CN117798137A - 一种智能激光清洗控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能激光清洗控制系统,包括采集模块实时采集转向构架的三维点云数据;处理模块根据三维点云数据生成转向构架的构架三维坐标、偏转角度和表面颜色数据,根据表面颜色数据处理得到激光输出指令;运输模块根据构架三维坐标将转向构架运输至清洗工位,清洗工位处设有复合激光清洗装置;位置调整模块根据构架三维坐标和偏转角度调节复合激光清洗装置的三维空间位置;第一发射单元根据激光输出指令向转向构架输出半导体激光,以减小转向构架的金属材料与表面附着物之间的结合力;第二发射单元根据激光输出指令向转向构架输出脉冲激光,以使表面附着物脱离金属材料。本发明显著提升转向架清洁效率。
Description
技术领域
本发明涉及激光清洗技术领域,尤其涉及一种智能激光清洗控制系统。
背景技术
用于地铁车辆的转向构架在大修时需要进行清洗和无损探伤,目前转向构架零部件的清洗大多以人工方式为主,转向构架焊缝常用的探伤采方式为磁粉探伤,而在进行磁粉探伤工作前,需将转向构架焊缝表面的油漆清除。目前转向构架常用的脱漆方式有化学试剂除漆和喷砂除漆。
现有的化学试剂除漆方法中,工人首先用毛刷将脱漆剂涂抹在部件上,等待一段时间后(约半小时),在用工业吸油布擦拭或化学试剂清洗。但目前的化学试剂除漆方式存在着以下的问题:
(1)人工成本高,需要工人拿毛刷将脱漆剂涂在需要脱漆的地方,需要耗费大量人工成本。
(2)耗时高,脱漆剂涂抹完毕后需要放置一段时间(至少半小时)才能实现脱漆,而未清理干净部分需采用手工机械打磨,针对锈迹、油污等非油漆类污物,脱漆剂对其无效,影响探伤及再上漆,因此需额外增加清洗步骤,使清洗时间进一步增加。
(3)废液处理成本高,使用脱漆剂造成的废液(包含油漆、脱漆剂等物质)不易处理。
(4)脱漆产生的气味很大,对操作工的健康有极大的威胁,同时废液对环境有较大污染。
喷砂除漆需要将磨料用高速喷向转向构架表面,利用磨料对转向构架表面的冲击和切削作用,使转向构架表面获得一定的清洁度和不同的粗糙度,从而清除转向构架表面的油漆。但目前喷砂除漆存在着以下的问题:
(1)由于喷砂采用压缩空气为动力,以形成高速喷射束将喷料(铜矿砂、石英砂、金刚砂、铁砂、海砂)高速喷射到转向构架表面表面,使转向构架表面的外表或形状发生变化,因此对转向构架尺寸和表面粗糙度有影响。
(2)喷砂会产生大量的粉尘和噪音,对操作工的健康有极大的威胁,同时对环境有较大污染。
(3)构架探伤工序中仅需对焊缝进行除漆后探伤,喷砂工艺对构架外表面所有油漆进行清除,产生了大面积无效清洗区,浪费了大量油漆,增加了制造成本。
(4)喷砂设备由于长期高压高流速高磨损工作,设备需两年更新一次,设备使用寿命短,设备成本高。
激光除漆是一种全自动、高效无污染的除漆方式,有效解决了上述污染大、人工成本高以及效率低的问题,申请号为CN202210878746.7,名称为一种地铁车辆段结构及其转向架检修工艺公开了使用激光来去除转向架表面油漆。但是在该申请中,对于转向架表面的清洗是通过设置构架清洗工位,利用构架清洗工位上的自动化清洗设备对构架进行水清洗,然后再对转向架进行修复、除漆操作。该种清洗方式中转向架的清洗和除漆分步进行,导致转向架的清洁效率不高。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种智能激光清洗控制系统,用于同步进行对转向架的清洗和除漆操作,显著提升转向架的清洁效率。
为实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:一种智能激光清洗控制系统,包括:
采集模块,用于实时采集转向构架的三维点云数据;
处理模块,连接所述采集模块,用于根据所述三维点云数据生成所述转向构架的构架三维坐标和表面颜色数据,根据所述表面颜色数据处理得到激光输出指令;
运输模块,连接所述处理模块,用于根据所述构架三维坐标将所述转向构架运输至清洗工位,所述清洗工位处设有复合激光清洗装置;
位置调整模块,连接所述处理模块,用于根据所述构架三维坐标调节所述复合激光清洗装置的三维空间位置,以使所述复合激光清洗装置朝向所述转向构架;
所述复合激光清洗装置连接所述处理模块,并包括:
第一发射单元,用于根据所述激光输出指令向所述转向构架输出半导体激光,以减小所述转向构架的金属材料与表面附着物之间的结合力;
第二发射单元,用于根据所述激光输出指令向所述转向构架输出脉冲激光,以使表面附着物脱离金属材料。
进一步地,所述清洗工位位于清洗工作站内,所述构架三维坐标包括第一三维坐标和第二三维坐标,所述第一三维坐标和所述第二三维坐标分别为所述转向构架在所述清洗工作站内外时的三维坐标,所述运输模块包括搬运单元,用于根据所述第二三维坐标将所述转向构架搬运至所述清洗工作站内。
进一步地,所述运输模块还包括定位运输单元,用于根据所述第一三维坐标将所述转向构架搬运至所述清洗工位。
进一步地,还包括环境检测模块,连接所述处理模块,用于实时检测所述清洗工位处的温度数据、湿度数据和空气浑浊指数,所述采集模块还用于采集所述复合激光清洗装置的装置三维坐标和激光当前输出参数。
进一步地,所述处理模块包括:
处理单元,用于根据所述所述装置三维坐标和所述第一三维坐标处理得到所述复合激光清洗装置与所述转向构架之间的实时相对距离和实时相对角度;
优化单元,用于根据所述温度数据、所述湿度数据和所述空气浑浊指数调整预设的清洁预测模型的权重参数并重新训练,得到优化清洁预测模型。
进一步地,所述处理模块还包括预测单元,连接所述优化单元和所述处理单元,用于将所述实时相对距离、所述实时相对角度、所述当前清洁面积和所述激光当前输出参数输入所述优化清洁预测模型中,得到下一时刻的预测清洁面积。
进一步地,所述处理模块还包括:
初始生成单元,用于根据所述表面颜色数据处理得到所述转向构架表面氧化膜的目标种类以及所述转向构架表面的当前清洁面积,进而根据所述目标种类生成初始激光指令;
指令优化单元,连接所述预测单元和所述初始生成单元,用于根据所述预测清洁面积生成激光调整指令和位置调整指令,根据所述激光调整指令调整所述初始激光指令得到所述激光输出指令。
进一步地,所述位置调整模块包括驱动单元,用于根据所述第一三维坐标驱动所述复合激光清洗装置运动至所述清洗工位。
进一步地,所述位置调整模块还包括调整单元,用于根据所述位置调整指令调整所述复合激光清洗装置与所述转向构架之间的距离和角度。
本发明的有益效果:
本发明通过采集得到转向构架的三维点云数据,然后通过对三维点云数据的处理得到构架三维坐标和激光输出指令,根据构架三维坐标将转向构架运输到清洗工位,同时调整复合激光清洗装置与转向构架之间的相对位置,最终复合激光清洗装置中的第一发射单元和第二发射单元同步向转向构架输出半导体激光和脉冲激光,在利用半导体激光减小转向构架的金属材料与表面附着物之间的结合力的同时利用脉冲激光使表面附着物脱离金属材料,同步进行对转向构架的清洗和除漆操作,显著提升了转向构架的清洁效率。
附图说明
图1是本发明中智能激光清洗控制系统的控制原理图;
图2是本发明中智能激光清洗控制系统的结构示意图。
附图标记:1、采集模块;2、处理模块;21、处理单元;22、初始生成单元;23、优化单元;24、预测单元;25、指令优化单元;3、运输模块;31、搬运单元;32、定位运输单元;4、位置调整模块;41、驱动单元;42、调整单元;5、复合激光清洗装置;51、第一发射单元;52、第二发射单元;6、环境检测模块;7、转向构架;8、构架翻转机构。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,当组件被称为“固定于”另一个组件,它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件,它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件,它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
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发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请同时参见图1和图2,本实施例提供了一种智能激光清洗控制系统,包括:
采集模块1,用于实时采集转向构架7的三维点云数据;
处理模块2,连接采集模块1,用于根据三维点云数据生成转向构架7的构架三维坐标和表面颜色数据,根据表面颜色数据处理得到激光输出指令;
运输模块3,连接处理模块2,用于根据构架三维坐标将转向构架7运输至清洗工位,清洗工位处设有复合激光清洗装置5;
位置调整模块4,连接处理模块2,用于根据构架三维坐标调节复合激光清洗装置5的三维空间位置,以使复合激光清洗装置5朝向转向构架7;
复合激光清洗装置5连接处理模块2,并包括:
第一发射单元51,用于根据激光输出指令向转向构架7输出半导体激光,以减小转向构架7的金属材料与表面附着物之间的结合力;
第二发射单元52,用于根据激光输出指令向转向构架7输出脉冲激光,以使表面附着物脱离金属材料。
具体地,本实施例中,采集模块1可以包括三维成像传感器,其中三维成像传感器包括双目相机、三维扫描仪、RGB-D相机等。三维成像传感器采集到的转向构架7的三维点云数据中包含有构架三维坐标和RGB数据,其中构架三维坐标包含有构架上各采样点的三维坐标,处理模块2可以为数据处理终端。数据处理终端通过对三维点云数据进行分析,得到其中包含的各点的构架三维坐标以及RGB数据,将RGB数据作为表面颜色数据输出。进而利用数据处理终端对表面颜色数据的处理生成激光输出指令,以对清洗工位处的复合激光清洗装置5的激光输出进行控制。复合激光清洗装置5可以为同时集成有两个互不干扰的激光头的组合结构,其中,第一发射单元51可以为高功率半导体激光头,用于向转向构架7发射高功率的大光斑,用大光斑辐照转向构架7表面的附着物,转向构架7表面吸收均等分布的激光能量产生热能,使转向构架7的金属材料和附着物之间形成热膨胀压力,减小两者之间结合力。第二发射单元52可以为脉冲激光头,用于向转向构架7发射高能脉冲激光束,高能脉冲激光束产生的振动冲击波直接使结合力不强的附着物脱离金属材料表面,实现转向构架7表面漆层快速清洗。其中,复合激光清洗装置5的参数包括:
供电方式:380VAC50Hz,脱漆宽度范围20—80mm,脉冲激光的平均功率300W,半导体激光的平均功率2000W,脱漆效率:对漆层厚度200μm的油漆1.8㎡/h,对漆层厚度100μm的油漆4㎡/h,除锈效率:10.0㎡/h普通/轻度锈蚀≤20μm,激光平均输出功率≥200W,工作环境温度-10℃-40℃,工作环境湿度小于70%,光纤长度10m,冷却方式水冷。
本技术方案通过采集得到转向构架7的三维点云数据,然后通过对三维点云数据的处理得到构架三维坐标和激光输出指令,根据构架三维坐标将转向构架7运输到清洗工位,同时调整复合激光清洗装置5与转向构架7之间的相对位置,最终复合激光清洗装置5中的第一发射单元51和第二发射单元52同步向转向构架7输出半导体激光和脉冲激光,在利用半导体激光减小转向构架7的金属材料与表面附着物之间的结合力的同时利用脉冲激光使表面附着物脱离金属材料,同步进行对转向构架7的清洗和除漆操作,显著提升了转向构架7的清洁效率。
本实施方案中,参照图2所示,清洗工位位于清洗工作站内,构架三维坐标包括第一三维坐标和第二三维坐标,第一三维坐标和第二三维坐标分别为转向构架7在清洗工作站内外时的三维坐标,运输模块3包括:
搬运单元31,用于根据第二三维坐标将转向构架7搬运至清洗工作站内;
定位运输单元32,用于根据第一三维坐标将转向构架7搬运至清洗工位。
具体地,本实施例中,搬运单元31可以为AGV搬运小车,用于根据清洗工作站外的第二三维坐标调整搬运轨迹,使得AGV搬运小车将转向构架7搬运至清洗工作站的内部。定位运输单元32可以为设置在清洗工作站内部的联动工装平台,联动工装平台可以实现在清洗工作站内对转向构架7进行定位和运输。当AGV搬运小车将转向构架7放置在联动工装平台上端时,联动工装平台将转向构架7运输至清洁工位。
本实施方案中,参照图1所示,还包括环境检测模块6,连接处理模块2,用于实时检测清洗工位处的温度数据、湿度数据和空气浑浊指数,采集模块1还用于采集复合激光清洗装置5的装置三维坐标和激光当前输出参数,则处理模块2包括:
处理单元21,用于根据装置三维坐标和第一三维坐标处理得到复合激光清洗装置5与转向构架7之间的实时相对距离和实时相对角度;
初始生成单元22,用于根据表面颜色数据处理得到转向构架7表面氧化膜的目标种类以及转向构架7表面的当前清洁面积,进而根据目标种类生成初始激光指令;
优化单元23,用于根据温度数据、湿度数据和空气浑浊指数调整预设的清洁预测模型的权重参数并重新训练,得到优化清洁预测模型;
预测单元24,连接优化单元23和处理单元21,用于将实时相对距离、实时相对角度、当前清洁面积和激光当前输出参数输入优化清洁预测模型中,得到下一时刻的预测清洁面积;
指令优化单元25,连接预测单元24和初始生成单元22,用于根据预测清洁面积生成激光调整指令和位置调整指令,根据激光调整指令调整初始激光指令得到激光输出指令。
具体地,本实施例中,环境检测模块6包括温度传感器、湿度传感器以及激光粒度分析仪,其中温度传感器用于实时检测清洁工位处的温度数据,湿度传感器用于实时检测清洁工位处的湿度数据,激光粒度分析仪在清洁工位背离转向构架7处发射激光,用于检测空气中的颗粒浓度分布,得到空气浑浊指数。采集模块1还包括激光测量仪,用于采集复合激光清洗装置5的激光当前输出参数。激光当前输出参数包括:激光波长、激光类型、激光平均功率、扫描线宽、脉冲重复频率和清洗速度。同时三维成像传感器采集复合激光清洗装置5的装置三维坐标,装置三维坐标包含了复合激光清洗装置5上各采样点的三维坐标。将复合激光清洗装置5和转向构架7设置在同一三维坐标系中,通过在同一三维坐标系中对装置三维坐标和构架三维坐标进行分析计算,得到复合激光清洗装置5与转向构架7之间的实时相对距离和实时相对角度。数据处理终端中预先存储有若干清洗对象的种类以及相应的颜色数据,清洗对象的种类包括:铝合金表面的自然氧化膜、钛合金表面的自然氧化膜、铝合金表面的人工阳极氧化膜、铝合金MIG焊后氧化物、碳钢表面液态防锈油、铝合金表面油漆和碳钢表面镀锌层。各清洗对象的颜色数据与种类互相对应。初始生成单元22首先根据预设的选取规则选取转向构架7的焊缝区域部分的表面颜色数据。其中焊缝区域部分的表面颜色数据还进一步划分为留有氧化膜的表面颜色数据和未留存有氧化膜的表面颜色数据。分别计算表面颜色数据与各清洗对象的颜色数据之间的颜色相似度,当颜色相似度大于98%时则表明表面颜色数据对应的转向构架7表面氧化膜的种类与清洗对象的种类相对应。则此时可以将该清洗对象的种类作为转向构架7表面氧化膜的目标种类输出,实现对转向构架7表面氧化膜种类的精确识别。数据处理终端对不同种类的清洗对象预先配置有相应的初始激光指令,以实现针对转向架构表面不同种类氧化膜的定制清洗。其中,当表面颜色数据与各清洗对象的颜色数据之间的颜色相似度均不大于60%时则表明该表面颜色数据为未留存有氧化膜的表面颜色数据。通过计算未留存有氧化膜的表面颜色数据的面积得到当前清洁面积。数据处理终端还利用若干历史训练数据预先训练得到一清洁预测模型。该清洁预测模型的训练过程包括:引入一初始模型,该初始模型可以为Xgboost算法模型。将历史时刻的若干历史相对角度、若干历史相对距离、若干激光历史输出参数和相应的若干历史清洁面积作为输入,将历史时刻的下一时刻的若干次历史清洁面积作为输出,重新训练Xgboost算法模型得到清洁预测模型。该清洁预测模型可以根据当前时刻的实时相对距离、实时相对角度、当前清洁面积和激光当前输出参数预测得到下一时刻的预测清洁面积。但是在利用激光对转向构架7表面进行除漆的过程中,激光除漆的效果同时受到清洗工位内的环境温度、环境湿度的影响,同时空气浑浊指数会对转向构架7表面颜色数据的获取产生干扰,导致影响当前清洁面积的计算。因此清洁预测模型的预测精度同时受到了温度数据、湿度数据以及空气浑浊指数的干扰,优化单元23分别根据温度数据、湿度数据以及空气浑浊指数对清洁预测模型中的输入层与隐藏层之间的权重参数进行调整并重新训练模型,实现了对模型的精度优化,使得最终重新训练得到的优化清洁预测模型预测得到的下一时刻的预测清洁面积更准确。指令生成单元根据预测清洁面积生成激光调整指令对初始激光指令进行调整得到激光输出指令,复合激光清洗装置5根据调整过后的激光输出指令对转向构架7进激光清洗,不但能保证对转向构架7的清洁度,还能避免激光照射过度损坏转向构架7,提升了激光清洗的稳定性。同时指令生成单元还生成位置调整指令,以调整复合激光清洗装置5与转向构架7之间的距离和角度,不但保证了清洗区域的准确性,同时还能降低清洗过程中干涉和碰撞的风险,提升安全性。
本实施方案中,参照图1所示,位置调整模块4包括:
驱动单元41,用于根据第一三维坐标驱动复合激光清洗装置5运动至清洗工位;
调整单元42,用于根据位置调整指令调整复合激光清洗装置5与转向构架7之间的距离和角度。
具体地,本实施例中,驱动单元41可以为三轴桁架,调整单元42可以为三轴机械臂,三轴桁架带动复合激光清洗装置5运动至清洗工位,三轴机械臂根据位置调整指令调整复合激光清洗装置5与转向构架7之间的距离和角度。三轴桁架与三轴机械臂组成位置调整结构,相较于传统六轴机器人增加三个自由度,在作业过程中可根据加工工位不同,位置调整结构能自动移动至需加工工位,复合激光清洗装置5安装于三轴机械臂端部,能灵活跟随三轴机械臂联动,提升加工效率。
本实施方案中,智能激光清洗控制系统还包括构架翻转机构,构架翻转机构用于激光清洗加工中对转向构架7进行翻转,在激光清洗过程中激光器光纤曲率半径需控制在合理的范围内,复合激光清洗装置5的清洗区域难以覆盖构架底部的焊缝,以此在构架焊缝在激光清洗需进行翻转以清洗转向构架7底部和部分侧面焊缝。
构架翻转机构的技术参数如下:
最大载重:3000kg
旋转轴升降范围:1000-2500mm
升降同步精度:8mm
升降速度:完成一个转向架翻转控制在7分钟内
翻转速度:0-1rpm(变频可调)
翻转角度:0-360°
构架旋转制动力矩:不小于10000NM
电源:380V±10%、50Hz±1;三相五线
环境温度:-10~50℃
相对湿度:<90%
兼容构架类型:通过更改夹紧工装可以满足各种车辆转向构架7。
构架翻转机构功能:
(1)采用独立双立柱门架式结构,分为主立柱门架与辅助立柱门架,分别座落在移动轨道上,借助于导轨可根据不同的构架宽度调整两独立拄间距离和提升机构,当间距调整到位后,便通过安全固定装置锁定在导轨上。
(2)每一门架上配置一台提升电机,通过丝杆可以简便地调整转向架构架固定座的高度,升降机构以门架式机架为导轨。
(3)通过变速系统实现转向构架7安装座作回转运动。采用外齿啮合式回转支承,其转动由主立柱门架上的回转驱动机构带动。在回转驱动带动下即可实现360°任意角度回转,并能自行锁定,在工作位置实现安全定位,使回转平稳、应克服了工件的偏心卡死现象。
(4)构架固定座为液压夹紧式,通过更改夹紧工装可以满足各种车辆构架,构架与固定座之间固定安全可靠。
(5)电器采用多重保护和PLC控制,每个门架上均安装移动式设备急停按钮。
(6)转向架构架的升降分别由升降机构带动,上下两端由电气限位开关限位,主辅架体的、电气控制联接由插接电缆实现。
(7)电控柜安装在主架体的后部位置,高度适于操作。
(8)实现转向架构架升降、回转运动,速度均匀安全可靠。
(9)旋转电机采用变频控制,单侧驱动,且旋转和翻转过程有声光报警提醒作业人员。
本实施方案中,智能激光清洗控制系统还包括烟尘净化装置,设置在清洗工作站内。其中烟尘净化装置可以为烟尘净化器,该烟尘净化器具备四层滤芯,可实时收集激光清洗产生的烟尘,并过滤异味。在复合激光清洗装置5对转向构架7进行激光清洁的过程中,转向构架7表面的细碎附着物脱落时,会在清洗工作站内产生大量的烟尘。为了提升清洗工作站内工作时的清洁度,烟尘净化器的抽尘口安装在复合激光清洗装置5两侧,能够实时收集激光清洗过程产生的烟尘。
以上仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种智能激光清洗控制系统,其特征在于,包括:
采集模块,用于实时采集转向构架的三维点云数据;
处理模块,连接所述采集模块,用于根据所述三维点云数据生成所述转向构架的构架三维坐标和表面颜色数据,根据所述表面颜色数据处理得到激光输出指令;
运输模块,连接所述处理模块,用于根据所述构架三维坐标将所述转向构架运输至清洗工位,所述清洗工位处设有复合激光清洗装置;
位置调整模块,连接所述处理模块,用于根据所述构架三维坐标调节所述复合激光清洗装置的三维空间位置,以使所述复合激光清洗装置朝向所述转向构架;
所述复合激光清洗装置连接所述处理模块,并包括:
第一发射单元,用于根据所述激光输出指令向所述转向构架输出半导体激光,以减小所述转向构架的金属材料与表面附着物之间的结合力;
第二发射单元,用于根据所述激光输出指令向所述转向构架输出脉冲激光,以使表面附着物脱离金属材料。
2.根据权利要求1所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述清洗工位位于清洗工作站内,所述构架三维坐标包括第一三维坐标和第二三维坐标,所述第一三维坐标和所述第二三维坐标分别为所述转向构架在所述清洗工作站内外时的三维坐标,所述运输模块包括搬运单元,用于根据所述第二三维坐标将所述转向构架搬运至所述清洗工作站内。
3.根据权利要求2所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述运输模块还包括定位运输单元,用于根据所述第一三维坐标将所述转向构架搬运至所述清洗工位。
4.根据权利要求2所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:还包括环境检测模块,连接所述处理模块,用于实时检测所述清洗工位处的温度数据、湿度数据和空气浑浊指数,所述采集模块还用于采集所述复合激光清洗装置的装置三维坐标和激光当前输出参数。
5.根据权利要求4所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述处理模块包括:
处理单元,用于根据所述所述装置三维坐标和所述第一三维坐标处理得到所述复合激光清洗装置与所述转向构架之间的实时相对距离和实时相对角度;
优化单元,用于根据所述温度数据、所述湿度数据和所述空气浑浊指数调整预设的清洁预测模型的权重参数并重新训练,得到优化清洁预测模型。
6.根据权利要求5所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述处理模块还包括预测单元,连接所述优化单元和所述处理单元,用于将所述实时相对距离、所述实时相对角度、所述当前清洁面积和所述激光当前输出参数输入所述优化清洁预测模型中,得到下一时刻的预测清洁面积。
7.根据权利要求6所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述处理模块还包括:
初始生成单元,用于根据所述表面颜色数据处理得到所述转向构架表面氧化膜的目标种类以及所述转向构架表面的当前清洁面积,进而根据所述目标种类生成初始激光指令;
指令优化单元,连接所述预测单元和所述初始生成单元,用于根据所述预测清洁面积生成激光调整指令和位置调整指令,根据所述激光调整指令调整所述初始激光指令得到所述激光输出指令。
8.根据权利要求2所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述位置调整模块包括驱动单元,用于根据所述第一三维坐标驱动所述复合激光清洗装置运动至所述清洗工位。
9.根据权利要求7所述的智能激光清洗控制系统,其特征在于:所述位置调整模块还包括调整单元,用于根据所述位置调整指令调整所述复合激光清洗装置与所述转向构架之间的距离和角度。
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