【技术实现步骤摘要】
激光清洗参数生成方法及装置
本专利技术涉及激光应用
，尤其涉及一种激光清洗参数生成方法及装置。
技术介绍
激光清洗近几年迅速成为工业制造领域的研究热点，研究内容主要涵盖激光清洗工艺、理论、装备以及应用。激光清洗技术具有基于绿色、清洗效果佳、应用范围广、精度高、非接触式和可达性好等突出优势。待清洗样品经不同参数的清洗会呈现出不同的清洗效果。现有激光清洗过程中，清洗参数设置主要依靠人工经验实现。由于通过人工经验实现参数设置，参数设置会出现设置不正确，即使多次清洗也无法达到预期效果的情况。又或者，参数设置的过大，导致一次清洗即会损伤被清洗物的基底。因此，目前的参数设置方法，无法实现自适应地设置激光清洗参数，以实现在不损伤基底的情况下快速高效地清除污物。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术实施例提供一种激光清洗参数生成方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供一种激光清洗参数生成方法，包括：获取待清洗区域图像；将所述待清洗区域图像及期望清洗效果，输入至预设的深度网络模型，输出与期望清洗效果对应的清洗参数；其中，所述深度网络模型根据清洗前图像、相应清洗参数以及清洗...
【技术保护点】
1.一种激光清洗参数生成方法，其特征在于，包括：获取待清洗区域图像；将所述待清洗区域图像及期望清洗效果，输入至预设的深度网络模型，输出与期望清洗效果对应的清洗参数；其中，所述深度网络模型根据清洗前图像、相应清洗参数以及清洗参数对应的清洗效果作为样本，进行训练后得到，所述清洗效果为清洗后的洁净度等级。
【技术特征摘要】
1.一种激光清洗参数生成方法，其特征在于，包括：获取待清洗区域图像；将所述待清洗区域图像及期望清洗效果，输入至预设的深度网络模型，输出与期望清洗效果对应的清洗参数；其中，所述深度网络模型根据清洗前图像、相应清洗参数以及清洗参数对应的清洗效果作为样本，进行训练后得到，所述清洗效果为清洗后的洁净度等级。2.根据权利要求1所述的激光清洗参数生成方法，其特征在于，所述将所述待清洗区域图像及期望清洗效果，输入至预设的深度网络模型之前，还包括：基于HSV颜色空间，将清洗后的图像与标准清洗效果图像的色差值进行比较，根据色差值的大小，建立多个洁净度等级，所述洁净度等级用于确定清洗效果。3.根据权利要求2所述的激光清洗参数生成方法，其特征在于，所述根据色差值的大小，建立多个洁净度等级，包括：根据GB/T8923.1标准得出清洗后洁净度为干净的阈值，根据所述阈值和色差值的大小，建立多个洁净度等级。4.根据权利要求1所述的激光清洗参数生成方法，其特征在于，所述将所述待清洗区域图像及期望清洗效果，输入至预设的深度网络模型，输出与期望清洗效果对应的清洗参数，包括：将待清洗区域图像和期望清洗效果输入至所述深度网络模型的卷积层和池化层，利用所述卷积层和所述池化层对所述待清洗区域图像和期望清洗效果进行特征提取，输出所述待清洗区域图像和期望清洗效果的三维特征向量；将所述三维特征向量输入至所述深度网络模型的全连接层，将所述三维特征向量转化为一维特征向量并输出；将所述一维特征向量输入至所述深度网络模型的输出层，输出与期望清洗效果对应的清洗参数。5.根据权利要求1所述的激光清洗参数生成方法，其特征在于，所述将所述待清洗区域图像及期望清洗效果，输入至预设的深度网络模型之前，还包括：获取多个清洗前图像样本，以及每个清洗前图像样本对应的清洗参数和清洗参数对应的清洗效果；将每个清洗前图像、清洗...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙波，何珺，余乐军，徐畅，张迎辉，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京,11
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