具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

虽然本说明书对根据本说明书的实施例的系统中的某些模块或单元做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块或单元可以被使用并运行在客户端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

本说明书实施例提供一种烧结陶瓷材料的方法，通过参数调节模型基于历史烧结成品的图像和性能参数预测历史烧结坯体的实际烧结温度，并基于历史烧结坯体的实际烧结温度和初始烧结温度，确定修正率；基于此对烧结炉的烧结温度进行调整，可以解决烧结炉在烧结过程中实际的烧结温度不同于设定的烧结温度的问题，从而提高烧结产品的质量达标率。

图1是根据本说明书一些实施例所示的烧结陶瓷材料系统的示例性应用场景示意图。

如图1所示，烧结陶瓷材料系统100可以包括待烧结坯体110、烧结炉120、烧结成品130以及计算设备140。

在一些实施例中，烧结炉120可以基于烧结工艺参数对待烧结坯体110进行烧结，得到烧结成品130。在一些实施例中，可以基于温度修正值对烧结工艺参数中的烧结温度进行调整。

在一些实施例中，待烧结坯体110可以通过对烧结混料施加压力使其形成毛坯体获得。待烧结坯体110可以用于烧结获得所需要的成品，如陶瓷成品等。在一些实施例中，烧结混料可以通过在氧化铝粉中添加粘结助剂，并进行球磨混合与干燥获得。

烧结炉120可以用于烧结陶瓷材料。例如，烧结炉120可以包括网带炉、推杆式烧结炉、钟罩式加压烧结炉、真空烧结炉等。

烧结成品130是待烧结坯体110完成烧结后得到的成品。

在一些实施例中，计算设备140可以基于历史烧结成品的相关信息(如历史烧结成品的图像、性能参数、实际烧结温度和初始烧结温度等)，确定修正率，基于修正率和待烧结坯体110的初始烧结温度确定温度修正值。

在一些实施例中，计算设备140可以将历史烧结成品的图像和性能参数输入参数调节模型，预测历史烧结坯体的实际烧结温度，基于历史烧结坯体的实际烧结温度和初始烧结温度，确定修正率。

在一些实施例中，计算设备140可以预估烧结成品的质量分数。在一些实施例中，计算设备140可以将待烧结坯体110的基本信息和烧结成品图像，输入质量预估模型，预估待烧结坯体110的烧结成品的质量分数。

在一些实施例中，计算设备140可以包括一个或多个处理器(例如，单晶片处理器或多晶片处理器)。仅作为示例，计算设备140可以包括一个或多个硬件处理器，例如中央处理器(CPU)、专用积体电路(ASIC)、专用指令集处理器(ASIP)等或上述举例的任意组合。

图2是根据本说明书一些实施例所示的烧结陶瓷材料方法的示例性流程图。

下面呈现的烧结陶瓷材料方法200的操作示意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图2中示出的和下面描述的烧结陶瓷材料方法300的操作的顺序不旨在是限制性的。

步骤210，在氧化铝粉中添加粘结助剂，并进行球磨混合与干燥，获得烧结混料。

烧结混料可以是用于烧结陶瓷材料的混合物料。在一些实施例中，烧结混料可以包括氧化铝粉和粘结助剂。在一些实施例中，烧结混料还可以包括其他物料，例如，烧结混料中可以包括氮化硅和粘结助剂。

粘结助剂是指可以帮助将烧结混料中物料粘结在一起的媒介物，例如，可以包括石蜡、松香、沥青、天然橡胶等，以及加入了添加剂的合成粘结助剂。

球磨混合是将物料粉碎后按照一定的比例进行混合的操作。在一些实施例中，球磨混合可以将氧化铝粉和粘结助剂粉碎后进行混合获得烧结混料，其中，氧化铝粉的重量比可以在75％～96％范围内。

在一些实施例中，可以对球磨混合后的物料进行干燥，例如通过加热、离子交换树脂法等方法进行。

在一些实施例中，在进行球磨混合时，还可以加入烧结助剂。烧结助剂是在烧结过程中促进烧结致密化的氧化物或非氧化物。例如，烧结助剂可以包括MgO、SiO₂、CaO、MnO₂、CuO、TiO₂等中的一种或多种。在一些实施例中，烧结助剂的重量比可以在0.1％～2％范围内。

步骤220，对烧结混料施加压力使其成型，获得待烧结胚体。

待烧结坯体是烧结混料受压形成的毛坯体，其可以用于烧结获得所需要的成品，如陶瓷成品。

在一些实施例中，可以通过对烧结混料施加压力，使得烧结混料保持一定的形状，从而获得待烧结坯体。例如，烧结混料施加压力的方式可以包括干压成型和等静压成型等，或者其他方式。

步骤230，基于烧结工艺参数，通过真空烧结炉对所述待烧结坯体进行烧结。

烧结工艺参数是烧结过程中采用的工艺参数。在一些实施例中，烧结工艺参数可以包括烧结温度、保温时间、真空度以及升温速率等中的至少一种。

烧结温度可以是对待烧结坯体进行烧结过程中的温度。例如，烧结温度可以包括一个或多个预热温度、一个或多个高温温度和一个或多个冷却温度。烧结温度可以随着烧结过程进行变化。

保温时间是在烧结过程中温度保持在某个值不变(或温度变化波动在一定范围内，如±5℃)的时间。真空度是烧结炉中的压力大小。升温速率是烧结过程中烧结温度升高的速率。例如，保温时间、真空度和升温速率可以根据待烧结坯体的性质(如材料种类、致密度等)分别确定。在一些实施例中，保温时间、真空度和升温速率还可以根据其他方式分别确定，例如，最终成品的性能(例如，硬度、强度等)。

在一些实施例中，烧结温度可以在范围内，保温时间可以在范围内，真空度可以在范围内，升温速率可以在范围内。在一些实施例中，可以根据实际烧结情况将烧结工艺参数中各个参数调整为其他范围，在此不做限制。

烧结工艺参数可以影响最终成品的质量及性能。例如，烧结温度过高、保温时间过长，可能导致过烧现象，使得最终的成品的性能下降。

在一些实施例中，烧结工艺参数还可以包括烧成温度(即待烧结坯体烧成时的烧结温度)、气氛(即烧结炉中空气的性质，如氧化气氛、还原气氛等)等，在此不做限制。

在一些实施例中，还可以基于烧结工艺参数，通过微波加热法烧结、微波等离子体烧结、放电等离子烧结、高真空烧结等方式对待烧结坯体进行烧结，本说明书对此不作限制。

在一些实施例中，可以基于温度修正值对烧结工艺参数中的烧结温度进行调整。更多关于烧结温度调整的内容可以参见本说明书图3-图5及其相关描述，此处不再赘述。

图3是根据本说明书一些实施例所示的调整烧结温度的示例性流程图。

步骤310，获取温度修正值。

温度修正值是对烧结温度进行调整的差值或烧结温度需要满足的值。在一些实施例中，温度修正值可以是一个预设范围，例如，预设范围可以是10～100℃。在一些实施例中，当温度修正值在预设范围之外时，可以取预设范围的边界值作为温度修正值。在一些实施例中，温度修正值的预设范围可以根据经验总结来自定义设置。

在一些实施例中，温度修正值与历史烧结成品的相关信息有关，且历史烧结成品的历史烧结坯体的基本信息和初始烧结温度与待烧结坯体的基本信息和初始烧结温度之间的相似度均满足预设条件。

历史烧结成品是历史完成的最终烧结的产品。例如，历史烧结成品可以是上一批待烧结坯体烧结完成后的产品。仅作为示例，历史烧结成品的相关信息可以包括烧结温度、保温时间、真空度、升温速率以及温度修正值中的至少一种。

历史烧结坯体是历史压力成型后的待烧结坯体。例如，历史烧结坯体可以是上一批待烧结坯体。仅作为示例，历史烧结坯体的基本信息可以包括加压方式、加压速度以及保压时间中的至少一种。

初始烧结温度是待烧结坯体进入真空烧结炉开始烧结时的设定的烧结温度。例如，初始烧结温度可以是提前预设的真空烧结炉开始烧结时的温度。又如，初始烧结温度还可以是上一批待烧结坯体进入真空烧结炉开始烧结时设定的温度。

在一些实施例中，预设条件可以是相似度超过一定的比例(例如，相似度大于0.8)。在一些实施例中，相似度可以通过余弦相似度(Cosine)、欧式距离(EuclideanDistance)、汉明距离(Hamming Distance)和曼哈顿距离(Manhattan Distance)等方式计算获得，在此不做限制。

在一些实施例中，可以将历史烧结成品的图像和性能参数输入参数调节模型，预测历史烧结坯体的实际烧结温度；基于历史烧结坯体的实际烧结温度和初始烧结温度，确定修正率；基于修正率和待烧结坯体的初始烧结温度，确定温度修正值。关于参数调节模型和获取温度修正值的更多细节参见图4-图5及其相关描述，在此不再赘述。

步骤320，基于温度修正值对烧结工艺参数中的烧结温度进行调整。

在一些实施例中，可以基于温度修正值对烧结工艺参数中的烧结温度进行调整。具体地，可以根据实时获取的温度修正值，对烧结温度进行实时调整。例如，获取的温度修正值为50℃，则可以将烧结温度升高/降低50℃。

可以理解，通过在烧结过程中实时获取温度修正值，并基于温度修正值对烧结温度进行实时调整，使得烧结炉的实际的烧结温度尽量与设定的烧结温度接近，可以提高最终烧结的产品的质量达标率。

图4是根据本说明书一些实施例所示的温度修正值确定方法的示例性流程图。

下面呈现的温度修正值确定方法400的操作示意图是说明性的。在一些实施例中，可以利用一个或以上未描述的附加操作和/或未讨论的一个或以上操作来完成该过程。另外，图4中示出的和下面描述的温度修正值确定方法400的操作的顺序不旨在是限制性的。

步骤410，将历史烧结成品的图像和性能参数输入参数调节模型，预测历史烧结坯体的实际烧结温度。

历史烧结成品的性能参数可以是用以表示烧结成品质量的参数。例如，性能参数可以包括强度、硬度、密度、弹性及韧性中至少一种。

实际烧结温度可以是烧结坯体在烧结过程中实际的烧结温度。例如，实际烧结温度可以通过温度采集装置在烧结过程中实时获取。历史烧结坯体的实际烧结温度是指历史烧结坯体在其烧结过程中的实际烧结温度。

参数调节模型可以是用于基于历史烧结成品的图像和性能参数，预测历史烧结坯体的实际烧结温度的模型。在一些实施例中，参数调节模型可以是包括图像嵌入层和预测层的机器学习模型。在一些实施例中，参数调节模型的图像嵌入层的输入可以为历史烧结成品的图像，输出可以为历史烧结成品的烧制质量特征；预测层的输入可以为历史烧结成品的烧制质量特征和性能参数，输出可以为预测的历史烧结成品的实际烧结温度。关于参数调节模型的图像嵌入层和预测层的更多细节参见图5及其相关描述，在此不再赘述。

步骤420，基于历史烧结坯体的实际烧结温度和初始烧结温度，确定修正率。

修正率可以是实际烧结温度与初始烧结温度之间的比值，例如，实际烧结温度为1450℃，初始烧结温度为1500℃，则修正率可以为1450/1500＝0.97。在一些实施例中，修正率可以是实际烧结温度与初始烧结温度之间的差值，例如，实际烧结温度为1450℃，初始烧结温度为1500℃，则修正率可以为1450℃-1500℃＝-50℃。在一些实施例中，修正率可以是实际烧结温度与初始烧结温度之间的差值比率(如差值与初始烧结温度的比值)，例如，实际烧结温度为1450℃，初始烧结温度为1500℃，则修正率可以为(1450℃-1500℃)/1500℃＝0.03。

在一些实施例中，可以计算历史烧结坯体的实际烧结温度和初始烧结温度的比值、差值、或差值比率等，确定修正率。

步骤430，基于修正率和待烧结坯体的初始烧结温度，确定温度修正值。

在一些实施例中，可以根据修正率的计算方式，基于修正率和待烧结坯体的初始烧结温度，确定待烧结坯体的温度修正值。例如，可以将待烧结坯体的初始烧结温度乘以修正率，确定其温度修正值。在一些实施例中，若温度修正值在预设范围以外，可以取预设范围的边界值作为温度修正值。

在一些实施例中，还可以通过其他方式获取温度修正值，例如，根据烧结混料的性能、烧结炉的性能获取温度修正值，在此不做限制。

图5是根据本说明书一些实施例所示的预测实际烧结温度的示例性流程图。

步骤510，历史烧结成品的图像输入图像嵌入层，输出历史烧结成品的烧制质量特征。

烧结质量特征是与烧结成品质量相关的特征。例如，烧结质量特征可以包括强度、硬度、密度、弹性及韧性中至少一种。

历史烧结成品的图像输入参数调节模型的图像嵌入层后，图像嵌入层经过对历史烧结成品图像的分析，可以输出历史烧结成品的图像的烧结质量特征。

在一些实施例中，参数调节模型的图像嵌入层可以直接采用其他模型(如质量预估模型)训练好的图像嵌入层。例如，参数调节模型的图像嵌入层的参数和结构可以直接使用训练好的质量预估模型的图像嵌入层的参数和结构，或者可以直接使用训练好的质量预估模型的图像嵌入层作为参数调节模型的图像嵌入层。关于质量预估模型的训练过程可以参见图6中及其相关描述，在此不再赘述。

通过直接采用其他模型训练好的图像嵌入层作为参数调节模型的图像嵌入层，(1)可以节省图像嵌入层的训练时间；(2)可以进一步利用图像嵌入层获得预测层的样本数据，提高预测层训练效率；(3)获取图像嵌入层后再通过训练样本训练预测层，可以减少参数调节模型的训练操作，更高效的获得参数调节模型。在一些情况下，通过该方式训练参数调节模型还可以有利于解决单独训练图像嵌入层时难以获得标签的问题，从而可以获得更好的训练数据，得到训练得更好的参数调节模型。

步骤520，烧结质量特征和历史烧结成品的性能参数输入预测层，输出预测的实际烧结温度。

在一些实施例中，图像嵌入层输出历史烧结成品的烧结质量特征后可以与历史烧结成品的性能参数一并输入参数调节模型的预测层，预测层可以输出预测的历史烧结坯体的实际烧结温度。

预测层训练时的训练样本可以包括样本烧结质量特征和样本烧结成品的样本性能参数，标签可以为样本烧结成品对应的样本烧结坯体的实际烧结温度。

在一些实施例中，预测层训练时的训练样本可以是在烧结过程中采集的。例如，训练样本的获取方式可以为：在校准的烧结炉中，对样本烧结坯体在样本初始烧结温度下进行烧结，得到样本烧结成品，进一步得到样本烧结成品的图像和性能参数，将样本烧结成品的图像输入训练好的图像嵌入层获得样本烧结质量特征，其中标签为样本烧结成品对应的样本烧结坯体的实际烧结温度。

在一些实施例中，图像嵌入层可以包括卷积神经网络(Convolutional NeuralNetworks，CNN)模型，预测层可以包括深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)模型。

图6是根据本说明书一些实施例所示的预估烧结成品的质量分数的示例性流程图。

步骤610，获取待烧结坯体的烧结成品图像。

在一些实施例中，可以将待烧结坯体的基本信息和烧结成品图像输入质量预估模型，预估待烧结坯体的烧结成品的质量分数。质量分数可以用于反映烧结成品的质量分值和/或质量达标率。例如，质量分数可以为烧结成品的质量分值，如0-10之间的数值，或者其他形式。

烧结成品图像是完成烧结后拍摄的烧结成品的图像。例如，可以通过烧结炉炉体外部的摄像头对运输出来的烧结成品进行拍照，获取烧结成品图像。又如，可以通过X射线成像设备对烧结成品进行拍摄等方式获取待烧结坯体的烧结成品图像。

步骤620，将待烧结坯体的基本信息和烧结成品图像，输入质量预估模型，预估待烧结坯体的烧结成品的质量分数。

质量预估模型可以用于基于待烧结坯体的基本信息和烧结成品图像，预测烧结成品的质量分数的模型。

在一些实施例中，质量预估模型可以基于预设图像处理算法的程序实现。例如，质量预估模型可以是包括图像嵌入层和判断层的机器学习模型，其中图像嵌入层可以基于卷积神经网络实现，判断层可以基于神经网络实现。

在一些实施例中，图像嵌入层可以对烧结成品图像进行处理，得到烧结质量特征。

在一些实施例中，判断层可以对烧结坯体的基本信息和烧结质量特征进行处理，输出烧结成品的质量分数。例如，判断层的输入可以为图像嵌入层输出的烧结质量特征以及待烧结坯体的基本信息，输出可以为质量分数(例如，0-1之间的值)。

在一些实施例中，质量预估模型的训练样本可以基于实际生产数据得到。例如，质量预估模型的训练样本可以包括样本烧结成品的图像、样本烧结坯体的基本信息，标签可以为生产中的人工质量检验分级等，如，1或0等分级。

烧结完成后获取烧结成品图像并通过质量预估模型获取烧结成品的质量分数，可以减轻人工质检的负担；同时烧结成品质量分数可以进一步反映对烧结温度的调整是否合理，基于此可以更好的对烧结温度调整环节进行管理，提高烧结温度调整效率。进一步地，通过上述一些实施例所述的机器学习模型，可以更有效地实现复杂的质量识别，提高质检的准确性。

本说明书实施例还提供一种烧结陶瓷材料的系统，该系统可以包括混料模块、成型模块、烧结模块以及参数调整模块。

混料模块可以在氧化铝粉中添加粘结助剂，并进行球磨混合与干燥，获得烧结混料。

成型模块可以用于对烧结混料施加压力使其成型，使得烧结混料保持一定的形状，从而获得待烧结坯体。

烧结模块可以用于基于烧结工艺参数，通过烧结炉对待烧结坯体进行烧结。在一些实施例中，烧结工艺参数可以包括但不限于烧结温度、保温时间、真空度以及升温速率等，或其任意组合。关于烧结的更多细节参见图2及其相关描述，此处不再赘述。

参数调整模块可以用于调整烧结工艺参数。在一些实施例中，参数调整模块可以获取温度修正值；基于温度修正值对烧结工艺参数中的烧结温度进行调整；其中，温度修正值与历史烧结成品的相关信息有关，且历史烧结成品的历史烧结坯体的基本信息和初始烧结温度与待烧结坯体的基本信息和初始烧结温度之间的相似度均满足预设条件。关于温度修正值、历史烧结成品及其相关信息、初始烧结温度和预设条件的更多细节可参见图3及其相关描述，此处不再赘述。

应当注意的是，上述有关方法200、方法300、方法400、方法500以及方法600的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对这些方法进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

本说明书实施例可能带来的有益效果包括但不限于：(1)通过温度修正值及时调整设定的烧结温度和实际的烧结温度之间的偏差，能够提高烧结产品的质量达标率；(2)利用参数调节模型预估历史烧结成品的实际烧结温度，基于实际烧结温度与初始烧结温度确定修正率，可以更精确的确定初始烧结温度与实际烧结温度之间的差异，提高温度调整的便捷性和高效性；(3)在烧结完成后获取烧结成品图像，并基于质量预估模型对烧结成品图像的质量进行评估，可以确定烧结成品的质量，同时可以反映烧结温度调节的效果，便于对温度调节环节进行调整，提高温度调节准确性。需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。