捕捉H型钢的图像，并将该图像实时传输给影像分析单元，所述影响分析单元采用图像处理算法对H型钢的宽度和高度进行实时监测，进而检测出宽度和高度方向上的变形，获得的宽高变形数据随后被送入数据收集模块，并与激光测距传感器获取的长度变形数据结合，形成完整的综合变形数据。

进一步的，所述数据分析模块接收来自数据收集模块的综合变形数据，且数据分析模块采用机器学习算法对综合变形数据进行分析和处理，机器学习算法对综合数据进行归一化和错误校正，以消除测量误差，进而根据H型钢的物理特性和切割过程的动态变化，计算出补偿值，所述补偿值包括对激光切割头的位置、角度和速度的调整值，以确保补偿H型钢在加工过程中的任何变形。

进一步的，所述机器学习算法基于深度神经网络(DNN)模型，所述深度神经网络模型接收综合变形数据以计算具体补偿值，该计算具体包括：

数据预处理：归一化处理，将长度、宽度和高度的变形数据转换到相同的尺度，以便于神经网络处理，数据融合，将长度变形数据和宽高变形数据结合成一个综合数据集，为神经网络提供完整的变形视图；

特征提取：神经网络的第一层(输入层)接收综合变形数据，提取基本特征，包括变形的局部区域和变形程度，后续层继续对数据进行深层次分析，识别复杂变形模式，包括整体弯曲、扭曲或局部凹陷；

变形分析与补偿计算：神经网络通过隐藏层对变形模式进行高级分析，以确定H型钢的整体变形状况和关键变形区域，同时基于学习到的变形特性和切割响应模式，计算出针对特定变形的补偿策略，例如如果检测到H型钢在特定区域有显著的弯曲变形，网络将计算出必要的切割头位置调整量，以确保切割路径符合实际钢材形状。

输出补偿值：基于神经网络输出层生成具体的补偿值，包括激光切割头位置、角度和速度调整指令，以适应H型钢的实际变形状况，该补偿值实时发送至补偿执行模块，以调整激光切割头的工作状态，确保切割过程中的精度和一致性。

进一步的，所述深度神经网络模型具体计算如下：

设，L_d:长度变形数据，W_d:宽度变形数据，H_d:高度变形数据；

将上述数据经过归一化处理，以确保在同一尺度上，归一化处理表示为：

其中L_min,L_max,W_min,W_max,H_min,H_max是各自数据集的最小值和最大值；将归一化的数据将输入到神经网络模型中，该神经网络模型包含一个隐藏层,该隐藏层有若干神经元，每个神经元将计算一个加权和，然后应用激活函数，其计算如下：

Z_i＝a_i×L_n+b_i×W_n+c_i×H_n+d_i(加权和)；

A_i＝ReLU(Z_i)(激活函数)；

其中a_i,b_i,c_i,d_i是该神经元的权重和偏差参数，i是神经元的索引，最后，输出层根据隐藏层的激活来计算补偿值：

补偿＝e×A₁+f×A₂+g×A₃+h，其中e,f,g,h是输出层的权重和偏差参数。

进一步的，所述补偿执行模块将数据分析模块计算得到的补偿值实时发送给激光切割机的驱动单元，具体包括：

接收补偿值：补偿执行模块接收来自数据分析模块的补偿值；

转换为驱动指令：补偿值被转换为具体的机械运动指令，包括将补偿值映射到切割机驱动单元的运动轴上；

实时通信：通过通信接口将驱动指令实时发送给切割机的驱动控制器；

驱动单元响应：切割机的驱动控制器接收到驱动指令后，立即调整相应的运动轴，包括激光切割头的位置和角度，以及切割速度，以实现预定的补偿效果。

进一步的，还包括一个用户界面，该用户界面包括输入显示功能，允许操作员输入工件参数，包括H型钢的尺寸、材质和预期的切割图案。

本发明的有益效果：

本发明，通过综合使用激光测距传感器和实时影像分析技术，准确捕捉H型钢在加工过程中的长度、宽度和高度变形，利用深度神经网络对这些数据进行高效分析，并计算出精确的补偿值，使得激光切割机的驱动系统能够实时调整切割头的位置和角度，这种高度精确的变形补偿机制显著提高了加工产品的尺寸精度，有效减少了因材料变形导致的尺寸误差。

本发明，允许H型钢在加工过程中存在一定程度的变形，无需进行繁琐的预加工矫正和定位，大大简化了加工前的准备工作，此外，通过实时补偿技术，减少了人工干预和机器停机时间，从而显著提高了整体的生产效率，减少了对特定夹具和矫正设备的依赖，使得H型钢加工过程更为灵活。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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，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的附图。

图1为本发明实施例的功能模块示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1所示，H型钢激光切割变形补偿算法，包括一组激光测距传感器，激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，以获取钢材的长度变形数据，还包括实时影像分析技术，用于监测H型钢的宽度和高度的变形，获取宽高变形数据；该算法包括数据收集模块、数据分析模块和补偿执行模块，其中，

数据收集模块负责收集激光测距传感器获取的长度变形数据和实时影像技术获取的宽高变形数据，形成综合变形数据；

数据分析模块接收综合变形数据，并根据该综合变形数据计算出用于补偿H型钢变形的具体补偿值；

补偿执行模块将计算得到的补偿值实时发送给激光切割机的驱动单元；通过这种方式，算法实时调整激光切割头的位置和角度，以补偿由于H型钢变形导致的尺寸和位置误差，从而保证加工精度。

激光测距传感器至少三个，三个激光测距传感器分别安装在切割机的不同位置，以确保对H型钢全方位的变形监测。

激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，每个激光测距传感器固定在预定的位置，并面向H型钢的预定点(该预定点根据H型钢的大小、长度而定)，激光测距传感器在激光切割中实时发射激光束，并接收从H型钢表面反射回来的激光束，通过测量激光束发射和接收之间的时间差，计算出与钢材表面的距离，随着H型钢在加工过程中可能发生的变形，这些距离会发生变化。通过监测这些距离的变化，传感器能够准确地检测出H型钢沿长度方向的变形情况。

实时影像分析技术使用至少一组高分辨率摄像头，高分辨率摄像头定位于可捕捉H型钢宽度和高度的位置，在激光切割中，高分辨率摄像头持续捕捉H型钢的图像，并将该图像实时传输给影像分析单元，影响分析单元采用图像处理算法对H型钢的宽度和高度进行实时监测，进而检测出宽度和高度方向上的变形，获得的宽高变形数据随后被送入数据收集模块，并与激光测距传感器获取的长度变形数据结合，形成完整的综合变形数据。

数据分析模块接收来自数据收集模块的综合变形数据，且数据分析模块采用机器学习算法对综合变形数据进行分析和处理，机器学习算法对综合数据进行归一化和错误校正，以消除测量误差，进而根据H型钢的物理特性和切割过程的动态变化，计算出补偿值，补偿值包括对激光切割头的位置、角度和速度的调整值，以确保补偿H型钢在加工过程中的任何变形。

机器学习算法基于深度神经网络(DNN)模型，深度神经网络模型接收综合变形数据以计算具体补偿值，该计算具体包括：

数据预处理：归一化处理，将长度、宽度和高度的变形数据转换到相同的尺度，以便于神经网络处理，数据融合，将长度变形数据和宽高变形数据结合成一个综合数据集，为神经网络提供完整的变形视图；

特征提取：神经网络的第一层(输入层)接收综合变形数据，提取基本特征，包括变形的局部区域和变形程度，后续层继续对数据进行深层次分析，识别复杂变形模式，包括整体弯曲、扭曲或局部凹陷；

变形分析与补偿计算：神经网络通过隐藏层对变形模式进行高级分析，以确定H型钢的整体变形状况和关键变形区域，同时基于学习到的变形特性和切割响应模式，计算出针对特定变形的补偿策略，例如如果检测到H型钢在特定区域有显著的弯曲变形，网络将计算出必要的切割头位置调整量，以确保切割路径符合实际钢材形状。

输出补偿值：基于神经网络输出层生成具体的补偿值，包括激光切割头位置、角度和速度调整指令，以适应H型钢的实际变形状况，该补偿值实时发送至补偿执行模块，以调整激光切割头的工作状态，确保切割过程中的精度和一致性。

深度神经网络模型具体计算如下：

设，L_d:长度变形数据，W_d:宽度变形数据，H_d:高度变形数据；

将上述数据经过归一化处理，以确保在同一尺度上，归一化处理表示为：

其中L_min,L_max,W_min,W_max,H_min,H_max是各自数据集的最小值和最大值；将归一化的数据将输入到神经网络模型中，该神经网络模型包含一个隐藏层,该隐藏层有若干神经元，每个神经元将计算一个加权和，然后应用激活函数，其计算如下：

Z_i＝a_i×L_n+b_i×W_n+c_i×H_n+d_i(加权和)；

A_i＝EeLU(Z_i)(激活函数)；

其中a_i,b_i,c_i,d_i是该神经元的权重和偏差参数，i是神经元的索引，最后，输出层根据隐藏层的激活来计算补偿值：

补偿＝e×A₁+f×A₂+g×A₃+h，其中e,f,g,h是输出层的权重和偏差参数。

补偿执行模块将数据分析模块计算得到的补偿值实时发送给激光切割机的驱动单元，具体包括：

接收补偿值：补偿执行模块接收来自数据分析模块的补偿值；

转换为驱动指令：补偿值被转换为具体的机械运动指令，包括将补偿值映射到切割机驱动单元的运动轴上；

实时通信：通过通信接口将驱动指令实时发送给切割机的驱动控制器；

驱动单元响应：切割机的驱动控制器接收到驱动指令后，立即调整相应的运动轴，包括激光切割头的位置和角度，以及切割速度，以实现预定的补偿效果。

还包括一个用户界面，该用户界面包括输入显示功能，允许操作员输入工件参数，包括H型钢的尺寸、材质和预期的切割图案。

以下根据实际操作使用中的具体应用例对本发明技术方案的效果进行说明。

待加工H型钢参数尺寸：宽度200mm，高度300mm，长度1000mm。

实际测量得到的H型钢尺寸偏差：在中间部分宽度偏离5mm，高度偏离4mm；长度方向中间部分存在3mm的偏离变形。

数据收集：激光测距传感器沿长度方向分布，测量到中间部分相对两端的3mm凸起变形。实时影像分析技术监测到宽度中间部分偏大5mm，高度中间部分偏小4mm的变形。

数据处理与补偿值计算：将测量到的变形数据输入到深度神经网络算法中。神经网络经过数据预处理、特征提取、变形分析，计算出补偿值。假设计算得到的补偿值为：在长度方向中间部分需要向内移动切割头3mm，宽度方向中间部分需要向外移动切割头5mm，高度方向中间部分需要向上移动切割头4mm。

执行补偿：

补偿执行模块接收到补偿值，并将其转换为激光切割机驱动系统的运动指令。

实时调整激光切割头的位置和角度，以适应H型钢的实际变形情况。

结果：

经过补偿后的激光切割过程精确校正了H型钢的变形偏差，确保最终产品的尺寸符合原始设计标准。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，包括一组激光测距传感器，所述激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，以获取钢材的长度变形数据，还包括实时影像分析技术，用于监测H型钢的宽度和高度的变形，获取宽高变形数据；该算法包括数据收集模块、数据分析模块和补偿执行模块，其中，

所述数据收集模块负责收集激光测距传感器获取的长度变形数据和实时影像技术获取的宽高变形数据，形成综合变形数据；

所述数据分析模块接收综合变形数据，并根据该综合变形数据计算出用于补偿H型钢变形的具体补偿值；

所述补偿执行模块将计算得到的补偿值实时发送给激光切割机的驱动单元；通过这种方式，算法实时调整激光切割头的位置和角度，以补偿由于H型钢变形导致的尺寸和位置误差，从而保证加工精度。

2.根据权利要求1所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述激光测距传感器至少三个，三个激光测距传感器分别安装在切割机的不同位置，以确保对H型钢全方位的变形监测。

3.根据权利要求2所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述激光测距传感器沿被加工H型钢的长度方向均匀分布，每个激光测距传感器固定在预定的位置，并面向H型钢的预定点(该预定点根据H型钢的大小、长度而定)，激光测距传感器在激光切割中实时发射激光束，并接收从H型钢表面反射回来的激光束，通过测量激光束发射和接收之间的时间差，计算出与钢材表面的距离，随着H型钢在加工过程中可能发生的变形，这些距离会发生变化。通过监测这些距离的变化，传感器能够准确地检测出H型钢沿长度方向的变形情况。

4.根据权利要求3所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述实时影像分析技术使用至少一组高分辨率摄像头，所述高分辨率摄像头定位于可捕捉H型钢宽度和高度的位置，在激光切割中，高分辨率摄像头持续捕捉H型钢的图像，并将该图像实时传输给影像分析单元，所述影响分析单元采用图像处理算法对H型钢的宽度和高度进行实时监测，进而检测出宽度和高度方向上的变形，获得的宽高变形数据随后被送入数据收集模块，并与激光测距传感器获取的长度变形数据结合，形成完整的综合变形数据。

5.根据权利要求4所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述数据分析模块接收来自数据收集模块的综合变形数据，且数据分析模块采用机器学习算法对综合变形数据进行分析和处理，机器学习算法对综合数据进行归一化和错误校正，以消除测量误差，进而根据H型钢的物理特性和切割过程的动态变化，计算出补偿值，所述补偿值包括对激光切割头的位置、角度和速度的调整值，以确保补偿H型钢在加工过程中的任何变形。

6.根据权利要求5所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述机器学习算法基于深度神经网络(DNN)模型，所述深度神经网络模型接收综合变形数据以计算具体补偿值，该计算具体包括：

数据预处理：归一化处理，将长度、宽度和高度的变形数据转换到相同的尺度，以便于神经网络处理，数据融合，将长度变形数据和宽高变形数据结合成一个综合数据集，为神经网络提供完整的变形视图；

特征提取：神经网络的第一层(输入层)接收综合变形数据，提取基本特征，包括变形的局部区域和变形程度，后续层继续对数据进行深层次分析，识别复杂变形模式，包括整体弯曲、扭曲或局部凹陷；

变形分析与补偿计算：神经网络通过隐藏层对变形模式进行高级分析，以确定H型钢的整体变形状况和关键变形区域，同时基于学习到的变形特性和切割响应模式，计算出针对特定变形的补偿策略，例如如果检测到H型钢在特定区域有显著的弯曲变形，网络将计算出必要的切割头位置调整量，以确保切割路径符合实际钢材形状。

输出补偿值：基于神经网络输出层生成具体的补偿值，包括激光切割头位置、角度和速度调整指令，以适应H型钢的实际变形状况，该补偿值实时发送至补偿执行模块，以调整激光切割头的工作状态，确保切割过程中的精度和一致性。

7.根据权利要求6所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述深度神经网络模型具体计算如下：

设，L_d:长度变形数据，W_d:宽度变形数据，H_d:高度变形数据；

将上述数据经过归一化处理，以确保在同一尺度上，归一化处理表示为：

其中L_min,L_max,W_min,W_max,H_min,H_max是各自数据集的最小值和最大值；将归一化的数据将输入到神经网络模型中，该神经网络模型包含一个隐藏层,该隐藏层有若干神经元，每个神经元将计算一个加权和，然后应用激活函数，其计算如下：

Z_i＝a_i×L_n+b_i×W_n+c_i×H_n+d_i(加权和)；

A_i＝ReLU(Z_i)(激活函数)；

其中a_i,b_i,c_i,d_i是该神经元的权重和偏差参数，i是神经元的索引，最后，输出层根据隐藏层的激活来计算补偿值：

补偿＝e×A₁+f×A₂+g×A₃+h，其中e,f,g,h是输出层的权重和偏差参数。

8.根据权利要求7所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，所述补偿执行模块将数据分析模块计算得到的补偿值实时发送给激光切割机的驱动单元，具体包括：

接收补偿值：补偿执行模块接收来自数据分析模块的补偿值；

转换为驱动指令：补偿值被转换为具体的机械运动指令，包括将补偿值映射到切割机驱动单元的运动轴上；

实时通信：通过通信接口将驱动指令实时发送给切割机的驱动控制器；

驱动单元响应：切割机的驱动控制器接收到驱动指令后，立即调整相应的运动轴，包括激光切割头的位置和角度，以及切割速度，以实现预定的补偿效果。

9.根据权利要求8所述的H型钢激光切割变形补偿算法，其特征在于，还包括一个用户界面，该用户界面包括输入显示功能，允许操作员输入工件参数，包括H型钢的尺寸、材质和预期的切割图案。