CN107025651A - 激光清洗能量的确定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种激光清洗能量的确定方法及装置，该方法包括：获取待清洗材料表面的初始图像，并计算图像对应的分割灰度的起始值；以初始清洗能量在待清洗材料表面清洗预定时间；获取清洗后的第一图像，以分割灰度的起始值作为初始值，计算第一图像的第一分割灰度值；在初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；以分割灰度的起始值作为初始值，计算第二图像的第二分割灰度值；判断第一、第二分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；若是，确定目标激光清洗能量。本发明提供的激光清洗能量的确定方法及装置，能够高效地自动选择合适的激光清洗能量。

Description

激光清洗能量的确定方法及装置

技术领域

本发明涉及激光清洗领域，特别涉及一种激光清洗能量的确定方法及装置。

背景技术

激光清洗技术是一种绿色、高效、操作简便的清洗技术。随着国家越来越倡导绿色制造，该技术得到了广泛的关注。在进行激光清洗，首先需要确定待清洗材料的清洗能量的大小。如果清洗能量超过基体的消融阈值将会对基材造成损伤，而能量过低则不能高效的对表面附着物进行清理，因此激光清洗能量的准确确定是关系到清洗效能的关键因素。其中激光清洗能量一般用激光器的功率表示，单元为瓦(W)。

目前激光清洗能量的获取基本是离线的方法，主要包括：声波检测法和光谱检测法。其中，声波检测法是利用麦克风等声学仪器，收集并处理激光清洗过程中脉冲与材料表面作用过程中所产生的声波。由于激光脉冲与不同材料作用所产生的声波信号存在着差异，所以通过分析声波信号的强度和频率可以判断清洗能量阈值。另外，光谱检测是基于激光与材料作用时会产生等离子体，而等离子体在激发态会在短时间内跃迁至基态并辐射出特征光谱的原理。利用光谱仪可以检测辐射谱线的强度和元素的种类，从而可以粗略的判断激光清洗能量阈值。但是这些方法只能依靠大量的实验数据来寻找能量阈值，当清洗不同材料时需要做大量的重复实验，非常地费事费力。

另外，中国公告号为CN 103090969 B的专利说明书公开了“一种激光清洗阈值的测试方法”，具体的，该专利公开了通过多组实验把检测到的等离子体特征谱线的强度转换为电压信号，并带入BiDoseResp函数，从而计算激光清洗能量阈值的方法。由于待清除的附着物种类很多，如锈迹、油漆、污渍等，表面情况比较复杂，这种测试阈值能量的方法，无法适应复杂的清洗环境，并且不便与自动化控制相结合。

综上所述，有必要提出一种激光清洗能量的确定方法，其针对不同的待清除物，能够高效地自动选择合适的激光清洗能量。

发明内容

本发明的目的是提供一种激光清洗能量的确定方法及装置，针对不同的待清除物，能够高效地自动选择合适的激光清洗能量。

本发明的上述目的可采用下列技术方案来实现：

一种激光清洗能量的确定方法，包括：

获取待清洗材料表面的初始图像，并基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值；

以初始清洗能量对所述待清洗材料清洗预定时间；获取清洗后的第一图像，其中，所述第一图像上存在清洗区域和未清洗区域；

基于获取的第一图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值；

在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；其中，所述第二图像与所述第一图像位置不重叠；

基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值；

判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；

当判断结果为小于或等于时，基于当前清洗能量确定目标激光清洗能量。

在一个优选的实施方式中，所述方法还包括：

当判断结果为大于时，则重复所述：在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，计算所述第二图像的第二分灰度值；判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值的步骤，直至判断结果为小于或等于为止。

在一个优选的实施方式中，所述获取待清洗材料表面的初始图像，基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值包括：

通过光源照射待清洗材料表面，并通过面阵CCD获取所述待清洗材料表面的初始图像；

将获取的初始图像转换为灰度图；

通过直方图统计并根据灰度平均值计算公式计算所述初始图像的平均灰度值；将所述平均灰度值作为所述图像对应的分割灰度的起始值。

在一个优选的实施方式中，所述面阵CCD具有256级灰度级，为0级至255级，相应的，所述灰度平均值计算公式为：

上式中，k表示灰度值；h_k表示灰度值为k的像素个数。

在一个优选的实施方式中，所述利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值，或者，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值，包括下述步骤：

将为起始值代入下述公式，

上述公式中，

T_i、T_i+1表示清洗测试过程中，相邻两个激光能量辐照所得到图像的分割灰度值；

k表示灰度值；h_k表示灰度值为k的像素个数；

判断相邻两个分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设分割阈值；

当判断结果为小于或等于时，则输出此时的T_i，并定义为当前的分割灰度值f。

在一个优选的实施方式中，所述方法还包括：

若判断结果为大于时，则令得到的T_i+1为T_i值，则重复迭代计算，直至相邻两个分割灰度值差值的绝对值小于或等于预设分割阈值。

在一个优选的实施方式中，所述初始清洗能量为10瓦、所述预定能量值为2瓦、所述预定时间为0.5秒，所述预设阈值为3，预设分割阈值为5。

在一个优选的实施方式中，所述基于当前清洗能量确定激光清洗能量包括：在所述当前清洗能量的基础上增加预设微调量，获得所述目标激光清洗能量。

一种激光清洗能量的确定装置，包括：

分割灰度起始值获取模块，用于获取待清洗材料表面的初始图像，并基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值；

第一图像获取模块，用于以初始清洗能量对所述待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第一图像，其中，所述第一图像上存在清洗区域和未清洗区域；

第一分割灰度值确定模块，用于基于获取的第一图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值；

第二图像获取模块，用于在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；

第二分割灰度值确定模块，用于基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值；

判断模块，用于判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；

清洗能量确定模块，用于当判断结果为小于或等于时，则在所述当前清洗能量的基础上增加预设调整量，确定目标激光清洗能量。

在一个优选的实施方式中，所述分割灰度起始值获取模块包括：

初始图像获取单元，用于通过光源照射待清洗材料表面，并通过面阵CCD获取所述待清洗材料表面的初始图像；

灰度转换单元，用于将获取的初始图像转换为灰度图；

平均灰度计算单元，用于通过直方图统计并根据灰度平均值计算公式计算所述初始图像的平均灰度值；将所述平均灰度值作为所述图像对应的分割灰度的起始值。

本发明的特点和优点是：利用不同种类材料表面图像的灰度值存在较大差异的原理，通过迭代算法判断出现基体本色时的能量值。当相邻两次获得图像的分割灰度值非常接近时，此时就可以判断出该能量处于附着物去除能量融阈值和基体的消融能量阈值之间，从而保证了该方法能够快速定性的选择合适的清洗能量，即确保了该方法可以有效的选择清除质量好及效率高的激光清洗能量。

参照后文的说明和附图，详细公开了本申请的特定实施方式，指明了本申请的原理可以被采用的方式。应该理解，本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明

图1是本申请实施方式中一种激光清洗能量的确定方法的步骤流程图；

图2是本申请实施方式中一种激光清洗能量的确定方法的逻辑流程图；

图3是本申请实施方式中一种激光清洗能量的确定方法的子步骤流程图；

图4在线调控激光清洗能量的装置示意图；

图5为面阵CCD采集的清洗前、后的表面灰度图；

图6是本申请实施方式中一种激光清洗能量的确定装置的模块示意图；

图7是本申请实施方式中一种激光清洗能量的确定装置中分割灰度起始值获取模块的示意图。

附图标记说明：

1激光器；2光学系统；3聚焦镜；4待清洗样品；5成像透镜；6面阵CCD；7微型处理器；8光源。

具体实施方式

下面将结合附图和具体实施方式，对本发明的技术方案作详细说明，应理解这些实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落入本申请所附权利要求所限定的范围内。

下面结合附图对本申请所述的激光清洗能量的确定方法及装置进行详细的说明。图1是本申请一个实施方式提供的激光清洗能量的确定方法的流程图。虽然本申请提供了如下述实施方式或附图所示的方法操作步骤或装置结构，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法或装置中可以包括更多或者更少的操作步骤或模块结构。在逻辑性上不存在必要因果关系的步骤或结构中，这些步骤的执行顺序或装置的模块结构不限于本申请实施方式提供的执行顺序或模块结构。所述的方法或模块结构的在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施方式或者附图所示的方法或模块结构连接进行顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本申请。

需要说明的是，当元件被称为“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“上”、“下”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。

本发明提供一种激光清洗能量的确定方法及装置，针对不同的待清除物，能够高效地自动选择合适的激光清洗能量。

不同种类材料表面图像存在较大差异。例如待清洗基体材料与基体材料表面的附着物材料一般不同。例如待清除的附着物可以包括：锈迹、油漆、污渍等。基体材料的消融能量阈值与待清除的附着物的去除能量阈值一般存在较大的差异。其中，消融能量阈值是指基体被激光照射后，产生烧蚀破坏的能量。上述烧蚀破坏的现象需要在激光清洗的过程中尽量的避免。去除能量阈值是指吸附在基体表面的附着物收到激光的照射后，产生剥离或烧蚀的能量。在激光清洗过程中，这个能量一般相对于基体的消融能量阈值比较小，即通常，基体材料的消融阈值会大于待清除的附着物的去除能量阈值，当清洗能量已经达到基体的去除能量阈值时，稍微增加部分能量不会对基材造成损伤。

请参阅图1和图2，本申请实施方式中提供一种激光清洗能量的确定方法，该方法具体可以包括如下步骤：

步骤S10：获取待清洗材料表面的初始图像，并基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值；

步骤S11：以初始清洗能量对所述待清洗材料清洗预定时间；获取清洗后的第一图像，其中，所述第一图像上存在清洗区域和未清洗区域；

步骤S12：基于获取的第一图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值；

步骤S13：在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；其中，所述第二图像与所述第一图像位置不重叠；

步骤S14：基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值；

步骤S15：判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；

步骤S16：当判断结果为小于或等于时，基于当前清洗能量确定目标激光清洗能量。

当判断结果为大于时，则重复所述步骤13至步骤15，即执行：在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，计算所述第二图像的第二分割灰度值；判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值的步骤，直至判断结果为小于或等于为止。

请结合参阅图3，在本实施方式中，所述步骤S10：获取待清洗材料表面的初始图像，基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值可以包括：

步骤S101：通过光源照射待清洗材料表面，并通过面阵CCD获取所述待清洗材料表面的初始图像；

步骤S102：将获取的初始图像转换为灰度图；

步骤S103：通过直方图统计并根据灰度平均值计算公式计算所述初始图像的平均灰度值；将所述平均灰度值作为所述图像对应的分割灰度的起始值。

其中，所述面阵CCD可以具有256级灰度级，为0级至255级，相应的，所述灰度平均值计算公式为：

上式中，k表示灰度值；h_k表示灰度值为k的像素个数。

在本实施方式中，所述步骤S12中利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值，或者，所述步骤S14中利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值，包括下述步骤：

将为起始值代入下述公式，

上述公式中，

T_i、T_i+1表示清洗过程中，相邻两个激光能量辐照所得到图像的分割灰度值；

k表示灰度值；h_k表示灰度值为k的像素个数。

进一步的，判断相邻两个分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设分割阈值。

当判断结果为小于或等于时，则输出此时的T_i，并定义为当前的分割灰度值f。

若判断结果为大于时，则令得到的T_i+1为T_i值，则重复迭代计算，直至相邻两个分割灰度值差值的绝对值小于或等于预设分割阈值。

在本实施方式中，所述初始清洗能量、所述预定能量值、所述预定时间，所述预设阈值，预设分割阈值可以根据不同的待清洗材料的具体情况进行相应的设置，具体的本申请在此并不作具体的限定。一般的，所述预设阈值可以为3左右，所述预设分割阈值可以为5左右。当所述待清洗材料的待清除材料厚度较厚时，所述初始清洗能量和预定能量值可以设置地相对较大，反之则可以设置地相对较小。

本申请实施方式中提供的一种能够在线自动调控激光清洗能量的激光清洗能量的确定方法，利用不同种类材料表面图像的灰度值存在较大差异的原理，通过迭代算法判断出现基体本色时的能量值。当相邻两次获得图像的分割灰度值非常接近时，此时就可以判断出该能量处于附着物去除能量融阈值和基体的消融能量阈值之间，从而保证了该方法能够快速定性的选择合适的激光清洗能量，即确保了该方法可以有效的选择清除质量好及效率高的激光清洗能量。

在一个实施方式中，所述基于当前清洗能量确定激光清洗能量可以为：在所述当前清洗能量的基础上增加预设微调量，获得所述目标激光清洗能量。具体的，所述预设微调量可以通过手动调节的方式。

在一个具体的实施方式中，采用1064nm的50W光纤激光器，脉冲重复频率为100KHz，来清洗金属基底表面的油漆。

初始清洗能量E₀为10W，预定能量值ΔE为2W，预设阈值a＝3，预设分割阈值b＝5，根据振镜的扫描速度选择预定时间Δt为0.5s。

利用如图4所示一种在线调控激光清洗能量的装置进行在线确定激光清洗能量。该装置可以包括激光器1、光学系统2、聚焦镜3；待清洗样品4；成像透镜5；面阵CCD6；微型处理器7以及光源8。

其中，所述激光器1及面阵CCD6由微型处理器7控制。所述激光器1用于输出脉冲激光，激光器1输出的脉冲激光通过光学系统2控制输出路径，并通过聚焦镜3聚集到待清洗样品4上进行表面附着物的去除。

经过Δt时间清洗后，微型处理器7控制停止激光输出，并发指令给面阵CCD6，经过成像透镜5采集经光源8照射的被清洗区的图像，通过微型处理器7计算并判断是否满足预设条件，从而实现激光清洗能量的自动调控，在保证基体不损伤的基础上实现清洗效率的最大化。

光学系统2设置在激光器的脉冲激光所在的路径上，用于控制脉冲激光的输出路径。所述光学系统2中包括：光纤耦合器、光束整形器和振镜。在本实施方式中，所用面阵CCD6具有的灰度级共256级，指的是从0到255。算法中灰度值0表示纯黑，灰度值255表示纯白。在黑和白之间被等分为256个等级。

在具体进行激光清洗能量的确定时，在激光辐照之前，用照明光源照射待清理材料表面，通过面阵CCD获取图像，直接转换为灰度图。通过直方图统计方法，由公式计算图像的平均灰度值。具体的，把以上数据作为参数输入微型处理器7后，计算出第一次采集的未清洗表面图像的平均灰度值

并令为检测过程中，计算图像分割灰度的起始值。其中k指的是灰度值，而h_k指的是灰度值为k的像素个数。

设置较小的初始清洗能量为E₀，并设置清洗时间为Δt，此时通过光学系统2可以控制扫描线路刚好走一个单程。微型处理器7关闭激光器，获取清洗后的灰度图，并确保图像上存在清洗区域和未清洗区域，并以为起始值，通过迭代法计算图像的分割灰度值f_i。随后，增加一个单位的能量ΔE，并通过光学系统2，控制扫描区域与上一个扫描区域不重叠，并对待清理材料表面清洗的时长为Δt。微型处理器7关闭激光器，并获取灰度图，同样以为起始值，通过迭代法计算图像的分割灰度值f_i+1。判断|f_i+1-f_i|≤a是否成立，若不成立，则在上一个能量的基础上增加单位能量ΔE，并在新的区域清洗同样时长，并获得新的图像分割灰度值并赋予f_i+1，并与其上一个值进行比较，直至f_i+1-f_i|≤a成立。若成立，则此时可转为手动能量调节，可在此能量基础上略微增加部分能量，以较高的效率开展正式的表面清洗工作。

本发明中所述的迭代法计算图像分割灰度值的方法如下，令为起始值代入公式，并判断|T_i+1-T_i|≤b是否成立。若不成立，则令得到的T_i+1为T_i值，继续迭代计算，直至满足判断条件。若成立，则输出此时的T_i，并定义为分割灰度值f。

判别式中的T_i、T_i+1不特指哪一个过程中的分割灰度值，仅表示清洗测试过程中，相邻两个激光能量辐照所得到图像的分割灰度值。

请参阅图5，为CCD采集的清洗前后的表面灰度图，图5中A所指示的区域为未清洗前附着物表面的灰度图，B所指区域为未清洗到的区域，C所指区域为清洗区域，明显的看出清洗区域与未清洗区域之间存在明显的边界。当以梯度增加清洗能量时，通过比较相邻两个图像的分割灰度值时，如差值小于3时，则表示表面油漆已经被清理干净，同时基体也没有损伤。最后输出的激光清洗能量为18W，最后的图像预设分割阈值约106。也就是说，后续可以以激光能量为18瓦至20瓦的激光清洗能量进行清洗。

整体上，利用本申请所述的激光清洗能量的确定方法后，无需通过传统的实验方法进行繁琐地实验，而可以通过自动化的实现方式，其针对不同的待清除物，能够高效地自动选择合适的激光能量。

请参阅图6，本申请实施方式中针对所述激光清洗能量的确定方法还提供了一种激光清洗能量的确定装置，该装置可以包括：

分割灰度起始值获取模块10，用于获取待清洗材料表面的初始图像，并基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值；

第一图像获取模块11，用于以初始清洗能量对所述待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第一图像，其中，所述第一图像上存在清洗区域和未清洗区域；

第一分割灰度值确定模块12，用于基于获取的第一图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值；

第二图像获取模块13，用于在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；

第二分割灰度值确定模块14，用于基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值；

判断模块15，用于判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；

清洗能量确定模块16，用于当判断结果为小于或等于时，则在所述当前清洗能量的基础上增加预设调整量，确定目标激光清洗能量。

请参阅图7，其中，所述分割灰度起始值获取模块10可以包括：

初始图像获取单元101，用于通过光源照射待清洗材料表面，并通过面阵CCD获取所述待清洗材料表面的初始图像；

灰度转换单元102，用于将获取的初始图像转换为灰度图；

平均灰度计算单元103，用于通过直方图统计并根据灰度平均值计算公式计算所述初始图像的平均灰度值；将所述平均灰度值作为所述图像对应的分割灰度的起始值。

上述实施方式公开的激光清洗能量的确定装置与本申请激光清洗能量的确定方法实施方式相对应，可以实现本申请的激光清洗能量的确定方法实施方式并达到方法实施方式的技术效果，具体的本申请在此不再赘述。

本文引用的任何数字值都包括从下限值到上限值之间以一个单位递增的下值和上值的所有值，在任何下值和任何更高值之间存在至少两个单位的间隔即可。举例来说，如果阐述了一个部件的数量或过程变量(例如温度、压力、时间等)的值是从1到90，优选从20到80，更优选从30到70，则目的是为了说明该说明书中也明确地列举了诸如15到85、22到68、43到51、30到32等值。对于小于1的值，适当地认为一个单位是0.0001、0.001、0.01、0.1。这些仅仅是想要明确表达的示例，可以认为在最低值和最高值之间列举的数值的所有可能组合都是以类似方式在该说明书明确地阐述了的。

除非另有说明，所有范围都包括端点以及端点之间的所有数字。与范围一起使用的“大约”或“近似”适合于该范围的两个端点。因而，“大约20到30”旨在覆盖“大约20到大约30”，至少包括指明的端点。

披露的所有文章和参考资料，包括专利申请和出版物，出于各种目的通过援引结合于此。描述组合的术语“基本由…构成”应该包括所确定的元件、成分、部件或步骤以及实质上没有影响该组合的基本新颖特征的其他元件、成分、部件或步骤。使用术语“包含”或“包括”来描述这里的元件、成分、部件或步骤的组合也想到了基本由这些元件、成分、部件或步骤构成的实施方式。这里通过使用术语“可以”，旨在说明“可以”包括的所描述的任何属性都是可选的。

本说明书中的上述各个实施方式均采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同相似部分相互参照即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式不同之处。

以上所述仅为本发明的几个实施方式，虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用于限定本发明。任何本发明所属技术领域的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施方式的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种激光清洗能量的确定方法，其特征在于，包括：

获取待清洗材料表面的初始图像，并基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值；

以初始清洗能量对所述待清洗材料清洗预定时间；获取清洗后的第一图像，其中，所述第一图像上存在清洗区域和未清洗区域；

基于获取的第一图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值；

在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；其中，所述第二图像与所述第一图像位置不重叠；

基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值；

判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；

当判断结果为小于或等于时，基于当前清洗能量确定目标激光清洗能量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当判断结果为大于时，则重复所述：在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，计算所述第二图像的第二分灰度值；判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值的步骤，直至判断结果为小于或等于为止。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待清洗材料表面的初始图像，基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值包括：

通过光源照射待清洗材料表面，并通过面阵CCD获取所述待清洗材料表面的初始图像；

将获取的初始图像转换为灰度图；

通过直方图统计并根据灰度平均值计算公式计算所述初始图像的平均灰度值；将所述平均灰度值作为所述图像对应的分割灰度的起始值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述面阵CCD具有256级灰度级，为0级至255级，相应的，所述灰度平均值计算公式为：

上式中，k表示灰度值；h_k表示灰度值为k的像素个数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值，或者，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值，包括下述步骤：

将为起始值代入下述公式，

上述公式中，

T_i、T_i+1表示清洗测试过程中，相邻两个激光能量辐照所得到图像的分割灰度值；

k表示灰度值；h_k表示灰度值为k的像素个数；

判断相邻两个分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设分割阈值；

当判断结果为小于或等于时，则输出此时的T_i，并定义为当前的分割灰度值f。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若判断结果为大于时，则令得到的T_i+1为T_i值，则重复迭代计算，直至相邻两个分割灰度值差值的绝对值小于或等于预设分割阈值。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始清洗能量为10瓦、所述预定能量值为2瓦、所述预定时间为0.5秒，所述预设阈值为3，预设分割阈值为5。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前清洗能量确定激光清洗能量包括：在所述当前清洗能量的基础上增加预设微调量，获得所述目标激光清洗能量。

9.一种激光清洗能量的确定装置，其特征在于，包括：

分割灰度起始值获取模块，用于获取待清洗材料表面的初始图像，并基于获取的所述初始图像计算所述图像对应的分割灰度的起始值；

第一图像获取模块，用于以初始清洗能量对所述待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第一图像，其中，所述第一图像上存在清洗区域和未清洗区域；

第一分割灰度值确定模块，用于基于获取的第一图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第一图像的第一分割灰度值；

第二图像获取模块，用于在所述初始清洗能量的基础上增加预定能量值获得当前清洗能量，以当前清洗能量对待清洗材料清洗预定时间，获取清洗后的第二图像；

第二分割灰度值确定模块，用于基于获取的第二图像，以所述分割灰度的起始值作为初始值，利用迭代法计算所述第二图像的第二分割灰度值；

判断模块，用于判断所述第二分割灰度值和第一分割灰度值差值的绝对值是否小于或等于预设阈值；

清洗能量确定模块，用于当判断结果为小于或等于时，则在所述当前清洗能量的基础上增加预设调整量，确定目标激光清洗能量。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述分割灰度起始值获取模块包括：

初始图像获取单元，用于通过光源照射待清洗材料表面，并通过面阵CCD获取所述待清洗材料表面的初始图像；

灰度转换单元，用于将获取的初始图像转换为灰度图；

平均灰度计算单元，用于通过直方图统计并根据灰度平均值计算公式计算所述初始图像的平均灰度值；将所述平均灰度值作为所述图像对应的分割灰度的起始值。