激光清洗实时监测方法及系统技术方案

本申请适用于激光清洗技术领域，提供了一种激光清洗实时监测方法及系统。该方法包括：将采集的声信号和光信号输入判别模型进行多传感器特征融合，得到各类别的概率值，上述类别为清洗状态类别；基于视频流信号提取当前的帧图像，将帧图像输入目标检测模型得到帧图像对应的第一类别的概率值；基于投票法，根据各类别的概率值确定每个类别的票数；根据每个类别的票数构建第一证据体，根据第一类别的概率值构建第二证据体；采用DS证据理论对第一证据体和第二证据体进行多模态决策融合并确定最终类别。本申请能够提高对激光清洗过程监测的时效性和准确性，使工作人员可以根据实时清洗状态对激光清洗进行调整，提高激光清洗效率和清洗质量。清洗质量。清洗质量。

【技术实现步骤摘要】
激光清洗实时监测方法及系统


[0001]本申请涉及激光清洗
，具体涉及一种激光清洗实时监测方法及系统。

技术介绍

[0002]激光清洗是一种非接触式先进加工技术，随着激光清洗技术工业化程度的不断加深，对其清洗质量和清洗效率的要求也越来越高，需要使用监测技术对清洗过程进行观察和调控。
[0003]传统的离线监测技术采用先加工后分析的方式对激光清洗状态、清洗质量和清洗效果进行监测，该方法通常时效性差且工作效率低准确性差，难以满足工业领域大规模的监测需求。在线监测技术主要包括采用激光有道击穿光谱(LIBS)、激光诱导荧光光谱(LIF)、表面成像(例如CCD相机)、声发射和测量表面参数(例如表面硬度、粗糙度、表面的电位)等技术来实现的监测方法，但是上述在线监测方法的使用设备通常复杂且操作麻烦，同时价格昂贵。因此急需一种激光清洗实时监测方法，以提高对激光清洗过程监测的时效性和准确性，进而提高激光清洗效率和清洗质量，同时降低使用设备的操作难度和成本。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种激光清洗实时监测方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光清洗实时监测方法，其特征在于，包括：采集激光清洗过程中的声信号、光信号和视频流信号；将所述声信号和所述光信号输入判别模型进行多传感器特征融合，得到各类别的概率值；所述类别为清洗状态类别；基于所述视频流信号提取当前的帧图像，将所述帧图像输入目标检测模型，得到所述帧图像对应的第一类别的概率值；所述第一类别为所述各类别中的任一类别；基于投票法，根据所述各类别的概率值，确定每个类别的票数；根据所述每个类别的票数构建第一证据体，根据所述第一类别的概率值构建第二证据体；采用DS证据理论对所述第一证据体和所述第二证据体进行多模态决策融合，确定最终类别。2.根据权利要求1所述的激光清洗实时监测方法，其特征在于，所述类别包括正在清洗、清洗完成且基底无损伤和清洗完成且基底已损伤；所述基于投票法，根据所述各类别的概率值，确定每个类别的票数，包括：判断第二类别的概率值是否大于第三类别的概率值；所述第二类别为所述各类别中的任一类别，所述第三类别为所述各类别中除第二类别之外的任一类别；若是，则第二类别的票数加一；若否，则第三类别的票数加一；重复执行所述判断第二类别的概率值是否大于第三类别的概率值的步骤，直至各类别两两进行判断完成后，确定每个类别的票数。3.根据权利要求2所述的激光清洗实时监测方法，其特征在于，所述根据所述每个类别的票数构建第一证据体，包括：将各类别的票数分别与总票数做比值计算，得到各类别对应的比值作为所述各类别对应的基本概率；所述总票数为各类别的票数之和；将所述各类别对应的基本概率作为第一证据体。4.根据权利要求1所述的激光清洗实时监测方法，其特征在于，所述根据所述第一类别的概率值构建第二证据体，包括：将所述第一类别的概率值作为第一类别对应的基本概率；将1/2(1
‑
第一类别的概率值)分别作为除第一类别之外的其他各类别对应的基本概率；将所述第一类别对应的基本概率和除第一类别之外的其他各类别对应的基本概率作为第二证据体。5.根据权利要求1所述的激光清洗实时监测方法，其特征在于，所述采用DS证据理论对所述第一证据体和所述第二证据体进行多模态决策融合，确定最终类别，包括：基于Dempster合成规则，根据所述第一证据体和所述第二证据体计算归一化系数；根据所述归一化系数、所述第一证据体和所述第二证据体计算各类...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪殿龙，张伟，刘宏伟，姚云峰，彭珍珍，
申请(专利权)人：河北京津冀再制造产业技术研究有限公司上海新孚美变速箱技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：