一种基于机器视觉的工业加工控制方法

专利主权项内容

1.一种基于机器视觉的工业加工控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：设置加工控制平台，通过加工控制平台对企业内的生产设备进行录入并标记，根据标记结果对生产设备设置对应的数据采集装置、产品数据库、数据处理模块和智能控制模块；步骤S2：将数据采集装置采集对应生产设备对应产品传送装置的运行速度、图像数据和对应产品的位置信息，将其发送至数据处理模块；步骤S3：通过数据处理模块将所获得的图像数据进行降噪处理，完成降噪处理后将数据采集装置采集过程中的重叠区域进行图像融合，获取对应的滤波图像和融合图像，通过鉴别函数提取其中所包含的产品信息；步骤S4：将产品数据库中所储存的产品数据设置为训练集和验证集，根据产品数据中的数据类型分别将输入至产品分类模型和卷积神经网络中进行训练，完成训练后获取所提取的产品信息对应数据类型的匹配度，根据综合匹配数据获取对应产品的分类结果；步骤S5：通过智能控制模块根据对应产品的分类结果和其位置信息设置对应的传输路径，并获取对应类型产品数量和处理效率；根据所获得的效率数据对产品传送装置的运行速度进行调节；所述设置加工控制平台，通过加工控制平台对企业内的生产设备进行录入并标记，根据标记结果对生产设备设置对应的数据采集装置、产品数据库、数据处理模块和智能控制模块的过程包括：设置加工控制平台，由企业内工作人员对企业内的生产设备依次进行录入，并在录入过程中设置对应生产设备的标号，将所录入的对应的产品信息储存至对应标号的产品数据库中进行储存，根据其生产需要设置产品传送装置，所述产品传送装置用于连接对应的生产设备，且在产品传输装置对应位置处安装有数据采集装置采集相关的数据信息；所述加工控制平台中设置有数据处理模块和智能控制模块，所述数据处理模块与各个标号对应的生产设备相互对应，获取所采集的数据信息进行分析处理；所述智能控制模块用于根据所分析的结果对产品进行传输；所述将数据采集装置采集对应生产设备对应产品传送装置的运行速度、图像数据和对应产品的位置信息，将其发送至数据处理模块的过程包括：所述数据采集装置包括速度采集装置、图像采集装置和实时监测装置，所述速度采集装置用于采集对应产品传送装置的运行速度，将对应标号生产设备对应产品传送装置所获得的运行速度上传至加工控制平台；所述实时监测装置用于实时监测产品传送装置上对应的产品数据的位置信息；所述图像采集装置安装在对应标号的产品传送装置的对应位置处，其中设置有图像采集区域，所述加工控制平台根据对应产品传送装置的运行速度设置对应标号图像采集装置的图像采集周期，所述图像采集装置根据所设置的图像采集周期采集对应图像采集区域内的图像数据，将对应标号产品传送装置处所采集的图像数据上传至数据处理模块；所述通过数据处理模块将所获得的图像数据进行降噪处理，完成降噪处理后将数据采集装置采集过程中的重叠区域进行图像融合，获取对应的滤波图像和融合图像，通过鉴别函数提取其中所包含的产品信息的过程包括：所述加工控制平台获取对应图像数据的标号，根据所获得的标号将所获得的图像数据依次发送至对应标号的数据处理模块中，所述数据处理模块获取对应标号的图像数据，根据对应图像数据所获得的时间依次对其进行排序并编号，将所获得的图像数据输入至高斯滤波器，对其进行降噪处理，获得对应编号的滤波图像，将所获得的滤波图像分别进行图像融合；将相邻编号的滤波图像根据几何运动模型获取滤波图像之间的联系，将对应的滤波图像转换到统一的坐标系内，通过SIFT算法提取滤波图像的局部特征，实现图像配准，获取滤波图像的重叠区域，通过加权平均融合法将相邻滤波图像重叠区域的像素灰度值进行加权计算，对其进行叠加计算获得平均值，从而得到对应的融合图像；将所获得的滤波图像和融合图像通过滑动窗口的过程输入至鉴别函数中，通过鉴别函数提取其中所包含的产品信息，并对所提取的各个产品信息进行编号，获取对应的产品信息；所述将产品数据库中所储存的产品数据设置为训练集和验证集，根据产品数据中的数据类型分别将输入至产品分类模型和卷积神经网络中进行训练的过程包括：所述加工控制平台中设置对应标号生产设备对应的产品数据库；所述产品数据库中包括对应的生产设备所生产产品的数据信息，所述数据信息中包括形状信息、尺寸信息、色泽信息和特征信息；根据产品数据库中的形状信息和尺寸信息以及色泽信息和特征信息分别设置对应产品的训练集和验证集，通过将形状信息和尺寸信息对应的训练集对产品分类模型进行训练，通过将色泽信息和特征信息对应的训练集卷积神经网络进行训练，对经过训练的产品分类模型和卷积神经网络通过对应的验证集对其进行验证，获取对应的验证结果，将对应的验证集和所输出的验证结果进行对比，获取验证误差，设置误差阈值，当验证误差小于误差阈值时，则完成训练，设置时间间隔周期，达到时间间隔周期后对产品分类模型和卷积神经网络进行更新训练，并将完成训练的产品分类模型和卷积神经网络储存在对应标号的数据处理模块中；所述完成训练后获取所提取的产品信息对应数据类型的匹配度，根据综合匹配数据获取对应产品的分类结果的过程包括：将产品信息分别输入至产品分类模型和卷积神经网络中，获取对应的验证结果，所述验证结果中包括形状信息、尺寸信息、色泽信息和特征信息对产品数据库中对应的产品信息的匹配度；所述数据处理模块中设置有对应产品形状信息、尺寸信息、色泽信息和特征信息对应的匹配系数，将对应产品数据的匹配度与匹配系数相乘，将所获得的各个乘积相加，获得对应的编号产品的综合匹配数据，设置产品分类区间，根据综合匹配数据所属产品分类区间将产品分为标准产品、异常产品和严重异常产品，根据其分类结果对相应的编号进行关联；所述通过智能控制模块根据对应产品的分类结果和其位置信息设置对应的传输路径，并获取对应类型产品数量和处理效率的过程包括：所述加工控制平台中根据对应标号的生产设备设置有对应的智能控制模块，所述智能控制模块与数据处理模块相互关联，获取对应产品的分类结果；所述产品传送装置中根据对应产品的分类结果设置有子传送装置，获取其分类结果，根据分类结果设置对应编号产品的传输路径；所述智能控制模块获取各个传输路径和其产品所在位置信息，根据传输路径中对应子传输装置的位置信息与其产品所在位置信息设置对应编号的传送优先级，两者距离越短传送优先级越高，根据传送优先级通过产品提取装置依次对产品提取至对应的子传送装置上，并对产品提取装置的运行速度进行监测；所述智能控制模块获取实时监测装置所监测到的累积编号的总数量、数据处理模块完成处理的分类产品数量以及待传送数量，设置处理时间监测周期，获取处理时间监测周期内的生产效率、处理效率和传送效率；所述根据所获得的效率数据对产品传送装置的运行速度进行调节的过程包括：所述智能控制模块获取处理效率分别与生产效率和传送效率之间的关系，当处理效率大于生产效率时，则提高产品传送装置的运行速度，直至两者相等，当处理效率小于生产效率时，则减慢产品传送装置的运行速度，直至两者相等；当处理效率大于传送效率时，则提高产品提取装置的运行速度，当处理效率小于传送效率时，则降低产品提取装置的运行速度，直至两者相等。