[發明專利]基于機器學習的激光除銹方法及裝置

在審

• 申請號: 201811230383.6
• 申請日: 2018-10-22
• 公開（公告）號: CN109447141A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 李婷;孫漢英;李本涖;鐘翊銘;鐘李朵;鄭列文;呂鑫
• 申請（專利權）人: 西安云鑫電子科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;H04L29/08;H04N7/18;B23K26/352
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于機器學習的激光除銹方法，其特征在于，包括：

獲取第一原始圖像；

對所述第一原始圖像進行預處理以獲取第一預處理圖像；

利用已訓練的參數計算模型對所述第一預處理圖像進行分析以獲取激光處理參數；

根據所述激光處理參數控制激光器進行除銹。

2.根據權利要求1所述的基于機器學習的激光除銹方法，其特征在于，在根據所述激光處理參數控制激光器進行除銹后，所述方法還包括：

獲取第二當前圖像；

對所述第二當前圖像進行預處理以獲取第二預處理圖像；

對比所述第一預處理圖像和第二預處理圖像以獲取除銹結果。

3.根據權利要求2所述的基于機器學習的激光除銹方法，其特征在于，所述方法還包括：

判斷所述除銹結果是否滿足預設條件；

在判斷所述除銹結果滿足所述預設條件時，結束除銹操作；或者

在判斷所述除銹結果不滿足所述預設條件時，利用所述已訓練的參數計算模塊對所述第二預處理圖像進行分析以獲取激光處理參數，以便于根據所述激光處理參數控制所述激光器進行除銹。

4.根據權利要求1所述的基于機器學習的激光除銹方法，其特征在于，訓練所述參數計算模型，包括：

獲取待處理銹蝕圖像集合；

以所述待處理銹蝕圖像集合作為入參訓練原始無監督模型以獲取參數計算模型。

5.根據權利要求1所述的基于機器學習的激光除銹方法，其特征在于，所述對所述待處理圖像進行預處理以獲取第一預處理圖像包括：

對所述第一預處理圖像進行灰度處理以得到第一預處理圖像。

6.一種基于機器學習的激光除銹裝置，其特征在于，包括：

圖像采集模塊，用于獲取第一原始圖像；

圖像處理模塊，用于對所述第一原始圖像進行預處理以獲取第一預處理圖像；

參數計算模塊，用于利用已訓練的參數計算模型對所述第一預處理圖像進行分析以獲取激光處理參數；

操作執行模塊，用于根據所述激光處理參數控制激光器進行除銹。

7.根據權利要求6所述的基于機器學習的激光除銹裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

結果判斷模塊，用于判斷所述除銹結果是否滿足預設條件。

8.根據權利要求6所述的基于機器學習的激光除銹裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

模型訓練模塊，用于獲取待處理銹蝕圖像集合，并以所述待處理銹蝕圖像集合作為入參訓練原始無監督模型以獲取參數計算模型。

9.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述程序被處理器執行時實現根據權利要求1至7中任一項所述的基于機器學習的激光除銹方法。

10.一種電子終端，其特征在于，包括：

處理器；以及存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；

其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行權利要求1至7中任一項所述的基于機器學習的激光除銹方法。