在钣金下料环节，板材边缘的定位精度直接决定割缝补偿是否有效。传统做法依赖人工对刀与固定补偿量，板厚、材质或来料批次一变，切件尺寸就容易漂移。
本次实验把轮廓识别交给视觉：用高分辨率面阵相机配合背光光源做亚像素边缘提取，再对轮廓进行直线与圆弧分段拟合，输出板材坐标系相对套料图的偏移量。割缝宽度不再取固定值，而是以板厚、材质、激光功率为输入做回归，切割前自动修正补偿量。
阶段进展：
- 在 3mm 与 6mm 碳钢板上的重复定位实验中，轮廓定位标准差由人工对刀的约 ±0.8mm 降至 ±0.15mm 以内；
- 割缝补偿模型在测试集上的单边偏差控制在 0.05mm 量级，切件对角线尺寸一致性有可见改善。
需要说明的是，样本仍集中在少数规格，不锈钢与铝板的参数尚未闭环。下一步计划补充材质维度数据，验证相机在切割粉尘与强弧光环境下的长期稳定性，再与套料软件做数据对接。
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