1.基于人工智能的钢结构智能打磨控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取钢结构图像，提取所述钢结构图像中的待研磨图像；

将所述待研磨图像进行灰度化处理，得到灰度图，并对所述灰度图进行傅里叶变换，得到待研磨图像的频谱图；

根据所述频谱图，得到待研磨图像不同方向上的研磨数据，对所述研磨数据进行PCA降维，得到研磨数据在第一主成分上的投影距离，进而得到各方向的单高斯模型；

计算各方向的单高斯模型的混合系数，根据所述混合系数，将各方向的单高斯模型进行融合，得到高斯混合模型，并将所述高斯混合模型的峰值对应的方向作为研磨方向，对钢结构进行研磨，获取研磨后的研磨区域图像；

对所述研磨区域图像进行PCA降维得到各方向上的研磨投影距离，根据所述研磨投影距离和所述高斯混合模型的峰值，计算当前焊接处的研磨程度；当研磨程度小于设定阈值时，符合研磨要求，停止研磨，当研磨程度大于设定阈值时，则需要继续研磨；

研磨数据的获取方式为：

1）获取频谱图的最大值点，获取最大值点在频谱图中的坐标位置，以最大值点对应的坐标位置为坐标原点，建立笛卡尔坐标系，将笛卡尔坐标系映射在频谱图中；

2）依次获取频谱图在设定间隔方向上的所有频谱值，得到各方向上像素点对应的频谱值；

3）计算待研磨图像的各方向上的图像边界点到坐标原点的距离；

4）沿某一方向建立直角坐标系，中心点为坐标原点，该方向频谱图中的像素点与中心点之间的距离为横坐标，该方向上频谱图中的像素点对应的频谱值为纵坐标，建立对应方向的变化曲线；对所述变化曲线进行平滑处理，得到平滑曲线；并获取平滑曲线上每相邻两像素点之间的斜率，比较斜率与设定阈值的大小，当斜率小于设定阈值，则平滑曲线与横坐标平行，获取斜率对应的相邻两像素点中的后一像素点到坐标原点的距离；

5）根据所述待研磨图像的边界点到坐标原点的距离和斜率对应的相邻两像素点中的后一像素点到坐标原点的距离，计算各方向的灰度范围；

6）将每一个像素点对应的频谱值与平滑曲线对应的值做差，得到对应方向上该像素点的差值，并对所有差值求和，得到该方向上的值波动程度；

7）将灰度范围与值波动程度作为对应方向的研磨数据。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的钢结构智能打磨控制方法，其特征在于，所述单高斯模型为：

其中，为常数，取 ， 为i方向的投影距离，X为方向的大小，为0 n，n≤360。

~

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的钢结构智能打磨控制方法，其特征在于，当前焊接处的研磨程度 ：

其中， 研磨区域图像的各方向的研磨数据在PCA降维后的研磨投影距离， 为混合高斯模型的峰值。