(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211045018.4 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 深圳市智鼎自动化 技术有限公司 地址 518000 广东省深圳市宝安区新 安街 道兴东社区68区美生创谷二期慧谷 501A室 (72)发明人 吴楷龙　蒋榕　陈磊　 (74)专利代理 机构 深圳市能闻知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44717 专利代理师 熊旺 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06T 17/00(2006.01) G06F 17/18(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06F 119/18(2020.01) (54)发明名称 一种基于多角度的激光控制方法及相关装 置 (57)摘要 本发明涉及一种基于多角度的激光控制方 法及相关装置， 所述方法包括： 所述方法包括： 向 钣金表面发射不同角度的激光束， 根据接收到的 目标激光反射回波进行处理并获得目标表面的 点云信息； 根据点云信息划分为多个区域， 将多 个区域构建钣金的平面模型； 根据钣金加工时的 参数， 利用神经网络预测钣金的波动 幅度； 并根 据波动幅度修正所述平面模型。 本发 明提供一种 基于多角度的激光控制方法及相关装置， 解决了 现有技术需要复杂手段 获取切削的厚度， 导致工 作效率低下的技 术问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115310365 A 2022.11.08 CN 115310365 A 1.一种基于多角度的激光控制方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 向钣金表面发射不同角度的激光束， 根据接收到的目标激光反射 回波进行处理并获得 目标表面的点云信息； 根据点云信息划分为多个区域， 将多个区域构建钣金的平面模型； 根据钣金加工时的参数， 利用神经网络预测钣金的波动幅度； 并根据波动幅度修正所 述平面模型。 2.根据权利要求1所述基于多角度的激光控制方法， 其特征在于， 根据点云信 息划分为 多个区域， 将多个区域构建钣金的平面模型包括： 将钣金划分为多个栅格区域； 获取每个栅格区域的点云信息； 确定每个栅格区域的预设阈值并计算栅格中每一个点到预设加工平面的正交投影距 离， 然后将投影距离与预设阈值进行比较， 如满足 阈值范围则为合格点集， 否则为不合格点 集， 并将不 合格点集划分为 新的栅格区域。 3.根据权利要求2所述基于多角度的激光控制方法， 其特征在于， 所述根据钣金加工时 的参数， 利用神经网络预测钣金的波动幅度； 并根据波动幅度修 正所述平面模型包括： 根据钣金加工的加工的厚度， 刀片的旋转速度， 利用神经网络预测钣金的波动幅度； 根据样条曲线拟合预设阈值与波动幅度的关系； 根据波动幅度修正预设阈值， 将激光电集重新划分为新的合格点集和新的不合格点 集， 根据新的合格点集和新的不合格点集划分为新的栅格区域， 从可以通过不同的栅格区 域重新拟合 新的平面模型。 4.根据权利要求3所述基于多角度的激光控制方法， 其特征在于， 神经网络训练过程包 括： 将根据钣金加工的加工的厚度， 刀片的旋转速度以及此时设备对应钣金 的波动幅度的 作为训练数据集， 基于训练数据和 测试数据对神经网络进行训练。 5.根据权利要求4所述基于多角度的激光控制方法， 其特征在于， 运用奇异谱分析对训 练数据和 测试进行处 理； 对钣金的波动幅度进行奇异谱分析， 剔除奇异小的数据序列以去 除噪声， 获得多组不 同趋势成分的数据样本  ， 其中k为奇异谱分析处理后的数据序列组 数； 对每组不同趋势成分的数据序列中80%的数据作为训练样本集， 其余数据作为测试样 本集， 并且 对训练样本集和 测试样本集进行归一 化， 得到归一 化训练样本集 和测试样本集 。 6.根据权利要求5所述基于多角度的激光控制方法， 其特征在于， 所述使用的归一化方 法为最大最小标准 化,公式如下： 其中， 采用滑动窗口方法， 并且设置批大小为batch_size， k为奇异谱分析后得到 的序权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115310365 A 2列数， 数据打包如下： 从 中提取长度为window_size的连续数据， 将其作为训练集： ， i=1， 2， ……， k； 从 中提取长度为window_ size的连续数据， 将其作为本发明的训练集： ， i=1， 2，……， k。 7.一种基于多角度的激光控制系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 数据采集单元， 向钣金表面发射不同角度的激光束， 根据接收到的目标激光反射回波 进行处理并获得目标表面的点云信息； 建模单元， 根据点云信息划分为多个区域， 将多个区域构建钣金的平面模型； 模型修正单元， 根据钣金加工时的参数， 利用神经网络预测钣金的波动幅度； 并根据波 动幅度修 正所述平面模型。 8.一种计算机设备， 其特征在于， 包括处理器以及用于存储处理器可执行程序的存储 器， 所述处理器执行存储器存储的程序时， 所述计算机设备执行如权利要求1至6中任一项 所述的方法。 9.一种存储介质， 存储程序， 其特征在于， 所述程序被处理器执行时， 所述处理器执行 权利要求1至 6中任意一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115310365 A 3