本发明涉及激光表面加工，具体而言，涉及一种智能激光清洗路径规划方法、存储介质及系统。
背景技术：
1、目前，激光清洗技术作为激光表面加工技术的一个重要分支，是利用激光与物质相互作用去除基体表面附着物的清洗方法。其中，对于激光清洗的路径规划，通常采用蚁群算法或模拟退火法等智能规划方法，实现了对激光清洗目标区域的识别、提取以及针对性的扫描路径覆盖。
2、在现有技术中，对路径进行智能规划时，对路径规划是非接触式的，由于附着物的分布存在不连续的孤岛特性，在按照规划的路径进行运动过程中，途径非目标区域的情况是无法避免的，导致在工作中很大程度上会对非目标区域进行清洗，降低激光表面加工的工作效率以及激光清洗的效果。
技术实现思路
1、本发明解决的问题是如何优化激光清洗的清洗效果。
2、为解决上述问题，本发明提供一种智能激光清洗路径规划方法，包括：
3、获取待清洗工件的待清洗区域的二值化图像；
4、根据所述二值化图像，得到所述待清洗区域的所述二值化图像的多个子分区；
5、根据每个所述子分区，进行路径覆盖得到所有所述子分区的覆盖路径；
6、根据所述子分区的覆盖路径，通过预设的路径规划算法，得到所述子分区之间在所述待清洗工件的非清洗区域中的连接路径；
7、根据所述非清洗区域的所述连接路径和所有所述子分区的覆盖路径，得到所述待清洗工件的路径规划。
8、可选地，所述获取待清洗工件的待清洗区域的二值化图像，包括：
9、对所述待清洗工件进行图形采样和处理，得到所述待清洗区域的表面特征，其中，所述表面特征包括边缘、纹理、形状；
10、根据所述待清洗区域的所述表面特征，得到所述待清洗工件的所述待清洗区域；
11、根据预设灰度阈值，对所述待清洗区域进行二值化处理，生成所述待清洗区域的所述二值化图像。
12、可选地，所述根据所述二值化图像，得到所述待清洗区域的所述二值化图像的多个子分区，包括：
13、根据所述待清洗区域的所述二值化图像，建立拓扑坐标系；
14、按照预设的划分规则对所述二值化图像进行拓扑划分，得到所述待清洗区域在拓扑坐标系中的多个坐标集合；
15、根据每个坐标集合，得到所述待清洗区域的所述二值化图像的每个子分区。
16、可选地，所述根据每个所述子分区，进行路径覆盖得到所有所述子分区的覆盖路径，包括：
17、根据每个所述子分区中的所述待清洗区域的所述表面特征，按照预设的覆盖方式进行路径覆盖；
18、当所述子分区中的所述待清洗区域的所述表面特征完全被覆盖后，得到所述子分区的覆盖路径。
19、可选地，所述根据所述子分区的覆盖路径，通过预设的路径规划算法，得到所述子分区之间在所述待清洗工件的非清洗区域中的连接路径，包括：
20、根据所述子分区的所述覆盖路径，得到所述子分区的路径起点和路径终点；
21、根据所有所述子分区的所述路径起点和所述路径终点，通过所述路径规划算法的优化障碍权重和疲劳因子对所述子分区之间的原始对称距离矩阵进行迭代；
22、当迭代完成时，将最后一次迭代的所述原始对称距离矩阵作为路径效用矩阵；
23、根据所述子分区之间的所述路径效用矩阵，得到所述待清洗工件的非清洗区域中的连接路径。
24、可选地，所述根据所有所述子分区的所述路径起点和所述路径终点，通过所述路径规划算法的优化障碍权重和疲劳因子对所述子分区之间的原始对称距离矩阵进行迭代，包括：
25、根据细化步长因子，对所述路径规划算法的初始障碍权重进行优化，得到所述路径规划算法的优化障碍权重；
26、根据所述优化障碍权重和所述路径规划算法的所述疲劳因子对所述原始对称距离矩阵进行更新；
27、将更新完成后的所述原始对称距离矩阵作为路径效用矩阵。
28、可选地，所述根据细化步长因子，对所述路径规划算法的初始障碍权重进行优化，得到所述路径规划算法的优化障碍权重，包括：
29、根据所述细化步长因子，通过优化公式，对所述路径规划算法的初始障碍权重进行优化，得到所述路径规划算法的优化障碍权重；
30、所述优化公式为：
31、
32、其中，为所述初始障碍权重，为所述优化障碍权重，ξ为所述子分区的单元格尺寸，χ为所述细化步长因子，n为所述子分区的单元格数量。
33、可选地，所述根据所述优化障碍权重和所述路径规划算法的所述疲劳因子对所述原始对称距离矩阵进行更新，包括：
34、通过更新方程，根据所述优化障碍权重和所述路径规划算法的所述疲劳因子对所述原始对称距离矩阵进行更新；
35、所述更新方程为：
36、
37、其中，ltau为所述原始对称距离矩阵，η为所述疲劳因子，ltau′为所述路径效用矩阵。
38、本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的智能激光清洗路径规划方法。
39、本发明还提供一种智能激光清洗路径规划系统，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上述任一项所述智能激光清洗路径规划方法。
40、本发明的智能激光清洗路径规划方法、存储介质及系统，通过对待清洗工件进行二值化处理得到二值化图像，得到待清洗工件表面需要清洗的待清洗区域，并将其划分多个子分区，针对每个子分区进行路径覆盖以保证子分区中的待清洗区域能够全部被清理；基于待清洗区域全部能够被清洗的基础上，通过预设的路径规划算法建立每个子分区之间在非清洗区域上的连接路径，以保证将所有子分区的覆盖路径进行连接，缩短在非清洗区域的路径，最终将待清洗区域和非清洗区域的路径结合，得到待清洗工件的整个路径规划，尽可能规避了在非清洗区域中覆盖过多的清洗路径，按照上述规划的路径进行激光清洗，可以提高激光清洗的工作效率，同时减少对非清洗区域的基体表面的损害，进而综合优化了激光清洗的清洗效果。
1.一种智能激光清洗路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能激光清洗路径规划方法，其特征在于，所述获取待清洗工件的待清洗区域的二值化图像，包括：
3.根据权利要求1所述的智能激光清洗路径规划方法，其特征在于，所述根据所述二值化图像，得到所述待清洗区域的所述二值化图像的多个子分区，包括：
4.根据权利要求2所述的智能激光清洗路径规划方法，其特征在于，所述根据每个所述子分区，进行路径覆盖得到所有所述子分区的覆盖路径，包括：
5.根据权利要求1所述的智能激光清洗路径规划方法，其特征在于，所述根据所述子分区的覆盖路径，通过预设的路径规划算法，得到所述子分区之间在所述待清洗工件的非清洗区域中的连接路径，包括：
6.根据权利要求5所述的智能激光清洗路径规划方法，其特征在于，所述根据所有所述子分区的所述路径起点和所述路径终点，通过所述路径规划算法的优化障碍权重和疲劳因子对所述子分区之间的原始对称距离矩阵进行迭代，包括：
7.根据权利要求6所述的智能激光清洗路径规划方法，，其特征在于，所述根据细化步长因子，对所述路径规划算法的初始障碍权重进行优化，得到所述路径规划算法的优化障碍权重，包括：
8.根据权利要求7所述的智能激光清洗路径规划方法，，其特征在于，所述根据所述优化障碍权重和所述路径规划算法的所述疲劳因子对所述原始对称距离矩阵进行更新，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至8中任一项所述的智能激光清洗路径规划方法。
10.一种智能激光清洗路径规划系统，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1-8任一项所述智能激光清洗路径规划方法。
