1.一种酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，包括：获取由摄像头采集的被处理酚醛复合材料在预定时间段的超声处理监控视频，以及，所述预定时间段内多个预定时间点的超声波发生装置的功率值；以及基于所述超声处理监控视频和所述多个预定时间点的超声波发生装置的功率值，确定是否排出气泡。

2.根据权利要求1所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，基于所述超声处理监控视频和所述多个预定时间点的超声波发生装置的功率值，确定是否排出气泡，包括：从所述超声处理监控视频提取表面气泡分布时序特征向量；从所述多个预定时间点的超声波发生装置的功率值提取功率时序特征向量；基于所述表面气泡分布时序特征向量和所述功率时序特征向量之间的响应性估计以得到分类特征矩阵；基于所述分类特征矩阵确定是否排出气泡。

3.根据权利要求2所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，从所述超声处理监控视频提取表面气泡分布时序特征向量，包括：从所述超声处理监控视频提取多个超声处理监控关键帧；分别对所述多个超声处理监控关键帧进行图像特征提取以得到多个超声处理表面气泡分布特征矩阵；以及基于所述多个超声处理表面气泡分布特征矩阵，生成所述表面气泡分布时序特征向量。

4.根据权利要求3所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，分别对所述多个超声处理监控关键帧进行图像特征提取以得到多个超声处理表面气泡分布特征矩阵，包括：将所述多个超声处理监控关键帧分别通过使用空间注意力机制的卷积神经网络模型以得到多个超声处理表面气泡分布特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，基于所述多个超声处理表面气泡分布特征矩阵，生成所述表面气泡分布时序特征向量，包括：计算所述多个超声处理表面气泡分布特征矩阵中每两个相邻的超声处理表面气泡分布特征矩阵之间的转移矩阵，并计算所述各个转移矩阵的全局均值以得到由多个转移矩阵全局均值组成的表面气泡分布时序特征向量。

6.根据权利要求5所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，从所述多个预定时间点的超声波发生装置的功率值提取功率时序特征向量，包括：将所述多个预定时间点的超声波发生装置的功率值按照时间维度排列为输入向量后通过一维卷积神经网络模型以得到功率时序特征向量。

7.根据权利要求6所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，基于所述表面气泡分布时序特征向量和所述功率时序特征向量之间的响应性估计以得到分类特征矩阵，包括：计算所述表面气泡分布时序特征向量相对于所述功率时序特征向量的响应性估计以得到所述分类特征矩阵。

8.根据权利要求7所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，基于所述分类特征矩阵确定是否排出气泡，包括：对所述分类特征矩阵进行位置信息表达效果优化以得到优化分类特征矩阵；以及将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否需要排除气泡。

9.根据权利要求8所述的酚醛复合材料的智能化生产方法，其特征在于，对所述分类特征矩阵进行位置信息表达效果优化以得到优化分类特征矩阵，包括：以如下优化公式计算所述分类特征矩阵的每个位置的特征值的位置信息图式注意力响应因数以得到多个位置信息图式注意力响应因数；其中，所述优化公式为：，其中， 和 分别

代表将三维实数和二维实数映射为一维实数的函数， 和 分别是所述分类特征矩阵的宽度和高度， 为所述分类特征矩阵的各个特征值 的坐标， 是所述分类特征矩阵中各个位置的特征值，且 是所述分类特征矩阵的所有特征值的全局均值，  表示以

2为底的对数函数；以及以所述多个位置信息图式注意力响应因数对所述分类特征矩阵的各个特征值进行加权以得到所述优化分类特征矩阵。

10.一种酚醛复合材料的智能化生产系统，其特征在于，包括：超声处理监控视频获取模块，用于获取由摄像头采集的被处理酚醛复合材料在预定时间段的超声处理监控视频，以及，所述预定时间段内多个预定时间点的超声波发生装置的功率值；以及气泡排出确定模块，用于基于所述超声处理监控视频和所述多个预定时间点的超声波发生装置的功率值，确定是否排出气泡。