[发明专利]基于机器学习的激光除锈方法及装置

权利要求书

1.一种基于机器学习的激光除锈方法，其特征在于，包括：

获取第一原始图像；

对所述第一原始图像进行预处理以获取第一预处理图像；

利用已训练的参数计算模型对所述第一预处理图像进行分析以获取激光处理参数；

根据所述激光处理参数控制激光器进行除锈。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的激光除锈方法，其特征在于，在根据所述激光处理参数控制激光器进行除锈后，所述方法还包括：

获取第二当前图像；

对所述第二当前图像进行预处理以获取第二预处理图像；

对比所述第一预处理图像和第二预处理图像以获取除锈结果。

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的激光除锈方法，其特征在于，所述方法还包括：

判断所述除锈结果是否满足预设条件；

在判断所述除锈结果满足所述预设条件时，结束除锈操作；或者

在判断所述除锈结果不满足所述预设条件时，利用所述已训练的参数计算模块对所述第二预处理图像进行分析以获取激光处理参数，以便于根据所述激光处理参数控制所述激光器进行除锈。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的激光除锈方法，其特征在于，训练所述参数计算模型，包括：

获取待处理锈蚀图像集合；

以所述待处理锈蚀图像集合作为入参训练原始无监督模型以获取参数计算模型。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的激光除锈方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行预处理以获取第一预处理图像包括：

对所述第一预处理图像进行灰度处理以得到第一预处理图像。

6.一种基于机器学习的激光除锈装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于获取第一原始图像；

图像处理模块，用于对所述第一原始图像进行预处理以获取第一预处理图像；

参数计算模块，用于利用已训练的参数计算模型对所述第一预处理图像进行分析以获取激光处理参数；

操作执行模块，用于根据所述激光处理参数控制激光器进行除锈。

7.根据权利要求6所述的基于机器学习的激光除锈装置，其特征在于，所述装置还包括：

结果判断模块，用于判断所述除锈结果是否满足预设条件。

8.根据权利要求6所述的基于机器学习的激光除锈装置，其特征在于，所述装置还包括：

模型训练模块，用于获取待处理锈蚀图像集合，并以所述待处理锈蚀图像集合作为入参训练原始无监督模型以获取参数计算模型。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1至7中任一项所述的基于机器学习的激光除锈方法。

10.一种电子终端，其特征在于，包括：

处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任一项所述的基于机器学习的激光除锈方法。