CN108515262A - 一种新型激光雕刻单元设备控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于激光雕刻技术领域，公开了一种新型激光雕刻单元设备控制系统，所述新型激光雕刻单元设备控制系统包括：供电模块、图像采集模块、雕刻控制模块、图像处理模块、激光发射模块、逐点雕刻模块、显示模块。本发明通过图像处理模块根据环境光条件对待雕刻图像进行色度补偿例如对颜色饱和度进行补偿或者对待雕刻图像色域范围进行扩展，因此能够使得在环境光下显示的图像色彩鲜艳度提高，显示设备的显示效果大大提高；同时通过逐点雕刻模块可以更高效的完成雕刻。

Description

一种新型激光雕刻单元设备控制系统

技术领域

本发明属于激光雕刻技术领域，尤其涉及一种新型激光雕刻单元设备控制系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

激光雕刻加工是利用数控技术为基础，激光为加工媒介。加工材料在激光雕刻照射下瞬间的熔化和气化的物理变性，能使激光雕刻达到加工的目的。激光镌刻就是运用激光技术在物件上面刻写文字，这种技术刻出来的字没有刻痕，物体表面依然光滑，字迹亦不会磨损。然而，现有激光雕刻获取的待雕刻图像效果差；同时雕刻效率低。

无线传感器网络(WSN)定位技术是一种关键核心支撑技术，WSN的某些拓扑控制、路由选择、负载均衡等理论都非常依赖于节点的未知信息。WSN定位基本技术原理是未知节点通过与少量已知位置信息的锚节点进行通信来估算自身的位置。近年来，WSN定位方法研究取得了大量研究成果。

根据定位过程是否需要测量距离，WSN节点定位可采用基于测距的定位方法和无需测距的定位方法，其中基于测距的定位方法需要额外硬件支持，定位成本较高，定位精度高但易受环境因素影响；而无需测距的定位方法虽然定位精度较低，但成本低且不易受环境因素影响，更适合低成本WSN的应用。

根据锚节点是否移动，WSN定位方法可分为静态锚节点定位和动态锚节点定位两种。通常采用静态锚节点时需要一定的密度以满足连通性需求，因此在一定范围内，锚节点数量越多，相应的未知节点定位精度也会越高，而由此也导致一些问题，如锚节点资源浪费、算法复杂度过高、定位成本增高等。而动态锚节点的使用可大大减少锚节点数量，且更灵活，近年来倍受关注，许多学者从不同的角度提出了基于移动锚节点的定位算法。

早期的移动锚节点定位技术研究主要集中在锚节点的移动路径规划，探索在覆盖范围和移动路径长度方面的最优路径选择，如早期出现的Scan、Double Scan和Hilbert路径，以及后来的Circle、S-Curve、螺旋线和随机移动模型等。近年来，针对移动锚节点的辅助定位方法，文献[1]中采用移动锚节点沿部署区域内的等边三角形轨迹遍历整个WSN的方法进行定位，以保证所有未知节点都接收到消息，并得到估计位置，相比其他方法其定位精度较高；文献[2]描述了一种基于正六边形移动轨迹的定位方法，通过多层正六边形实现WSN部署区域的全覆盖，同时针对锚节点采用定向天线，而定向天线有助于提高定位精度。

以上两种定位方法虽然定位思路较新，但是在移动锚节点上均部署GPS，通过GPS提供锚节点的位置信息，然而，GPS本身误差较大，尤其是在节点高速移动过程中，其定位误差必然导致该定位方法存在天然的局限性。

光流估计是计算机图像处理领域内的一个重要基础模块，其研究目的是通过建模计算出视频连续两帧间的运动信息，具体就是第一帧中每个像素在第二帧中的对应匹配像素。经过三十多年的发展，光流估计问题已经有非常多的相关研究，但在真实世界视频里的鲁棒光流估计仍然是个富有挑战性的问题。

光流估计根据所采用的方法的不同，大体可以分为两种：一种是基于Horn和Schunck提出的变分能量优化模型，一种是基于匹配的插值优化模型。

基于变分能量优化模型的算法虽然能够在小位移光流估计中取得非常精确的结果，但这种方法通常会在有大位移运动物体的场景下失败。

基于匹配的插值优化模型主要利用了在大位移运动中，两帧之间视觉关键点的匹配信息对光流估计结果的重要性。以一种相对稠密的匹配结果作为光流估计的初始值，可以很好的解决传统变分能量优化模型存在的问题。

然而，基于匹配的插值优化模型主要问题在于计算稠密匹配需要相当大的代价，并且其匹配结果的精度也直接影响到最终光流估计的效果。针对这种问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有激光雕刻获取的待雕刻图像效果差；同时雕刻效率低。

GPS在雕刻图像节点移动过程中，不能利用时间高精度的参数取代传统的GPS位置信息，WSN未知节点的高效定位存在误差。

计算稠密匹配需要相当大的代价，并且其匹配结果的精度也直接影响到最终光流估计的效果的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种新型激光雕刻单元设备控制系统。

本发明是这样实现的，一种新型激光雕刻单元设备控制系统，所述新型激光雕刻单元设备控制系统包括：

供电模块，与雕刻控制模块连接，用于对雕刻设备进行供电；

图像采集模块，与雕刻控制模块连接，用于通过图像捕捉器获取待雕刻图像；

雕刻控制模块，与供电模块、图像采集模块、图像处理模块、激光发射模块、逐点雕刻模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；具体包括：

步骤一：首先假定未知节点随机分布在一方形区域内，以方形区域中心点为原点建立坐标系，以固定间隔R画出螺旋线作为锚节点的移动路径，区域长为L，螺旋线分为n段，移动锚节点装备双向定向天线移动，按固定角速度ω移动，且定向天线中心轴始终与移动方向垂直，移动路径为固定多层螺旋线，移动过程是由内而外，在坐标原点左侧坐标处开始计时移动，由00:00开始，周期性广播数据包，持续这个过程直到锚节点移动到右侧(R·n/2,0)坐标点时终止；

步骤二、随着锚节点的移动，待定位节点将集中接收到锚节点广播的数据包，当第一次接收到数据包时，将第一次接收到数据包时的时刻值标记为T₁ ⁽¹⁾，并检测第一次接收到数据包时的信号强度值，记为RSSI₁ ⁽¹⁾；当第二次接收到数据包时，将第二次接收到数据包时的时刻值标记为T₂ ⁽¹⁾，并检测第二次接收到数据包时的信号强度值，记为RSSI₂ ⁽¹⁾；重复以上过程，直到不再检测到数据包为止；最后检测到的时刻值为T_n ⁽¹⁾，信号强度值为RSSI_n ⁽¹⁾；

步骤三、未知节点根据T₁ ⁽¹⁾，T_n ⁽¹⁾及角速度ω计算出目前所处圆弧段及角度，得虚拟锚节点中间点的角度及当未知节点分布在螺旋线外侧时，只接收到一轮数据包，而当未知节点分布在螺旋线内侧时，集中接收到两轮数据包，分别位于不同弧段的相同角度方向，第二轮接收到的时刻值和信号强度分别标记为和第二轮计算过程与第一轮相同，得到中间点角度及值；

步骤四、每个未知节点若只检测到一轮数据，则定位于该未知节点圆弧外侧距离d1的位置，d1由信号衰落模型转化得出，然后根据角度值确定该未知节点坐标；若检测到两轮数据，则根据RSSI值较小的轮次信息来确定该未知节点坐标，RSSI越小，对应距离越大，进而待定位节点所接收到的数据越多。

图像处理模块，与雕刻控制模块连接，用于对待雕刻图像进行处理；具体包括：

1)、从待雕刻图像里获取两张连续图像，将两帧图像按时间顺序分别标记为I₁和I₂；

2)、以I₁和I₂为最底层分别构造图像金字塔和

3)、在图像金字塔的每层上生成相同数目的种子点，并将最顶层上的种子点的匹配初始化为随机值；

4)、将步骤3)获得的种子点在由步骤2)的图像金字塔依次从顶层到底层逐层进行匹配，每层种子点的匹配结果作为下一层相应种子点的初始值；

5)、将最底层种子点的匹配结果利用对边缘敏感的插值算法进行插值，将插值结果作为光流估计的初始值，然后利用变分能量优化模型进行优化，最终得到大位移光流估计结果；

激光发射模块，与雕刻控制模块连接，用于通过激光发射器发射激光；

逐点雕刻模块，与雕刻控制模块连接，用于在图像的每一行像素中扫描出每个需要雕刻的像素点，获取需要雕刻的像素点的位置进行雕刻；

显示模块，与雕刻控制模块连接，用于显示图像信息。

进一步，所述图像处理模块处理方法如下：

首先，获取待雕刻图像以及所述待雕刻图像加入环境光底色后的降质图像；

然后，获取所述待雕刻图像和所述降质图像的色度差异；

最后，利用所述色度差异对所述待雕刻图像进行色度补偿以得到补偿后图像。

进一步，所述逐点雕刻模块雕刻方法如下：

步骤1，将待雕刻图像中需要雕刻的像素点定义为T点，将不需要雕刻的点定义为F点；

步骤2，针对待雕刻图像的每一行进行如下操作：提取出本行中从第一个T点到最后一个T之间所有的点；提取出待雕刻图像每一行的第一个T点的位置，称之为左端点；提取出最后一个T点的位置，称之为右端点；

步骤3，将待雕刻图像中左上角的点设为第一个点，从该第一个点所在的行开始，从左向右依次雕刻，在T点位置控制激光器点亮，在F点控制激光器不亮；

步骤4，当雕刻完整行后，将当前点作为参考，计算当前点分别与下一行左右两端点之间的距离，判断下一行哪个端点距离当前点最近，则驱动X轴模块的电机带动滑块移动至该点位置，同时驱动Y轴模块的电机带动滑块向下移动一行；若下一行无T点，则驱动Y轴模块的电机带动滑块再向下移动一行；若选择的下一行的端点为左端点，则下一行从左向右雕刻，若选择的下一行的端点为右端点，下一行从右向左雕刻；以此类推，最终雕刻到图片的最后一行，或剩下的所有行中无一T点。

进一步，固定间隔R的值根据定向天线通信距离设定，所述坐标原点左侧为：(-R/2,0)；锚节点右侧坐标点为：(R·n/2,0)坐标点；

区域长为L，螺旋线分为n段中按照公式L＝R×(n+1)分段，其中，R为固定间隔；

周期性广播数据包中数据包包括移动锚节点的当前时刻值及ID值，用{T，ID}表示，广播的周期为Tsend；

待定位节点P的坐标计算方法为：

利用公式(1)计算出第k轮次的中间时刻点：

其中，n为第k轮次中接收到的数据包次数；

然后利用公式(2)计算出中间点的角度值:

同理其信号强度值为：

根据RSSI测距模型公式：

RSSI＝-(A+10nlg d) (4)

计算出该时刻锚节点与待定位节点之间的距离d_k，式中A为距离发射节点1m处接收信号强度的绝对值，n是路径损耗系数，当未知节点只接收到一轮数据时，d＝d₁；当未知节点接收到两轮数据时，取

然后，设未知节点坐标为(x_i,y_i)，根据式(6)计算出该未知节点所在弧段的半径，

r＝R·m/2+d (6)

其中

最后，根据以上计算所得，代入待定位节点p_i的坐标公式：

至此，求出P点的坐标后，该点的定位过程结束，其他待定位节点均实施上述方法，完成自身的定位过程。

进一步，所述步骤2)将每一级图像的长宽缩小为原来的1/2，分别得到k幅图像，其中和即是最底层的原图，和是最顶层；

所述步骤3)在图像金字塔的每层上生成相同数目的种子点中将最底层的种子点设计为间隔为d的图像网格交点；上层的种子点均是最底层种子点的对应缩放版本，也就是每层种子点在当前层的坐标位置均是下层种子点坐标位置的η倍，即：

{p(s^l)}＝η·{p(s^l-1)}，l≥1；

其中l代表金字塔层数，{p(s^l)}表示第l层种子点的在其上的位置，η表示金字塔缩放系数；

所述步骤3)中将最顶层上的种子点的匹配初始化为随机值，然后与进行匹配，所述与进行匹配包括以下步骤：

第一步：邻域传播，即：

其中s_m表示当前种子点，N_m表示对网格种子点之间使用自然邻域系统时当前种子点的相邻种子点集合，f(s_m)表示当前种子点的运动矢量，C(f(·))表示对当前种子点使用f(·)为运动矢量时的匹配代价；

第二步：随机搜索，以当前最佳运动矢量f(s_m)为中心，以指数递减半径为搜索域，进行随机试探；迭代进行以上两步，直至收敛；

所述步骤4)匹配，每层种子点的匹配结果作为下一层相应种子点的初始值，即：

其中{f(s^l)}为第l层种子点的运动矢量，η为金字塔的缩放系数。

本发明的优点及积极效果为：

本发明通过图像处理模块根据环境光条件对待雕刻图像进行色度补偿例如对颜色饱和度进行补偿或者对待雕刻图像色域范围进行扩展，因此能够使得在环境光下显示的图像色彩鲜艳度提高，显示设备的显示效果大大提高；同时通过逐点雕刻模块可以更高效的完成雕刻。

本发明采用一个移动锚节点辅助完成定位，其特点是采用时间值参数作为定位方法的核心，避免了GPS信息带来的误差，同时利用定向天线增益高，通信距离远的特征，应用于实际环境部署，综合定位精度较高，适合户外的WSN定位；

本发明针对WSN移动锚节点定位技术，提出了一种基于螺旋线的定位方法，具有较高定位精度，该方法优点有：

时间是一种相对精度最高的环境参数之一，本发明利用时间参数计算方法代替传统定位方法中利用GPS确定位置的方法，从定位方法的源头降低了由环境变量带来的误差，具有先天的优越性；

本发明采用的螺旋线移动轨迹可以很好的解决传统移动路径所存在的共线性问题，且应用价值较高；

本发明中移动锚节点适用于实际环境的部署。

本发明只需要不断的使用大块的匹配结果来指导小块的匹配过程，就可以得到精确的大位移匹配；在图像金字塔上由顶层到底层的匹配过程中，不断优化匹配结果。对于在顶层中消失的细小物体，特别是高速运动的细小物体能够在由粗到细的过程中逐渐恢复。相比于传统的基于变分能量优化模型的方法可以更好的处理大位移运动，传统的基于变分能量优化模型的方法因为对初始值有非常高的要求，导致其对于大位移运动时无法找到一个合适的初始值，在即使使用了由粗到细的策略后也并不能解决这个问题，主要是因为在由粗到细的变分优化过程中，顶层的错误逐层传播到了底层，特别是在存在高速运动小物体的情况下，相反，本发明会在由粗到细的过程中，不断优化匹配结果，极大地限制了上层错误的传播；相比于基于匹配的插值优化方法，本发明具有更高效、更灵活的效果，本发明可以随时根据应用场景的不同控制种子点的数目，产生不同效率、不同精度的光流结果。

附图说明

图1是本发明实施例提供的新型激光雕刻单元设备控制系统结构框图。

图中：1、供电模块；2、图像采集模块；3、雕刻控制模块；4、图像处理模块；5、激光发射模块；6、逐点雕刻模块；7、显示模块。

图2本发明实施例提供的局部节点定位示意图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

如图1所示，本发明实施例提供的新型激光雕刻单元设备控制系统包括：供电模块1、图像采集模块2、雕刻控制模块3、图像处理模块4、激光发射模块5、逐点雕刻模块6、显示模块7。

供电模块1，与雕刻控制模块3连接，用于对雕刻设备进行供电；

图像采集模块2，与雕刻控制模块3连接，用于通过图像捕捉器获取待雕刻图像；

雕刻控制模块3，与供电模块1、图像采集模块2、图像处理模块4、激光发射模块5、逐点雕刻模块6、显示模块7连接，用于控制各个模块正常工作；

图像处理模块4，与雕刻控制模块3连接，用于对待雕刻图像进行处理；

激光发射模块5，与雕刻控制模块3连接，用于通过激光发射器发射激光；

逐点雕刻模块6，与雕刻控制模块3连接，用于在图像的每一行像素中扫描出每个需要雕刻的像素点，获取需要雕刻的像素点的位置进行雕刻；

显示模块7，与雕刻控制模块3连接，用于显示图像信息。

本发明提供的图像处理模块4处理方法如下：

首先，获取待雕刻图像以及所述待雕刻图像加入环境光底色后的降质图像；

然后，获取所述待雕刻图像和所述降质图像的色度差异；

最后，利用所述色度差异对所述待雕刻图像进行色度补偿以得到补偿后图像。

本发明提供的逐点雕刻模块6雕刻方法如下：

步骤1，将待雕刻图像中需要雕刻的像素点定义为T点，将不需要雕刻的点定义为F点；

步骤2，针对待雕刻图像的每一行进行如下操作：提取出本行中从第一个T点到最后一个T之间所有的点；提取出待雕刻图像每一行的第一个T点的位置，称之为左端点；提取出最后一个T点的位置，称之为右端点；

步骤3，将待雕刻图像中左上角的点设为第一个点，从该第一个点所在的行开始，从左向右依次雕刻，在T点位置控制激光器点亮，在F点控制激光器不亮；

步骤4，当雕刻完整行后，将当前点作为参考，计算当前点分别与下一行左右两端点之间的距离，判断下一行哪个端点距离当前点最近，则驱动X轴模块的电机带动滑块移动至该点位置，同时驱动Y轴模块的电机带动滑块向下移动一行；若下一行无T点，则驱动Y轴模块的电机带动滑块再向下移动一行；若选择的下一行的端点为左端点，则下一行从左向右雕刻，若选择的下一行的端点为右端点，下一行从右向左雕刻；以此类推，最终雕刻到图片的最后一行，或剩下的所有行中无一T点。

本发明工作时，通过供电模块1对雕刻设备进行供电；通过图像采集模块2获取待雕刻图像；雕刻控制模块3调度图像处理模块4对待雕刻图像进行处理；通过激光发射模块5发射激光；通过逐点雕刻模块6在图像的每一行像素中扫描出每个需要雕刻的像素点，获取需要雕刻的像素点的位置进行雕刻；通过显示模块7显示图像信息。

图2本发明实施例提供的局部节点定位示意图。

下面结合具体分析对本发明作进一步描述。

雕刻控制模块，与供电模块、图像采集模块、图像处理模块、激光发射模块、逐点雕刻模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；具体包括：

步骤一：首先假定未知节点随机分布在一方形区域内，以方形区域中心点为原点建立坐标系，以固定间隔R画出螺旋线作为锚节点的移动路径，区域长为L，螺旋线分为n段，移动锚节点装备双向定向天线移动，按固定角速度ω移动，且定向天线中心轴始终与移动方向垂直，移动路径为固定多层螺旋线，移动过程是由内而外，在坐标原点左侧坐标处开始计时移动，由00:00开始，周期性广播数据包，持续这个过程直到锚节点移动到右侧(R·n/2,0)坐标点时终止；

步骤二、随着锚节点的移动，待定位节点将集中接收到锚节点广播的数据包，当第一次接收到数据包时，将第一次接收到数据包时的时刻值标记为T₁ ⁽¹⁾，并检测第一次接收到数据包时的信号强度值，记为RSSI₁ ⁽¹⁾；当第二次接收到数据包时，将第二次接收到数据包时的时刻值标记为T₂ ⁽¹⁾，并检测第二次接收到数据包时的信号强度值，记为RSSI₂ ⁽¹⁾；重复以上过程，直到不再检测到数据包为止；最后检测到的时刻值为T_n ⁽¹⁾，信号强度值为RSSI_n ⁽¹⁾；

步骤三、未知节点根据T₁ ⁽¹⁾，T_n ⁽¹⁾及角速度ω计算出目前所处圆弧段及角度，得虚拟锚节点中间点的角度及当未知节点分布在螺旋线外侧时，只接收到一轮数据包，而当未知节点分布在螺旋线内侧时，集中接收到两轮数据包，分别位于不同弧段的相同角度方向，第二轮接收到的时刻值和信号强度分别标记为和第二轮计算过程与第一轮相同，得到中间点角度及值；

步骤四、每个未知节点若只检测到一轮数据，则定位于该未知节点圆弧外侧距离d1的位置，d1由信号衰落模型转化得出，然后根据角度值确定该未知节点坐标；若检测到两轮数据，则根据RSSI值较小的轮次信息来确定该未知节点坐标，RSSI越小，对应距离越大，进而待定位节点所接收到的数据越多。

图像处理模块，与雕刻控制模块连接，用于对待雕刻图像进行处理；具体包括：

1)、从待雕刻图像里获取两张连续图像，将两帧图像按时间顺序分别标记为I₁和I₂；

2)、以I₁和I₂为最底层分别构造图像金字塔和

3)、在图像金字塔的每层上生成相同数目的种子点，并将最顶层上的种子点的匹配初始化为随机值；

4)、将步骤3)获得的种子点在由步骤2)的图像金字塔依次从顶层到底层逐层进行匹配，每层种子点的匹配结果作为下一层相应种子点的初始值；

5)、将最底层种子点的匹配结果利用对边缘敏感的插值算法进行插值，将插值结果作为光流估计的初始值，然后利用变分能量优化模型进行优化，最终得到大位移光流估计结果；

激光发射模块，与雕刻控制模块连接，用于通过激光发射器发射激光；

逐点雕刻模块，与雕刻控制模块连接，用于在图像的每一行像素中扫描出每个需要雕刻的像素点，获取需要雕刻的像素点的位置进行雕刻；

显示模块，与雕刻控制模块连接，用于显示图像信息。

所述逐点雕刻模块雕刻方法如下：

步骤1，将待雕刻图像中需要雕刻的像素点定义为T点，将不需要雕刻的点定义为F点；

步骤2，针对待雕刻图像的每一行进行如下操作：提取出本行中从第一个T点到最后一个T之间所有的点；提取出待雕刻图像每一行的第一个T点的位置，称之为左端点；提取出最后一个T点的位置，称之为右端点；

步骤3，将待雕刻图像中左上角的点设为第一个点，从该第一个点所在的行开始，从左向右依次雕刻，在T点位置控制激光器点亮，在F点控制激光器不亮；

步骤4，当雕刻完整行后，将当前点作为参考，计算当前点分别与下一行左右两端点之间的距离，判断下一行哪个端点距离当前点最近，则驱动X轴模块的电机带动滑块移动至该点位置，同时驱动Y轴模块的电机带动滑块向下移动一行；若下一行无T点，则驱动Y轴模块的电机带动滑块再向下移动一行；若选择的下一行的端点为左端点，则下一行从左向右雕刻，若选择的下一行的端点为右端点，下一行从右向左雕刻；以此类推，最终雕刻到图片的最后一行，或剩下的所有行中无一T点。

固定间隔R的值根据定向天线通信距离设定，所述坐标原点左侧为：(-R/2,0)；锚节点右侧坐标点为：(R·n/2,0)坐标点；

区域长为L，螺旋线分为n段中按照公式L＝R×(n+1)分段，其中，R为固定间隔；

周期性广播数据包中数据包包括移动锚节点的当前时刻值及ID值，用{T，ID}表示，广播的周期为Tsend；

待定位节点P的坐标计算方法为：

利用公式(1)计算出第k轮次的中间时刻点：

其中，n为第k轮次中接收到的数据包次数；

然后利用公式(2)计算出中间点的角度值:

同理其信号强度值为：

根据RSSI测距模型公式：

RSSI＝-(A+10nlg d) (4)

计算出该时刻锚节点与待定位节点之间的距离d_k，式中A为距离发射节点1m处接收信号强度的绝对值，n是路径损耗系数，当未知节点只接收到一轮数据时，d＝d₁；当未知节点接收到两轮数据时，取

然后，设未知节点坐标为(x_i,y_i)，根据式(6)计算出该未知节点所在弧段的半径，

r＝R·m/2+d (6)

其中

最后，根据以上计算所得，代入待定位节点p_i的坐标公式：

至此，求出P点的坐标后，该点的定位过程结束，其他待定位节点均实施上述方法，完成自身的定位过程。

所述步骤2)将每一级图像的长宽缩小为原来的1/2，分别得到k幅图像，其中和即是最底层的原图，和是最顶层；

所述步骤3)在图像金字塔的每层上生成相同数目的种子点中将最底层的种子点设计为间隔为d的图像网格交点；上层的种子点均是最底层种子点的对应缩放版本，也就是每层种子点在当前层的坐标位置均是下层种子点坐标位置的η倍，即：

{p(s^l)}＝η·{p(s^l-1)}，l≥1；

其中l代表金字塔层数，{p(s^l)}表示第l层种子点的在其上的位置，η表示金字塔缩放系数；

所述步骤3)中将最顶层上的种子点的匹配初始化为随机值，然后与进行匹配，所述与进行匹配包括以下步骤：

第一步：邻域传播，即：

其中s_m表示当前种子点，N_m表示对网格种子点之间使用自然邻域系统时当前种子点的相邻种子点集合，f(s_m)表示当前种子点的运动矢量，C(f(·))表示对当前种子点使用f(·)为运动矢量时的匹配代价；

第二步：随机搜索，以当前最佳运动矢量f(s_m)为中心，以指数递减半径为搜索域，进行随机试探；迭代进行以上两步，直至收敛；

所述步骤4)匹配，每层种子点的匹配结果作为下一层相应种子点的初始值，即：

其中{f(s^l)}为第l层种子点的运动矢量，η为金字塔的缩放系数。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (5)

1.一种新型激光雕刻单元设备控制系统，其特征在于，所述新型激光雕刻单元设备控制系统包括：

供电模块，与雕刻控制模块连接，用于对雕刻设备进行供电；

图像采集模块，与雕刻控制模块连接，用于通过图像捕捉器获取待雕刻图像；

雕刻控制模块，与供电模块、图像采集模块、图像处理模块、激光发射模块、逐点雕刻模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作；具体包括：

步骤一：首先假定未知节点随机分布在一方形区域内，以方形区域中心点为原点建立坐标系，以固定间隔R画出螺旋线作为锚节点的移动路径，区域长为L，螺旋线分为n段，移动锚节点装备双向定向天线移动，按固定角速度ω移动，且定向天线中心轴始终与移动方向垂直，移动路径为固定多层螺旋线，移动过程是由内而外，在坐标原点左侧坐标处开始计时移动，由00:00开始，周期性广播数据包，持续这个过程直到锚节点移动到右侧(R·n/2,0)坐标点时终止；

步骤二、随着锚节点的移动，待定位节点将集中接收到锚节点广播的数据包，当第一次接收到数据包时，将第一次接收到数据包时的时刻值标记为T₁ ⁽¹⁾，并检测第一次接收到数据包时的信号强度值，记为RSSI₁ ⁽¹⁾；当第二次接收到数据包时，将第二次接收到数据包时的时刻值标记为T₂ ⁽¹⁾，并检测第二次接收到数据包时的信号强度值，记为RSSI₂ ⁽¹⁾；重复以上过程，直到不再检测到数据包为止；最后检测到的时刻值为T_n ⁽¹⁾，信号强度值为RSSI_n ⁽¹⁾；

步骤三、未知节点根据T₁ ⁽¹⁾，T_n ⁽¹⁾及角速度ω计算出目前所处圆弧段及角度，得虚拟锚节点中间点的角度及当未知节点分布在螺旋线外侧时，只接收到一轮数据包，而当未知节点分布在螺旋线内侧时，集中接收到两轮数据包，分别位于不同弧段的相同角度方向，第二轮接收到的时刻值和信号强度分别标记为和第二轮计算过程与第一轮相同，得到中间点角度及值；

步骤四、每个未知节点若只检测到一轮数据，则定位于该未知节点圆弧外侧距离d1的位置，d1由信号衰落模型转化得出，然后根据角度值确定该未知节点坐标；若检测到两轮数据，则根据RSSI值较小的轮次信息来确定该未知节点坐标，RSSI越小，对应距离越大，进而待定位节点所接收到的数据越多。

图像处理模块，与雕刻控制模块连接，用于对待雕刻图像进行处理；具体包括：

1)、从待雕刻图像里获取两张连续图像，将两帧图像按时间顺序分别标记为I₁和I₂；

2)、以I₁和I₂为最底层分别构造图像金字塔和

3)、在图像金字塔的每层上生成相同数目的种子点，并将最顶层上的种子点的匹配初始化为随机值；

4)、将步骤3)获得的种子点在由步骤2)的图像金字塔依次从顶层到底层逐层进行匹配，每层种子点的匹配结果作为下一层相应种子点的初始值；

5)、将最底层种子点的匹配结果利用对边缘敏感的插值算法进行插值，将插值结果作为光流估计的初始值，然后利用变分能量优化模型进行优化，最终得到大位移光流估计结果；

激光发射模块，与雕刻控制模块连接，用于通过激光发射器发射激光；

逐点雕刻模块，与雕刻控制模块连接，用于在图像的每一行像素中扫描出每个需要雕刻的像素点，获取需要雕刻的像素点的位置进行雕刻；

显示模块，与雕刻控制模块连接，用于显示图像信息。

2.如权利要求1所述新型激光雕刻单元设备控制系统，其特征在于，所述图像处理模块处理方法还包括：

首先，获取待雕刻图像以及所述待雕刻图像加入环境光底色后的降质图像；

然后，获取所述待雕刻图像和所述降质图像的色度差异；

最后，利用所述色度差异对所述待雕刻图像进行色度补偿以得到补偿后图像。

3.如权利要求1所述新型激光雕刻单元设备控制系统，其特征在于，所述逐点雕刻模块雕刻方法如下：

步骤1，将待雕刻图像中需要雕刻的像素点定义为T点，将不需要雕刻的点定义为F点；

步骤2，针对待雕刻图像的每一行进行如下操作：提取出本行中从第一个T点到最后一个T之间所有的点；提取出待雕刻图像每一行的第一个T点的位置，称之为左端点；提取出最后一个T点的位置，称之为右端点；

步骤3，将待雕刻图像中左上角的点设为第一个点，从该第一个点所在的行开始，从左向右依次雕刻，在T点位置控制激光器点亮，在F点控制激光器不亮；

步骤4，当雕刻完整行后，将当前点作为参考，计算当前点分别与下一行左右两端点之间的距离，判断下一行哪个端点距离当前点最近，则驱动X轴模块的电机带动滑块移动至该点位置，同时驱动Y轴模块的电机带动滑块向下移动一行；若下一行无T点，则驱动Y轴模块的电机带动滑块再向下移动一行；若选择的下一行的端点为左端点，则下一行从左向右雕刻，若选择的下一行的端点为右端点，下一行从右向左雕刻；以此类推，最终雕刻到图片的最后一行，或剩下的所有行中无一T点。

4.如权利要求1所述新型激光雕刻单元设备控制系统，其特征在于，

固定间隔R的值根据定向天线通信距离设定，所述坐标原点左侧为：(-R/2,0)；锚节点右侧坐标点为：(R·n/2,0)坐标点；

区域长为L，螺旋线分为n段中按照公式L＝R×(n+1)分段，其中，R为固定间隔；

周期性广播数据包中数据包包括移动锚节点的当前时刻值及ID值，用{T，ID}表示，广播的周期为Tsend；

待定位节点P的坐标计算方法为：

利用公式(1)计算出第k轮次的中间时刻点：

其中，n为第k轮次中接收到的数据包次数；

然后利用公式(2)计算出中间点的角度值:

同理其信号强度值为：

根据RSSI测距模型公式：

RSSI＝-(A+10nlgd) (4)

计算出该时刻锚节点与待定位节点之间的距离d_k，式中A为距离发射节点1m处接收信号强度的绝对值，n是路径损耗系数，当未知节点只接收到一轮数据时，d＝d₁；当未知节点接收到两轮数据时，取

然后，设未知节点坐标为(x_i,y_i)，根据式(6)计算出该未知节点所在弧段的半径，

r＝R·m/2+d (6)

其中

最后，根据以上计算所得，代入待定位节点p_i的坐标公式：

至此，求出P点的坐标后，该点的定位过程结束，其他待定位节点均实施上述方法，完成自身的定位过程。

5.如权利要求1所述的高效大位移光流估计方法，其特征在于，所述步骤2)将每一级图像的长宽缩小为原来的1/2，分别得到k幅图像，其中和即是最底层的原图，和是最顶层；

所述步骤3)在图像金字塔的每层上生成相同数目的种子点中将最底层的种子点设计为间隔为d的图像网格交点；上层的种子点均是最底层种子点的对应缩放版本，也就是每层种子点在当前层的坐标位置均是下层种子点坐标位置的η倍，即：

{p(s^l)}＝η·{p(s^l-1)}，l≥1；

其中l代表金字塔层数，(p(s^l)}表示第l层种子点的在其上的位置，η表示金字塔缩放系数；

所述步骤3)中将最顶层上的种子点的匹配初始化为随机值，然后与进行匹配，所述与进行匹配包括以下步骤：

第一步：邻域传播，即：

其中s_m表示当前种子点，N_m表示对网格种子点之间使用自然邻域系统时当前种子点的相邻种子点集合，f(s_m)表示当前种子点的运动矢量，C(f(·))表示对当前种子点使用f(·)为运动矢量时的匹配代价；

第二步：随机搜索，以当前最佳运动矢量f(s_m)为中心，以指数递减半径为搜索域，进行随机试探；迭代进行以上两步，直至收敛；

所述步骤4)匹配，每层种子点的匹配结果作为下一层相应种子点的初始值，即：

其中{f(s^l)}为第l层种子点的运动矢量，η为金字塔的缩放系数。