一种玻璃材质表面的激光自适应清洗装置及方法

技术特征：
1.一种玻璃材质表面的激光自适应清洗装置，其特征在于，包括光学光束组件(21)、视觉传感器(22)、图像处理后端(23)、激光发生器(24)、控制电路(26)和显示界面(27)；所述光学光束组件(21)与激光发生器(24)连接，所述激光发生器(24)与控制电路(26)连接，所述视觉传感器(22)与图像处理后端(23)连接，所述图像处理后端(23)与控制电路(26)连接；所述光学光束组件(21)用于实现激光的传导以及线激光宽度的调整；所述激光发生器(24)用于发射不同功率、焦距的线激光；所述视觉传感器(22)用于实时拍摄玻璃表面，获得待清洗玻璃表面的彩色图像和深度信息，并将信息传送到图像处理后端(23)；所述图像处理后端(23)对比预先学习所得的知识库，进行图像分析识别；所述控制电路(26)根据图像处理后端(23)的分析结果控制激光发生器(24)的参数及扫描速度并控制清洗装置的清洗路径和清洗次数；根据图像处理后端(23)识别的图像计算清洁率，根据清洁率控制清洗次数。2.根据权利要求1所述的玻璃材质表面的激光自适应清洗装置，其特征在于，包括i/o接口(25)和显示界面(27)；所述显示界面(27)通过i/o接口(25)与控制电路(26)连接；所述显示界面(27)用于显示装置工作状态、激光参数及清洁率。3.根据权利要求1所述的玻璃材质表面的激光自适应清洗装置，其特征在于，所述激光发生器(24)发射的为窄脉宽激光，激光脉宽在1ns～18ns，激光脉冲能量为100mj～10j。4.根据权利要求1所述的玻璃材质表面的激光自适应清洗装置，其特征在于，所述激光处于不可见光波段，激光形状为线激光。5.一种利用如权利要求1-4任一项所述的玻璃材质表面的激光自适应清洗装置进行激光自适应清洗的方法，其特征在于，包括如下步骤：s1：预先拍摄玻璃材质表面不同类型的污渍，通过学习训练建立污渍特征库；s2：使用视觉传感器实时拍摄玻璃表面图像；s3：通过比对预先学习所得的知识库进行图像分析处理，分析玻璃表面的污垢成分，大小，污染程度，评估玻璃表面的清洗效果；s4：根据步骤s3分析结果计算并调整下一时刻的清洗参数，包括激光功率和线激光的宽度；s5：根据线激光的宽窄、实时功率，动态规划清洗路径以及扫描速度，进行全覆盖清洗；s6：重复执行s2～s4，直到清洗路径覆盖整个玻璃表面，结束本次清洗。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述s1的玻璃材质包括玻璃窗体，玻璃幕墙，光伏面板；所述污渍的类型包括：细小灰尘，结块泥浆，动物粪便，固化水渍印记；所述污渍特征库包括污渍特征参数，所述污渍特征参数包括污渍的大小，所述污渍的大小为污垢的长度、宽度和厚度。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述s4使用窄脉宽激光的振动效应使污渍脱离玻璃表面，窄脉宽激光使物体温度升高，引起热膨胀，从而在附着面产生冲击力；在恒定激光功率的情况下，激光脉冲宽度越短，线激光宽度越短，对污垢产生的冲击力越大。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述s4包括如下具体步骤：s401：根据污垢的类型选定激光器的功率级别和线激光的宽度范围以及脉冲
宽度范围划分激光功率级别后，具体的功率大小根据污垢的大小在该功率级别范围内选择，功率大小正比于污垢的大小，即a为污垢的长度、b为污垢的宽度，h为污垢的厚度；s402：根据污垢在线激光扫描方向的长度，在步骤s401确定的线宽范围中选择线宽大小l，如果污垢长度a在线宽范围内则使用污垢长度a作为激光线宽，如果污垢长度a大于线宽范围l

则使用线宽上边界值l

，反之则使用下边界值l-；s403：根据选定的功率大小和线宽大小l，计算激光的脉冲宽度τ。

技术总结
本发明属于玻璃清洗技术领域，公开了一种玻璃材质表面的激光自适应清洗装置及方法，包括一种玻璃材质表面的激光自适应清洗装置，包括光学光束组件、视觉传感器、图像处理后端、激光发生器、控制电路和显示界面；光学光束组件与激光发生器连接，激光发生器与控制电路连接，视觉传感器与图像处理后端连接，图像处理后端与控制电路连接。本发明通过比对预先学习所得的知识库进行图像分析处理，分析玻璃表面的污垢成分，大小，污染程度，评估玻璃表面的清洗效果；计算并调整下一时刻清除污垢所需的激光功率和线激光的宽度；根据线激光的宽窄、实时功率动态规划清洗路径以及扫描速度，提高清洗效率的同时保证玻璃表面得到全覆盖的清洗效果。效果。效果。


技术研发人员：王进 郑胜锋 陈磊杰 李小飞 陆国栋
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2022.08.11
技术公布日：2022/11/15