CN109948247B - 一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法 - Google Patents
一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109948247B CN109948247B CN201910205333.0A CN201910205333A CN109948247B CN 109948247 B CN109948247 B CN 109948247B CN 201910205333 A CN201910205333 A CN 201910205333A CN 109948247 B CN109948247 B CN 109948247B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spraying
- handicraft
- area
- optimal
- views
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Application Of Or Painting With Fluid Materials (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,包括以下步骤:1、构建工艺品三维模型并生成对应的工程图;2、根据喷头的空间摆放位置及三个基本喷涂方向,导入对应视角方向的工程图;基于工程图中的可见和不可见部分信息,计算三个喷涂方向对应的面积加权值,用以综合衡量可见与不可见部分面积的总体大小;比较得到的面积加权值,最大值对应的喷涂方向即为最优喷涂方向;3、根据最优喷涂方向和设定的喷涂参数渲染工艺品三维模型,得到工艺品表面喷涂仿真结果;4、将漏喷区域的相关信息,转换成数字信息存入产品数据库。该方法有利于优化喷涂方向,减小漏喷区域,得到最优喷涂仿真效果,从而提高生产效率并降低生产成本。
Description
技术领域
本发明涉及工艺品喷涂仿真技术领域,具体涉及一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法。
背景技术
随着计算机技术的发展,仿真技术、图像处理技术、视觉识别技术等在工业中得到大量应用。在工程设计、理论研究和产品开发中,仿真技术的使用为开发者节省许多不必要的实验成本,带来了高额的经济效益。图像处理技术与视觉识别技术更多的应用于工业产品的质量检测,相对于工人的肉眼识别,机器视觉检测更具有高精度、高效率、低成本的特点,因此在工业中得到快速推广。
在工艺品喷涂领域,由于其特殊复杂且多样化的产品结构,往往会对喷涂效果产生不同的影响,最常见的就是工艺品漏喷缺陷。工艺品多样化的产品结构使漏喷缺陷区域的检测变得困难,因而仿真技术在工艺品喷涂领域得到广为应用。目前,公知的工艺品喷涂仿真方法是对产品表面漆膜厚度的数学建模,得出形状规则的工艺品表面不同位置的漆膜厚度,漏喷点多为表面曲率较大处的边界点。然而,因工艺品结构所产生的自遮挡漏喷情况却无法通过此类仿真得到且二维图片显示的漏喷情况远不如三维立体显示更加直观。
传统的工艺品制造企业中,喷涂流程主要包括:喷粉、喷漆和补喷三道工序,中小型企业基本无法实现产线全自动化,漏喷部位主要产生在喷头喷涂工艺品时被结构遮挡住的区域,人工操作主要集中在肉眼识别这些区域以及人工对这些漏喷部位进行补喷。
在大多数工艺品产线中,产品通过人工悬挂在导轨的挂钩上依次进入各个工序。由于缺乏科学的悬挂方式,喷涂后的工艺品产生了许多不必要的漏喷区域,直接增加了人工成本和补喷工序中的喷漆消耗。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,该方法有利于优化喷涂方向,减小漏喷区域,得到最优喷涂仿真效果,从而提高生产效率并降低生产成本。
为实现上述目的,本发明的技术方案是:一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,包括以下步骤:
步骤S1:构建工艺品三维模型,并根据设定的视角方向生成对应的工程图;
步骤S2:根据喷头的空间摆放位置,有三个基本喷涂方向,即上下方向、左右方向、前后方向,导入对应视角方向的工程图;基于工程图中的可见部分和不可见部分信息,计算三个喷涂方向对应的面积加权值,用以综合衡量可见部分与不可见部分面积的总体大小;比较得到的面积加权值,最大值对应的喷涂方向即为最优喷涂方向;
步骤S3:根据最优喷涂方向和设定的喷涂参数渲染工艺品三维模型,得到工艺品表面喷涂仿真结果;
步骤S4:将漏喷区域的相关信息,转换成数字信息存入产品数据库。
进一步地,所述步骤S1具体包括以下步骤:
步骤S11:通过三维建模软件构建工艺品三维模型,并以加工工艺品时采用的工程图确定视角方向,扩展生成工艺品三维模型对应的六视图;
步骤S12:在三维建模软件中对生成的工程图进行处理,显示各个视图的隐藏边线,并分别保存显示和不显示隐藏边线的各个视图。
进一步地,所述步骤S2具体包括以下步骤:
步骤S21:将六视图分成三组即三个喷涂方向,上下、左右、前后各为一组,分别提取三组视图中的虚线部分和外轮廓实线部分;
步骤S22:自动计算每组视图中虚线部分和外轮廓实线部分的总长度;
步骤S23:按公式z=ax+by分别计算三组视图的面积加权值,其中,x、y分别为外轮廓实线、虚线部分的总长度,a、b分别为外轮廓实线、虚线部分的加权系数;
步骤S24:自动比较三组视图的面积加权值z的大小,按从大到小依次排列,z值最大对应的喷涂方向即为最优喷涂方向。
进一步地,所述步骤S3中,喷涂参数根据实际工况设定,且可根据实际工况设定多个喷涂参数,形成不同喷涂方案,得到不同喷涂仿真结果,据此确定最优的喷涂参数,进而得到最优的喷涂仿真效果。
相较于现有技术,本发明的有益效果是:通过计算确定不同工艺品的最佳喷涂方向,直接缩小漏喷区域的面积,并利用渲染软件仿真得到更加精确的三维漏喷位置,减少喷涂工序和补喷工序的前期规划时间,提高生产效率并降低生产成本,提高生产线喷涂工艺的自动化程度和智能程度。
附图说明
图1是本发明实施例的实现流程图。
图2是本发明实施例中工艺品的三维模型图。
图3是本发明实施例中工艺品三维模型的六视图。
图4是本发明实施例中喷涂工序现场空间布置示意图。
图5是本发明实施例中各喷涂方向优先级顺序结果图。
图6是本发明实施例中工艺品三维模型的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
请参照图1,本发明提供一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,包括以下步骤:
步骤S1:构建工艺品三维模型,并根据设定的视角方向生成对应的工程图。具体包括以下步骤:
步骤S11:通过三维建模软件SolidWorks构建工艺品三维模型,并以加工工艺品时采用的工程图确定视角方向,扩展生成工艺品三维模型对应的六视图。工厂在制作加工工艺品时一般已有三视图,为了避免对工艺品制作加工工艺产生影响,以已有的工程图为基础来确定视角方向,扩展得到所需的六视图。而以此得到的工程图,与工艺品在导轨挂钩上的悬挂方向也是相适应的。本实施例中得到的工艺品三维模型及对应的六视图如图2、3所示。
步骤S12:在三维建模软件中对生成的工程图进行处理,显示各个视图的隐藏边线,并分别保存并导出显示隐藏边线和不显示隐藏边线的各个视图。其中虚线所表示的隐藏边线即为在此方向上工件所产生的自遮挡部分,也就是高危漏喷区域。
步骤S2:根据喷头的空间摆放位置,有三个基本喷涂方向,即上下方向、左右方向、前后方向,据此导入对应视角方向的工程图,即上视图、下视图、左视图、右视图、前视图和后视图。基于工程图中的可见部分和不可见部分信息,计算三个喷涂方向对应的面积加权值,用以综合衡量可见部分与不可见部分面积的总体大小。比较得到的面积加权值,最大值对应的喷涂方向即为最优喷涂方向。
如图4所示,两个碟形喷头沿竖直方向往复运动的同时进行360°不间断喷涂,工件通过挂钩挂在导轨上并沿导轨进入喷涂工序,根据产线中喷头摆放位置,确定该产线的工艺品有三个基本喷涂方向,将六视图分成三组即三个喷涂方向,上下、左右、前后各为一组。
分别提取三组视图中的虚线部分和外轮廓实线部分,然后自动计算每组视图中虚线部分和外轮廓实线部分的总长度。具体方法为:
将图像以JPG或PNG格式导入OpenCV程序中,调用cvtColor函数将三通道彩色图像变换成单通道灰度图像,并通过for循环遍历每个像素点Point(x,y),对图像进行反色操作,每组视图得到两幅背景灰度值为0、物体轮廓灰度值为255的图片,分别是具有显示隐藏线的Image1和不具有显示隐藏线的Image2。
使用帧差法,调用OpenCV的AbsDiff函数,输出Image1灰度值与Image2灰度值之差的绝对值,得到只具有虚线部分的图片Image3。该方法的优点是可以准确并完整的识别图片中的所有虚线段,且函数简单、程序简洁。
将灰度图像即Image1、Image3使用Canny算法进行边缘提取,得到二值图像。Canny算法-非最大信号抑制表达式为:
其中:G表示像素点灰度值的变化梯度,Gx、Gy分别表示在x、y方向上的变化梯度,θ为最大梯度的方向角度。
对二值图像调用findContours函数提取Image1的外轮廓和Image3的全部轮廓。再使用drawContours函数绘制出Image1的外轮廓和Image3的全部轮廓也就是工艺品在该方向上视图的外轮廓实线和被遮挡的虚线部分。
计算每个轮廓对象的矩,中心矩表达式为:
使用arcLength函数计算每个轮廓的弧长,并将得到的每个弧长数据累加得到轮廓的总长度,即Image1的外轮廓实线总长度和Image3的虚线轮廓总长度。
判断何为最佳喷涂方向有两个因素:1)视图中产品可见部分面积最大;2)视图中产品不可见部分面积最小。
通过这两个因素确定自变量为可见部分面积和不可见部分面积,设因变量为面积加权值z,满足上述两个因素就要使z值最大。因此设外轮廓实线、虚线部分总长度分别为x、y,其加权系数分别为a、b,则面积加权值z=ax+by。
通过大量的实验数据,设定加权系数的取值:a=0.4,b=0.6,则面积加权值的表达式为:
z=0.4x+0.6y
通过上述方法分别计算得到三组视图,即三个方向的面积加权值z1、z2、z3。比较它们的大小并按照从大到小的顺序依次排列,z值最大对应的那个方向即为最优喷涂方向,如图5所示为优先级顺序结果。
利用轮廓线的总长度代替面积计算具有下述优点:在该喷涂方向上被遮挡面积大的区域会覆盖住同一方向上面积更小且完全包含的区域,在计算过程中只会对大面积的部分实行一次计算,被完全遮盖的小面积区域则不予计算。而在利用轮廓线长度的计算方法中,只要多个区域的轮廓线不是完全重叠就可以被多次计算,相比前者具有更高的准确度。
步骤S3:根据最优喷涂的方向和设定的喷涂参数渲染工艺品三维模型,得到工艺品表面喷涂仿真结果。其中,喷涂参数根据实际工况设定。在本发明的较佳实施例中,可根据实际工况设定多个喷涂参数,形成不同喷涂方案,得到不同喷涂仿真结果,据此确定最优的喷涂参数,进而得到最优的喷涂仿真效果。
具体地,在CINEMA 4D中模拟产线的实际喷涂环境,利用灯光渲染仿真喷涂过程,以聚光灯代替碟形喷头,设置喷涂参数:物距460mm,聚光灯纵向夹角5°,横向夹角120°。将工艺品三维模型导入到该环境中,调整模型位置将自遮挡面积最小的一组视图即优先级最高的方向正对聚光灯。
设置好仿真环境后进行交互式渲染,得到漏喷区域的三维信息,仿真结果如图6所示,黑色阴影区域则为喷涂质量不合格区域即漏喷区域。此仿真方法显示效果相对传统二维仿真效果图更加直观,位置信息、漏喷区域面积更加准确且更易被现场工人理解。
步骤S4:将漏喷区域的相关信息,包括面积、质心点坐标、轮廓长度等,转换成数字信息存入产品数据库。
导出仿真结果的所有等轴侧视图,利用OpenCV对图像进行后处理,标识出所有漏喷区域的轮廓,并计算这些轮廓的质心点坐标和面积以及轮廓长度,将这些数字信息存入产品数据库中,为后续的补喷工序提供必要的资料。
以上是本发明的较佳实施例,凡依本发明技术方案所作的改变,所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时,均属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:构建工艺品三维模型,并根据设定的视角方向生成对应的工程图;
步骤S2:根据喷头的空间摆放位置,有三个基本喷涂方向,即上下方向、左右方向、前后方向,导入对应视角方向的工程图;基于工程图中的可见部分和不可见部分信息,计算三个喷涂方向对应的面积加权值,用以综合衡量可见部分与不可见部分面积的总体大小;比较得到的面积加权值,最大值对应的喷涂方向即为最优喷涂方向;
步骤S3:根据最优喷涂方向和设定的喷涂参数渲染工艺品三维模型,得到工艺品表面喷涂仿真结果;
步骤S4:将漏喷区域的相关信息,转换成数字信息存入产品数据库;
所述步骤S2具体包括以下步骤:
步骤S21:将六视图分成三组即三个喷涂方向,上下、左右、前后各为一组,分别提取三组视图中的虚线部分和外轮廓实线部分;
步骤S22:自动计算每组视图中虚线部分和外轮廓实线部分的总长度;
步骤S23:按公式z = ax+by分别计算三组视图的面积加权值,其中,x、y分别为外轮廓实线、虚线部分的总长度,a、b分别为外轮廓实线、虚线部分的加权系数;
步骤S24:自动比较三组视图的面积加权值z的大小,按从大到小依次排列,z值最大对应的喷涂方向即为最优喷涂方向。
2.根据权利要求1所述的一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括以下步骤:
步骤S11:通过三维建模软件构建工艺品三维模型,并以加工工艺品时采用的工程图确定视角方向,扩展生成工艺品三维模型对应的六视图;
步骤S12:在三维建模软件中对生成的工程图进行处理,显示各个视图的隐藏边线,并分别保存显示和不显示隐藏边线的各个视图。
3.根据权利要求1所述的一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法,其特征在于,所述步骤S3中,喷涂参数根据实际工况设定,且可根据实际工况设定多个喷涂参数,形成不同喷涂方案,得到不同喷涂仿真结果,据此确定最优的喷涂参数,进而得到最优的喷涂仿真效果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910205333.0A CN109948247B (zh) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910205333.0A CN109948247B (zh) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109948247A CN109948247A (zh) | 2019-06-28 |
CN109948247B true CN109948247B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=67010200
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910205333.0A Active CN109948247B (zh) | 2019-03-18 | 2019-03-18 | 一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109948247B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112296999B (zh) * | 2019-11-12 | 2022-07-08 | 太原科技大学 | 一种基于机器视觉的不规则工件加工路径生成方法 |
CN111744735B (zh) * | 2020-07-08 | 2021-08-31 | 福州大学 | 一种基于工艺品表面喷涂仿真的控制方法 |
CN116050195B (zh) * | 2023-04-03 | 2023-06-30 | 江西五十铃汽车有限公司 | 一种自动喷漆室实时输送仿真方法及系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4901252A (en) * | 1984-07-13 | 1990-02-13 | International Business Machines Corporation | Method for producing planar geometric projection images |
CN103611646A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-03-05 | 江苏科技大学 | 喷涂机器人空间路径规划方法 |
CN104525422A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-22 | 成都思达特电器有限公司 | 一种控制喷涂机器人路径的方法 |
CN104759379A (zh) * | 2015-04-15 | 2015-07-08 | 重庆大学 | 基于喷涂目标三维成像技术的全流程闭环智能喷涂机器人 |
CN106774165A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-05-31 | 广东工业大学 | 一种喷涂机器人加工工件的方法以及系统 |
CN107908152A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-13 | 苏州瀚华智造智能技术有限公司 | 一种活动式机器人自动喷涂装置、控制系统及方法 |
-
2019
- 2019-03-18 CN CN201910205333.0A patent/CN109948247B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4901252A (en) * | 1984-07-13 | 1990-02-13 | International Business Machines Corporation | Method for producing planar geometric projection images |
CN103611646A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-03-05 | 江苏科技大学 | 喷涂机器人空间路径规划方法 |
CN104525422A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-22 | 成都思达特电器有限公司 | 一种控制喷涂机器人路径的方法 |
CN104759379A (zh) * | 2015-04-15 | 2015-07-08 | 重庆大学 | 基于喷涂目标三维成像技术的全流程闭环智能喷涂机器人 |
CN106774165A (zh) * | 2017-01-22 | 2017-05-31 | 广东工业大学 | 一种喷涂机器人加工工件的方法以及系统 |
CN107908152A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-13 | 苏州瀚华智造智能技术有限公司 | 一种活动式机器人自动喷涂装置、控制系统及方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109948247A (zh) | 2019-06-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109948247B (zh) | 一种自动优化喷涂方向的工艺品表面喷涂仿真方法 | |
Liu et al. | Paparazzi: surface editing by way of multi-view image processing. | |
US9710951B2 (en) | Techniques for processing image data generated from three-dimensional graphic models | |
CN105678683B (zh) | 一种三维模型的二维存储方法 | |
CN107767453B (zh) | 一种基于规则约束的建筑物lidar点云重构优化方法 | |
CN102289845B (zh) | 一种三维模型绘制方法以及装置 | |
CN109887030A (zh) | 基于cad稀疏模板的无纹理金属零件图像位姿检测方法 | |
US20120229463A1 (en) | 3d image visual effect processing method | |
US11935193B2 (en) | Automated mesh generation | |
CN103443826A (zh) | 网格动画 | |
CN104778736A (zh) | 单视频内容驱动的服装三维动画生成方法 | |
CN105354812B (zh) | 基于多Kinect协同的深度阈值分割算法识别轮廓交互方法 | |
JP4463597B2 (ja) | 3次元描画モデル生成方法及びそのプログラム | |
CN114372940A (zh) | 一种真实场景图像合成方法及系统 | |
CN113628170B (zh) | 一种基于深度学习的激光线提取方法及系统 | |
CN112231848B (zh) | 一种构建车辆喷涂模型的方法及系统 | |
CN108898679A (zh) | 一种零部件序号自动标注的方法 | |
US10229514B2 (en) | System and method for colorimetric and geometric parametrization of procedural textures on an object | |
KR101098830B1 (ko) | 서피스 텍스처 매핑 장치 및 그 방법 | |
CN108763767A (zh) | 面向vr引擎的大数据量igs工业模型polygon转换方法 | |
CN112002019B (zh) | 一种基于mr混合现实的模拟人物阴影的方法 | |
CN114049423A (zh) | 一种自动的真实感三维模型纹理映射方法 | |
WO2021155318A1 (en) | Method for improved handling of texture data for texturing and other image processing tasks | |
Zhao et al. | Multi-scale Wavelet Transform Based Optimization of Edge Detection Algorithm for Package Design Process | |
CN110889889A (zh) | 应用在沉浸式显示设备中倾斜摄影建模数据生成方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |