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龙图腾网获悉中核四川环保工程有限责任公司;湖南大学申请的专利一种基于机器视觉的放射性大罐智能切割控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120962435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511494724.0，技术领域涉及：B23Q15/013；该发明授权一种基于机器视觉的放射性大罐智能切割控制方法及系统是由常宇;姜潮;何军勇;古强;陈嘉豪;田万一;周凯;杨钊;寇骄子;王俊设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的放射性大罐智能切割控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于机器视觉的放射性大罐智能切割控制方法及系统，该方法包括获取放射性大罐的预期切割图像；建立目标切割路径映射区域，得到多个预期切割子图像；并进行预处理，得到目标切割子图像集；基于目标切割路径映射区域，捕捉形变子图像；识别切割路径；获取切割路径的多个切割参数，并获取各切割参数的有效阈值范围；根据切割路径和有效阈值范围，获取当前切割图像；将当前切割图像与预期切割图像进行比对，得出形变偏差；根据形变偏差，获取切割参数偏差值作为反馈信号，通过预设控制策略，动态调整并输出最优的切割路径控制参数；本发明能够提高对放射性大罐智能切割控制的准确性和安全性。

本发明授权一种基于机器视觉的放射性大罐智能切割控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的放射性大罐智能切割控制方法，其特征在于，包括： 获取放射性大罐的预期切割图像； 将预期切割图像网格化划分为多个预期切割子图像； 将多个预期切割子图像进行预处理，得到目标切割子图像集； 捕捉目标切割子图像集中的形变子图像； 根据形变子图像，识别切割路径； 获取切割路径的多个切割参数，得到切割参数集； 根据切割参数集，获取切割参数集中各参数项的有效阈值范围； 建立目标切割路径映射区域，通过切割路径确定大罐初始图像的切割分区； 根据切割分区、切割路径和有效阈值范围，通过仿真模拟对放射性大罐进行切割，获取当前切割图像； 将当前切割图像与预期切割图像进行比对，得出形变偏差； 根据形变偏差，获取切割参数偏差值； 将切割参数偏差值作为反馈信号，通过预设控制策略，动态调整并输出切割路径控制参数； 通过设定形变检测的基准阈值和形变度参数； 对目标切割子图像集中的每个子图像进行形变检测分析，得到形变检测分析结果； 根据所述形变检测分析结果，筛选出形变程度超过所述形变基准阈值的子图像，作为形变子图像； 通过建立形变度评估指标，量化每个形变子图像的变形程度和影响范围，得到量化评估结果； 基于量化评估结果，对形变子图像进行分类标记，并建立形变子图像库； 根据识别的切割路径，提取切割幅度参数，确定每段路径的切割深度和宽度； 基于提取的切割幅度参数，分析切割路径的走向特征，获取路径的方向角度和转向参数； 结合切割幅度参数和路径走向特征，确定切割起始点位置坐标和关键节点的空间位置信息； 根据切割幅度、路径走向和关键节点信息，计算切割过程中的切割力度、切割时间和切割形变参数； 将所有切割参数整合形成完整的切割参数集； 基于历史切割参考数据集，建立切割参数集中各切割参数的有效阈值范围； 根据有效阈值范围和当前大罐的形变状态及材料特性，调整各切割参数的有效上下限阈值； 基于有效阈值范围，考虑安全系数和操作误差，得到各切割参数的偏差值范围； 所述建立目标切割路径映射区域，通过切割路径确定大罐初始图像的切割分区，包括： 根据获取的放射性大罐结构尺寸参数和材料特性信息，结合预定的切割几何形状和工艺要求，建立三维切割路径映射模型； 基于三维切割路径映射模型，将确定的起始点、终止点和中间节点形成的三维切割路径映射到二维预期切割图像平面上； 以映射后的二维切割路径为基准，在大罐初始图像上划分切割分区和非切割分区，形成目标切割路径映射区域； 为每个切割分区分配唯一的区域标识码、属性参数和空间坐标信息； 根据切割工艺要求和安全规范，为每个切割分区设定优先级等级和安全评估等级； 建立切割分区间的关联关系，确定分区间的依赖性和约束条件； 构建切割分区与对应切割参数的映射关联表，包含切割深度、切割顺序和安全间距等参数； 整合映射关系、分区信息、优先级设定和关联约束，形成完整的目标切割路径映射区域架构； 根据切割分区、切割路径和有效阈值范围，通过仿真模拟对放射性大罐进行切割，获取当前切割图像，包括： 基于切割分区、切割路径和有效阈值范围，构建三维切割仿真模拟； 将已验证的有效阈值范围内的切割参数，按照预处理后的参数格式和数据结构，逐一输入到三维切割仿真模拟中，同时设置边界条件、初始状态参数和环境影响因子进行训练，最终得到高精度三维切割仿真模拟； 基于高精度三维切割仿真模拟，启动虚拟切割过程，基于有限元分析和物理仿真算法，实时模拟切割工具与大罐材料的相互作用过程，同时监测切割过程中出现的形变反应；得到形变参数阈值； 根据形变参数阈值，当形变参数阈值与偏差值范围进行比对，当形变参数阈值超出偏差值范围时，则根据预期切割图像实时调整切割参数集中的各参数项； 还包括在仿真切割过程中，按照预设的时间间隔和关键事件节点，实时捕获包括关键时间节点的多维度状态信息，建立完整的仿真过程状态图像序列； 当仿真模拟切割执行完毕后，生成包含切割轮廓和形变状态的当前切割图像； 根据形变参数阈值，当形变参数阈值与偏差值范围进行比对，当形变参数阈值超出偏差值范围时，则获取形变参数偏差值，并根据预期切割图像实时调整切割参数集中的各参数项，包括： 将形变参数阈值与偏差值范围进行比对，将存在超出偏差值范围的形变参数阈值进行量化，生成形变偏差评估报告； 基于形变偏差评估报告中的偏差数据和形变分布特征，建立形变偏差与切割参数偏差的定量关系架构； 结合定量关系架构的关联结果，获取不同形变类型和不同形变位置分布特征的影响因子； 基于影响因子，对形变参数阈值权重进行调整，得到调整结果； 基于调整结果，获取各切割参数的形变参数偏差值； 将形变参数偏差值进行调整，得到新切割路径控制参数； 对新切割路径控制参数进行范围约束检查，使得新切割参数调整幅度在预设的安全范围内。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中核四川环保工程有限责任公司;湖南大学，其通讯地址为：628000 四川省广元市利州区三堆镇；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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