【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光切割，尤其涉及一种基于机器视觉的激光切割状态的识别方法。
技术介绍
1、在激光切割领域，现有的切割设备通常按照预定的路径和参数进行操作，在遇到切割不透等异常情况时，传统系统缺乏自动应对机制，往往需要操作员手动干预来停止切割、评估问题并重新启动切割。这种人工介入的方式不仅增加了操作员的工作负担，还可能导致生产效率低下和材料浪费。
2、在实际的激光切割状态识别中大部分都是基于激光切割头的信息或板材信息确定是否切割不透，为此，其识别切割不透的准确率不高，无法，导致误差大，延长了加工时间。
3、因此，亟需一种基于机器视觉的激光切割状态的识别方法。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种基于机器视觉的激光切割状态的识别方法，其解决了现有技术中切割不透状态的识别准确率不高的问题。
3、(二)技术方案
4、为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的激光切割状态的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，S100、控制系统获取激光切割头切割期间的熔池图像之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，S200、控制系统采用预先训练的熔池状态分类模型对熔池图像进行识别，获取第一识别结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述池化层中最大池化层采用下述公式(3)进行处理，全局平均池化层采用公式(4)进行处理；p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的激光切割状态的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，s100、控制系统获取激光切割头切割期间的熔池图像之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，s200、控制系统采用预先训练的熔池状态分类模型对熔池图像进行识别，获取第一识别结果之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的识别方法，其特征在于，所述池化层中最大池化层采用下述公式(3)进行处理，全局平均池化层采用公式(4)进行处理；
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张钦溟，路秋悦，王慧，吴运祥，
申请(专利权)人：济南邦德激光股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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