[发明专利]基于神经网络的电击木花纹形成方法及装置

权利要求书

1.一种基于神经网络的电击木花纹形成方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取将要在目标木材的端面电击形成的目标花纹图像；

获取所述目标木材的电介质常数、所述端面的尺寸信息以及形状信息；

将所述目标花纹图像、所述电介质常数、所述尺寸信息以及形状信息输入预先训练的卷积神经网络模型，得到在所述端面上的电击电极插入点的位置信息以及对应的驱动电压；

根据所述位置信息以及所述驱动电压信息控制机械臂将电击电极在对应插入点插入并输出所述驱动电压至所述电击电极。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的电击木花纹形成方法，其特征在于，所述将所述目标花纹图像、所述电介质常数、所述尺寸信息以及形状信息输入预先训练的卷积神经网络模型，得到在所述端面上的电击电极的插入点的位置信息以及对应的驱动电压，包括：

将所述目标花纹图像划分为多个花纹块；

将所述端面对应划分成多个花纹区域，每一所述花纹区域用于生成一个对应的所述花纹块；

将每一所述花纹块、所述电介质常数以及对应所述花纹区域的尺寸信息以及形状信息输入预先训练的卷积神经网络，得到与每一所述花纹块对应的在所述花纹区域的电击电极的插入点的位置信息以及对应的驱动电压。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络的电击木花纹形成方法，其特征在于，所述将所述目标花纹图像划分为多个花纹块，包括：

根据所述目标花纹图像的花纹的节点信息将所述目标花纹图像划分为多个花纹块，每一所述花纹块均起始于一节点。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的电击木花纹形成方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型在接收到所述卷积神经网络模型后，还输出对应的通电时间；

所述根据所述位置信息以及所述驱动电压信息控制机械臂将电击电极在对应插入点插入并输出所述驱动电压至所述电击电极，包括：

根据所述位置信息以及所述驱动电压信息控制机械臂将电击电极在对应插入点插入并输出所述驱动电压至所述电击电极，并持续所述通电时间。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的电击木花纹形成方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每一所述训练样本包括一个电击花纹图案、形成所述电击花纹图案的木材的端面的尺寸信息以及形状信息、所述木材的电介质常数；

将所述多个训练样本依次输入预设卷积神经网络进行训练，以得到用于输出电击电极的插入点的位置信息以及对应的驱动电压的卷积神经网络模型。

6.一种基于神经网络的电击木花纹形成装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取将要在目标木材的端面电击形成的目标花纹图像；

第二获取模块，用于获取所述目标木材的电介质常数、所述端面的尺寸信息以及形状信息；

第三获取模块，用于将所述目标花纹图像、所述电介质常数、所述尺寸信息以及形状信息输入预先训练的卷积神经网络模型，得到在所述端面上的电击电极插入点的位置信息以及对应的驱动电压；

控制模块，用于根据所述位置信息以及所述驱动电压信息控制机械臂将电击电极在对应插入点插入并输出所述驱动电压至所述电击电极。

7.根据权利要求6所述的基于神经网络的电击木花纹形成装置，其特征在于，所述第三获取模块用于：

将所述目标花纹图像划分为多个花纹块；将所述端面对应划分成多个花纹区域，每一所述花纹区域用于生成一个对应的所述花纹块；将每一所述花纹块、所述电介质常数以及对应所述花纹区域的尺寸信息以及形状信息输入预先训练的卷积神经网络，得到与每一所述花纹块对应的在所述花纹区域的电击电极的插入点的位置信息以及对应的驱动电压。

8.根据权利要求7所述的基于神经网络的电击木花纹形成方法，其特征在于，所述第三获取模块用于：根据所述目标花纹图像的花纹的节点信息将所述目标花纹图像划分为多个花纹块，每一所述花纹块均起始于一节点。