원래 이름 기록: 兴发铝业（成都）有限公司; 广东省广新控股集团有限公司

本申请涉及铝挤压工艺技术，公开了一种铝挤压速度优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取铝型材挤压过程中的出口温度预估值和突破压力预估值；其中，出口温度预估值通过基于注意力机制的循环神经网络模型获得，突破压力预估值通过梯度提升决策树模型获得；出口温度预估值和突破压力预估值作为输入参数，代入预设的目标函数与工艺约束条件中，以形成当前生产周期内的模型预测控制优化问题实例；基于求解器对优化问题实例进行优化，以获得优化后挤压速度。本申请可以实现挤压速度动态精准调控，降低延迟。

本申请涉及铝挤压工艺技术领域，公开了一种铝挤压工艺预测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：对获取的铝挤压过程中的工艺参数进行处理，以获得结构化数据集；基于结构化数据集，通过基于注意力机制的循环神经网络模型获得出口温度预测值，并通过梯度提升决策树模型获得突破压力预测值；将出口温度预测值、突破压力预测值和目标控制参数，输入质量风险评估模型，以获得当前铝挤压工艺的风险等级，并基于风险等级调整目标控制参数。

本申请涉及金属材料质量检测技术领域，公开了一种金属材料表面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标金属材料表面的标准三维点云模板和实测点云数据；对实测点云数据进行预处理，得到预处理后的实测点云数据；基于配准算法将预处理后的实测点云数据与标准三维点云模板进行空间对齐，获得配准结果；根据配准结果生成残差数据，并从残差数据中识别出候选缺陷区域；对候选缺陷区域执行聚类分析，获得金属材料表面的缺陷信息。本申请能够提升金属材料检测稳定性和微小缺陷识别精度，实现了对拉沟、起骨等形变缺陷的自动定位与噪声过滤，显著提高检出率和检测智能化水平。