CN110497075A - 一种振镜校正系统及振镜校正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种振镜校正系统及振镜校正方法,属于激光振镜扫描技术领域,能够解决现有振镜校正系统校正精度较低的问题。所述系统包括控制模块,激光模块、振镜模块、图像采集模块和标靶;激光模块用于向振镜模块提供激光束;控制模块用于控制振镜模块利用激光束在标靶上扫描出标记点;图像采集模块用于采集标记点的图像;控制模块还用于根据标记点的图像获取标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据标记点的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,并利用第一校正参数校正振镜模块。本发明用于振镜系统的校正。

Description

一种振镜校正系统及振镜校正方法
技术领域
本发明涉及一种振镜校正系统及振镜校正方法,属于激光振镜扫描技术领域。
背景技术
现有的激光振镜扫描系统基本上都是由激光器、振镜以及相关的光学组件构成。在激光振镜扫描系统中,对整体扫描精度影响最大的就是振镜。由于振镜的偏转角与平面坐标之间存在着非线性对应关系,因而容易产生枕形畸变和桶形畸变,并且激光器和光学组件在安装和对准时产生的误差也会带来振镜扫描的偏差。因而,在使用激光振镜扫描系统前,需要通过误差的校正才能实现高精度的轨迹扫描。
目前的校正方法主要是基于控制对象的方法。该方法的基本流程是控制激光器在特定的标定板上扫描出特定的轨迹或标记点,然后测量轨迹或标记点的误差,将得到的误差导入到扫描软件中进行补偿和校正。这种方法虽然可以在一定程度上实现对扫描轨迹的校正,但需要人工判断标记点的误差,这样使得校正精度受人工操作影响,从而导致整个校正系统的校正精度较低。
发明内容
本发明提供了一种振镜校正系统及振镜校正方法,能够解决现有振镜校正系统校正精度较低的问题。
本发明提供了一种振镜校正系统,所述系统包括控制模块,激光模块、振镜模块、图像采集模块和标靶;所述激光模块用于向所述振镜模块提供激光束;所述控制模块用于控制所述振镜模块利用所述激光束在所述标靶上扫描出标记点;所述图像采集模块用于采集所述标记点的图像;所述控制模块还用于根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值获取第一校正参数,并利用所述第一校正参数校正所述振镜模块。
可选的,所述控制模块包括工控机和云端服务器;所述工控机用于根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并将所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值上传到所述云端服务器;所述云端服务器用于根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值,利用机器学习算法获取所述第一校正参数,并将所述第一校正参数传输给所述工控机;所述工控机还用于根据所述第一校正参数校正所述振镜模块。
可选的,所述工控机还用于控制校正后的振镜模块在所述标靶上扫描出校正后标记点;所述图像采集模块还用于采集所述校正后标记点的图像;所述工控机还用于根据所述校正后标记点的图像获取所述校正后标记点的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值上传到所述云端服务器;所述云端服务器还用于根据所述校正后坐标偏差值修正所述机器学习算法,并根据所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将所述第二校正参数传输给所述工控机;所述工控机用于根据所述第二校正参数再次校正所述振镜模块。
可选的,所述系统还包括平移台,所述图像采集模块设置在所述平移台上,所述平移台用于带动所述图像采集模块移动,以使所述图像采集模块分别采集每个所述标记点的图像。
可选的,所述控制模块还用于根据所述标记点的图像,并结合所述平移台的坐标系和所述图像采集模块的坐标系获取所述标记点的实际坐标。
可选的,所述系统还包括温度检测模块,所述温度检测模块用于检测所述振镜模块的工作温度;所述控制模块用于根据所述标记点的坐标信息、所述振镜模块的工作温度、所述振镜模块的工作时长,所述激光模块的激光功率、所述振镜模块的扫描速度中的一种或几种来获取校正参数;其中,所述标记点的坐标信息为所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值;所述校正参数为所述第一校正参数和/或所述第二校正参数。
可选的,所述系统还包括计时模块,所述计时模块用于统计所述振镜模块的工作时长;所述控制模块用于根据所述标记点的坐标信息、所述振镜模块的工作温度、所述振镜模块的工作时长,所述激光模块的激光功率、所述振镜模块的扫描速度中的一种或几种来获取校正参数;其中,所述标记点的坐标信息为所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值;所述校正参数为所述第一校正参数和/或所述第二校正参数。
可选的,所述激光模块包括激光器和光学组件;所述光学组件设置在所述激光器和所述振镜模块之间;所述激光器发射的激光束经所述光学组件的汇聚整形后入射到所述振镜模块中。
本发明另一方面提供一种应用于上述任一种所述的振镜校正系统的振镜校正方法,所述方法包括:所述控制模块控制所述振镜模块利用所述激光模块提供的激光束在所述标靶上扫描出标记点;所述图像采集模块采集所述标记点的图像;所述控制模块根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值获取第一校正参数,并利用所述第一校正参数校正所述振镜模块。
可选的,所述控制模块包括工控机和云端服务器;所述控制模块根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值获取第一校正参数,并利用所述第一校正参数校正所述振镜模块具体包括:所述工控机根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并将所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值上传到所述云端服务器;所述云端服务器根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值,利用机器学习算法获取所述第一校正参数,并将所述第一校正参数传输给所述工控机;所述工控机根据所述第一校正参数校正所述振镜模块。
可选的,在所述工控机根据所述第一校正参数校正所述振镜模块之后,所述方法还包括:所述工控机控制校正后的振镜模块在所述标靶上扫描出校正后标记点;所述图像采集模块采集所述校正后标记点的图像;所述工控机根据所述校正后标记点的图像获取所述校正后标记点的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值上传到所述云端服务器;所述云端服务器根据所述校正后坐标偏差值修正所述机器学习算法,并根据所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将所述第二校正参数传输给所述工控机;所述工控机根据所述第二校正参数再次校正所述振镜模块。
本发明能产生的有益效果包括:
1)本发明所提供的振镜校正系统,通过利用图像采集模块对振镜模块扫描出的标记点进行图像采集,然后对标记点的图像进行图像处理,以获取标记点的实际坐标和坐标偏差值,接着根据标记点的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,最后利用第一校正参数校正振镜模块。由于在测量标记点坐标偏差值的过程中不需要人工参与,而是通过图像分析得到标记点的实际坐标,进而得到标记点的坐标偏差值,因而校正精度不受人工操作的影响,这样提高了整个校正系统的校正精度,同时实现了振镜校正系统的自动化和智能化。
2)本发明所提供的振镜校正系统,通过在系统中设置云端服务器,云端服务器可对应多套扫描振镜,当扫描振镜数量扩展时,云端服务器得到的数据量将越来越多,这样用于计算第一校正参数和第二校正参数的机器学习算法的准确度将越来越高,校正精度也相应提高;另外,由于云端服务器对于数据的处理效率高,因而可处理大量数据,而不占用本地工控机的计算资源。
3)本发明所提供的振镜校正系统,在获取用于校正振镜模块的第一校正参数或第二校正参数时,通过考虑振镜模块的工作温度、振镜模块的工作时长,激光模块的激光功率、振镜模块的扫描速度等因素,可以使得获取的第一校正参数或第二校正参数更加的准确,进而使得对振镜模块的校正更加的精确,这样提高了振镜校正系统的校正精度。
4)本发明所提供的振镜校正方法,通过利用图像采集模块对振镜模块扫描出的标记点进行图像采集,然后对标记点的图像进行图像处理,以获取标记点的实际坐标和坐标偏差值,接着根据标记点的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,最后利用第一校正参数校正振镜模块。由于在测量标记点坐标偏差值的过程中不需要人工参与,而是通过图像分析得到标记点的实际坐标,进而得到标记点的坐标偏差值,因而校正精度不受人工操作的影响,这样提高了整个校正系统的校正精度。
附图说明
图1为本发明实施例提供的振镜校正系统结构示意图;
图2为本发明实施例提供的振镜校正方法流程图;
图3为本发明另一实施例提供的振镜校正方法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例详述本发明,但本发明并不局限于这些实施例。
本发明实施例提供了一种振镜校正系统,如图1所示,所述系统包括控制模块10,激光模块20、振镜模块30、图像采集模块40和标靶50;激光模块20用于向振镜模块30提供激光束;控制模块10用于控制振镜模块30利用激光束在标靶50上扫描出标记点51;图像采集模块40用于采集标记点51的图像;控制模块10还用于根据标记点51的图像获取标记点51的实际坐标和坐标偏差值,并根据标记点51的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,并利用第一校正参数校正振镜模块30。
本发明实施例对于控制模块10的具体结构不做限定,示例的,控制模块10可以是工控机11,或者是工控机11和云端服务器12。
参考图1所示,激光模块20可以包括激光器21和光学组件22。激光器21用于发出激光束;光学组件22用于对激光器21发出的激光束进行汇聚整形,而后使激光束射入振镜模块30中。其中,激光器21和光学组件22可以分开设置,此时光学组件22位于激光器21和振镜模块30之间的光路上;激光器21和光学组件22也可以集成在一起,本发明实施例对此不做限定。
在本发明实施例中,振镜模块30可以包括一台振镜(对应单振镜扫描系统),也可以包括多台振镜(对应多振镜扫描系统);当振镜模块30包括多台振镜时,多台振镜可实现拼接扫描。该振镜校正系统可以实现对多台振镜自身精度和拼接精度的同时校正。
图像采集模块40是具有图像采集功能的模块,可以是摄像头、相机等,本发明实施例对于图像采集模块40的具体结构不做限定。在实际应用中,图像采集模块40一般为工业相机。
标靶50一般固定在扫描平面上,激光束可在其表面刻画出标记点51或其他图形。
控制模块10控制振镜模块30在标靶50上扫描出标记点51,本发明实施例对于标记点51的数量和形状等均不做限定。示例的。标记点51的形状可以是圆形小圈、方形小圈、十字形或点等。在实际应用中,扫描的标记点51的数量一般不少于12个,才能满足高精度校正的要求。
在本发明所提供的振镜校正系统中,通过利用图像采集模块对振镜模块扫描出的标记点进行图像采集,然后对标记点的图像进行图像处理,以获取标记点的实际坐标和坐标偏差值,接着根据标记点的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,最后利用第一校正参数校正振镜模块。由于在测量标记点坐标偏差值的过程中不需要人工参与,而是通过图像分析得到标记点的实际坐标,进而得到标记点的坐标偏差值,因而校正精度不受人工操作的影响,这样提高了整个校正系统的校正精度,同时实现了振镜校正系统的自动化和智能化。
进一步的,参考图1所示,控制模块10包括工控机11和云端服务器12;工控机11用于根据标记点51的图像获取标记点51的实际坐标和坐标偏差值,并将标记点51的实际坐标和坐标偏差值上传到云端服务器12;云端服务器12用于根据标记点51的实际坐标和坐标偏差值,利用机器学习算法获取第一校正参数,并将第一校正参数传输给工控机11;工控机11还用于根据第一校正参数校正振镜模块30。
工控机11控制激光器21和振镜模块30,使激光束在标靶50上扫描出预设的轨迹图形(即标记点51)。激光器21的控制部分与工控机11相连,工控机11控制激光器21的启停和功率等参数。激光器21的激光经过光学组件22后射入振镜模块30的入射孔。振镜模块30与工控机11相连,工控机11控制振镜模块30的运动,使激光束扫描出预设的轨迹图形,工控机11还能控制振镜模块30的扫描速度,扫描延时等参数。
工控机11上设有网卡,通过网络与云端服务器12连接。
云端服务器12通过网络可以与一套或多套振镜校正系统连接。多套振镜校正系统可以共用一个云端服务器12。云端服务器12可以利用神经网络算法或贝叶斯算法对工控机11上传的数据进行机器学习,得到适用于振镜模块30的第一校正参数或第二校正参数,并将其传输回工控机11。云端服务器12计算第一校正参数或第二校正参数时,不仅可以利用当前待校正的振镜数据,也可以将其它振镜的历史数据纳入计算体系。当一个系统中有多台振镜拼接时,云端服务器12能一次性计算出各台振镜的校正参数,从而保证多台振镜拼接时振镜自身的精度和拼接的精度。
在本发明的一些实施例中,工控机11还用于控制校正后的振镜模块30在标靶50上扫描出校正后标记点51;图像采集模块40还用于采集校正后标记点51的图像;工控机11还用于根据校正后标记点51的图像获取校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值上传到云端服务器12;云端服务器12还用于根据校正后坐标偏差值修正机器学习算法,并根据校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将第二校正参数传输给工控机11;工控机11用于根据第二校正参数再次校正振镜模块30。
可选的,参考图1所示,所述系统还可以包括平移台41,图像采集模块40设置在平移台41上,平移台41用于带动图像采集模块40移动,以使图像采集模块40分别采集每个标记点51的图像。
其中,图像采集模块40可以是工业相机。该工业相机可以安装在平移台41上,随平移台41一起在二维平面上运动。平移台41可以控制工业相机运动到各个标记点51的位置,拍摄标记点51的图像。在实际应用中,平移台41的运动范围一般大于或等于标靶50的面积。
进一步的,控制模块10还用于根据标记点51的图像,并结合平移台41的坐标系和图像采集模块40的坐标系获取标记点51的实际坐标。在获取了标记点51的实际坐标后,可以将标记点51的实际坐标和工控机11中设置的标记点51的预设坐标进行比较,从而得到标记点51的坐标偏差值。
参考图1所示,所述系统还包括温度检测模块31,温度检测模块31用于检测振镜模块30的工作温度;控制模块10用于根据标记点51的坐标信息、振镜模块30的工作温度、振镜模块30的工作时长,激光模块20的激光功率、振镜模块30的扫描速度中的一种或几种来获取校正参数;其中,标记点51的坐标信息为标记点51的实际坐标和坐标偏差值;该校正参数为第一校正参数和/或第二校正参数。
进一步的,系统还可以包括计时模块32,计时模块32用于统计振镜模块30的工作时长;控制模块10用于根据标记点51的坐标信息、振镜模块30的工作温度、振镜模块30的工作时长,激光模块20的激光功率、振镜模块20的扫描速度中的一种或几种来获取校正参数;其中,标记点51的坐标信息为标记点51的实际坐标和坐标偏差值;该校正参数为第一校正参数和/或第二校正参数。
本发明实施例对于温度检测模块31和计时模块32的设置位置不做限定。在实际应用中,可以将温度检测模块31和/或计时模块32直接设置在振镜模块30上。温度检测模块31用于检测振镜模块30和/或环境的温度,并将温度数据传输给工控机11。计时模块32用于统计振镜模块30的工作时长,并将数据传输给工控机11。工控机11在得到振镜模块30的工作温度、振镜模块30的工作时长,激光模块20的激光功率、振镜模块30的扫描速度等数据后,可以定时将这些数据打包发送给云端服务器12,云端服务器12在得到这些数据后,可以对其分别进行数据清洗,对部分系统可能缺失的数据和一些噪声数据进行处理,得到有效数据,然后对数据进行归一化处理,得到机器学习算法模型能够使用的中间结果,并采用交叉验证的方法对机器学习算法模型进行训练,最终得到适用该系统的第一校正参数或第二校正参数。
本发明实施例在获取用于校正振镜模块的第一校正参数或第二校正参数时,通过考虑振镜模块的工作温度、振镜模块的工作时长,激光模块的激光功率、振镜模块的扫描速度等因素,可以使得获取的第一校正参数或第二校正参数更加的准确,进而使得对振镜模块的校正更加的精确,这样提高了振镜校正系统的校正精度。
下面示例出振镜校正系统的具体工作过程:参考图1所示,首先打开工控机11,控制激光器21和待校正的振镜模块30在标靶50上刻画出特定的标记点51;然后控制平移台41将图像采集模块40(即工业相机)移动到第一个标记点51的位置,控制工业相机,拍摄标记点51,得到标记点51的数据,重复控制平移台41,拍摄标靶50上所有的标记点51的图像;接着对拍摄到的标记点51的图像进行处理,结合平移台41的坐标,得到所有标记点51的实际坐标,并计算得到各个标记点51的坐标偏差值;然后工控机11将所有标记点51的实际坐标和坐标偏差值,以及温度数据、运行时长数据、激光功率、扫描速度数据等传输给云端服务器12;云端服务器12利用神经网络算法或贝叶斯算法对所有数据进行机器学习,得到适用于该系统的第一校正参数,并将其传输回工控机11;然后工控机11利用云端服务器12计算的第一校正参数校正振镜系统;接着工控机11控制校正后的振镜模块30在标靶50上扫描出校正后标记点51;图像采集模块40采集校正后标记点51的图像;然后工控机11根据校正后标记点51的图像获取校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值上传到云端服务器12;云端服务器12根据校正后坐标偏差值修正机器学习算法,并根据校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将第二校正参数传输给工控机11;最后工控机11根据第二校正参数再次校正振镜模块30。
本发明另一实施例提供一种应用于上述任一种所述的振镜校正系统的振镜校正方法,参考图1和图2所示,所述方法包括:
步骤201、控制模块10控制振镜模块30利用激光模块20提供的激光束在标靶50上扫描出标记点51。
步骤202、图像采集模块40采集标记点51的图像。
步骤203、控制模块10根据标记点51的图像获取标记点51的实际坐标和坐标偏差值,并根据标记点51的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,并利用第一校正参数校正振镜模块30。
进一步的,控制模块10包括工控机11和云端服务器12;参考图3所示,本发明提供的振镜校正方法可以包括:
步骤301、工控机11控制振镜模块30利用激光模块20提供的激光束在标靶50上扫描出标记点51。
步骤302、图像采集模块40采集标记点51的图像。
步骤303、工控机11根据标记点51的图像获取标记点51的实际坐标和坐标偏差值,并将标记点51的实际坐标和坐标偏差值上传到云端服务器12。
步骤304、云端服务器12根据标记点51的实际坐标和坐标偏差值,利用机器学习算法获取第一校正参数,并将第一校正参数传输给工控机11。
步骤305、工控机11根据第一校正参数校正振镜模块30。
进一步的,参考图3所示,在步骤305的工控机11根据第一校正参数校正振镜模块30之后,所述方法还包括:
步骤306、工控机11控制校正后的振镜模块30在标靶50上扫描出校正后标记点51。
步骤307、图像采集模块40采集校正后标记点51的图像。
步骤308、工控机11根据校正后标记点51的图像获取校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值上传到云端服务器12。
步骤309、云端服务器12根据校正后坐标偏差值修正机器学习算法,并根据校正后标记点51的实际坐标和校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将第二校正参数传输给工控机11。
步骤310、工控机11根据第二校正参数再次校正振镜模块30。
在本发明所提供的振镜校正方法中,通过利用图像采集模块对振镜模块扫描出的标记点进行图像采集,然后对标记点的图像进行图像处理,以获取标记点的实际坐标和坐标偏差值,接着根据标记点的实际坐标和坐标偏差值获取第一校正参数,最后利用第一校正参数校正振镜模块。由于在测量标记点坐标偏差值的过程中不需要人工参与,而是通过图像分析得到标记点的实际坐标,进而得到标记点的坐标偏差值,因而校正精度不受人工操作的影响,这样提高了整个校正系统的校正精度。
以上所述,仅是本申请的几个实施例,并非对本申请做任何形式的限制,虽然本申请以较佳实施例揭示如上,然而并非用以限制本申请,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本申请技术方案的范围内,利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例,均属于技术方案范围内。

Claims (10)

1.一种振镜校正系统,其特征在于,所述系统包括控制模块,激光模块、振镜模块、图像采集模块和标靶;
所述激光模块用于向所述振镜模块提供激光束;
所述控制模块用于控制所述振镜模块利用所述激光束在所述标靶上扫描出标记点;
所述图像采集模块用于采集所述标记点的图像;
所述控制模块还用于根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值获取第一校正参数,并利用所述第一校正参数校正所述振镜模块。
2.根据权利要求1所述的振镜校正系统,其特征在于,所述控制模块包括工控机和云端服务器;
所述工控机用于根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并将所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值上传到所述云端服务器;
所述云端服务器用于根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值,利用机器学习算法获取所述第一校正参数,并将所述第一校正参数传输给所述工控机;
所述工控机还用于根据所述第一校正参数校正所述振镜模块。
3.根据权利要求2所述的振镜校正系统,其特征在于,所述工控机还用于控制校正后的振镜模块在所述标靶上扫描出校正后标记点;
所述图像采集模块还用于采集所述校正后标记点的图像;
所述工控机还用于根据所述校正后标记点的图像获取所述校正后标记点的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值上传到所述云端服务器;
所述云端服务器还用于根据所述校正后坐标偏差值修正所述机器学习算法,并根据所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将所述第二校正参数传输给所述工控机;
所述工控机用于根据所述第二校正参数再次校正所述振镜模块。
4.根据权利要求1所述的振镜校正系统,其特征在于,所述系统还包括平移台,所述图像采集模块设置在所述平移台上,所述平移台用于带动所述图像采集模块移动,以使所述图像采集模块分别采集每个所述标记点的图像。
5.根据权利要求3所述的振镜校正系统,其特征在于,所述系统还包括温度检测模块,所述温度检测模块用于检测所述振镜模块的工作温度;
所述控制模块用于根据所述标记点的坐标信息、所述振镜模块的工作温度、所述振镜模块的工作时长,所述激光模块的激光功率、所述振镜模块的扫描速度中的一种或几种来获取校正参数;其中,所述标记点的坐标信息为所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值;所述校正参数为所述第一校正参数和/或所述第二校正参数。
6.根据权利要求3或5所述的振镜校正系统,其特征在于,所述系统还包括计时模块,所述计时模块用于统计所述振镜模块的工作时长;
所述控制模块用于根据所述标记点的坐标信息、所述振镜模块的工作温度、所述振镜模块的工作时长,所述激光模块的激光功率、所述振镜模块的扫描速度中的一种或几种来获取校正参数;其中,所述标记点的坐标信息为所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值;所述校正参数为所述第一校正参数和/或所述第二校正参数。
7.根据权利要求1所述的振镜校正系统,其特征在于,所述激光模块包括激光器和光学组件;所述光学组件设置在所述激光器和所述振镜模块之间;所述激光器发射的激光束经所述光学组件的汇聚整形后入射到所述振镜模块中。
8.一种应用于权利要求1至7中任一项所述的振镜校正系统的振镜校正方法,其特征在于,所述方法包括:
所述控制模块控制所述振镜模块利用所述激光模块提供的激光束在所述标靶上扫描出标记点;
所述图像采集模块采集所述标记点的图像;
所述控制模块根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值获取第一校正参数,并利用所述第一校正参数校正所述振镜模块。
9.根据权利要求8所述的振镜校正方法,其特征在于,所述控制模块包括工控机和云端服务器;
所述控制模块根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值获取第一校正参数,并利用所述第一校正参数校正所述振镜模块具体包括:
所述工控机根据所述标记点的图像获取所述标记点的实际坐标和坐标偏差值,并将所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值上传到所述云端服务器;
所述云端服务器根据所述标记点的实际坐标和所述坐标偏差值,利用机器学习算法获取所述第一校正参数,并将所述第一校正参数传输给所述工控机;
所述工控机根据所述第一校正参数校正所述振镜模块。
10.根据权利要求9所述的振镜校正方法,其特征在于,在所述工控机根据所述第一校正参数校正所述振镜模块之后,所述方法还包括:
所述工控机控制校正后的振镜模块在所述标靶上扫描出校正后标记点;
所述图像采集模块采集所述校正后标记点的图像;
所述工控机根据所述校正后标记点的图像获取所述校正后标记点的实际坐标和校正后坐标偏差值,并将所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值上传到所述云端服务器;
所述云端服务器根据所述校正后坐标偏差值修正所述机器学习算法,并根据所述校正后标记点的实际坐标和所述校正后坐标偏差值,利用修正后的机器学习算法获取第二校正参数,并将所述第二校正参数传输给所述工控机;
所述工控机根据所述第二校正参数再次校正所述振镜模块。
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