AI激光切割挂渣判定定制：声发射与气压补偿

激光切割厚板时，挂渣常靠人工下线抽检，判定滞后且标准漂移。我们将声发射与同轴视觉结合，在切割头附近采集声谱与火花图像：先按切割方向做ROI对齐，再用轻量CNN提取火花形态特征，同时计算声发射在2–8 kHz频带能量比。两条支路通过逻辑回归融合，输出挂渣等级与置信度；当置信度低于阈值时转人工复核，避免过杀。

进展：在6 kW光纤激光切割碳钢12–20 mm的试点中，采集3200条切割样本，二分类召回93%，误报约7%。参数关联显示，辅助气压不足时的声发射高频能量下降与挂渣上升相关性最高，速度与焦点位置次之。

下一步：把判定结果回写到工艺参数库，做气压与切割速度的闭环微调；并验证不锈钢、铝合金的跨材料迁移，补充喷嘴磨损状态标签。系统的目标不是替代工艺员，而是把挂渣判定从离线抽检前移到每一条切割轨迹。