CN110153567A - 一种基于图像识别的激光切割系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于图像识别的激光切割系统，包括：图像采集模块，包括第一相机和第二相机，第一相机用于获取待切割图形的整体图形；图像处理模块，与图像采集模块连接；路径规划模块，与图像处理模块连接，用于将第一相机获取的整体图形分割为多个单元图案，获取各个单元图案的位置，并规划各个单元图案的切割顺序，获得最短的切割路径，第二相机用于获取各个单元图案的局部图形；坐标计算模块，用于计算第二相机拍摄的局部图形经图像处理模块处理后的坐标信息；激光切割单元，包括激光头和数控载物台；及主控单元；本发明对于复杂图案，需要进行多目标切割时，可以获取一个最佳切割路径，并能够更为精确的切割出所需图案。

Description

一种基于图像识别的激光切割系统
技术领域
本发明涉及激光加工技术领域，尤其涉及一种基于图像识别的激光切割系统。
背景技术
目前市面上现有的激光切割控制系统，虽然可以切割各种材料，但是多数只限于根据计算机导出的图形文件进行切割。然而在市面上，有时会遇到各种好看的印刷图案，一般数控切割系统却无法立即使用电脑将图案及时的生成图形文件。
计算机视觉领域中针对源图像进行目标轮廓进行提取的研究历史不算长，人们逐渐发现其重要价值，已经慢慢对它进行关注和研究。有部分数控切割系统与计算机视觉技术相结合，能够进行图形识别，但是对于复杂的图形，例如该图形存在N个图案，则此类数控切割系统难以准确识别，并合理规划切割路径，造成切割生产效率低，切割精度低、人力投入大。
发明内容
针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种基于图像识别的激光切割系统，对于复杂图案，能够进行图案分隔，并获取最佳切割路径，并能够更为精确的切割出所需图案。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种基于图像识别的激光切割系统，包括：
图像采集模块，包括第一相机和第二相机，所述第一相机用于获取待切割图形的整体图形；
图像处理模块，与所述图像采集模块连接，用于对所述图像采集模块获取的图形进行处理；
路径规划模块，与所述图像处理模块连接，用于将所述第一相机获取的整体图形分割为多个单元图案，获取各个单元图案的位置，并规划各个单元图案的切割顺序，获得最短的切割路径，所述第二相机用于获取各个单元图案的局部图形；
坐标计算模块，与所述图像处理模块连接，用于计算所述第二相机拍摄的局部图形经所述图像处理模块处理后的坐标信息；
激光切割单元，包括激光头和数控载物台；及
主控单元，与所述图像采集模块、所述路径规划模块、所述图像处理模块、所述坐标计算模块和所述激光切割单元连接；
其中，所述主控单元用于控制所述第一相机的拍摄，所述主控单元根据所述路径规划模块传递的信号控制所述数控载物台的运动以及第二相机拍摄，并根据所述坐标计算模块传递的信号控制所述数控载物台和激光头的运动。
优选地，所述图像处理模块对所述第一相机获取的整体图形进行灰度化和图像轮廓提取，所述图像处理模块对所述第二相机获取的局部图形进行灰度化、滤波、锐化、图像轮廓的提取以及图像拟合。
优选地，所述路径规划模块规划路径的具体方法为：
步骤一、将第一相机获取的整体图形分割为n个单元图案，获取各个单元图案的位置；
步骤二、选定整体图形中位于边角位置的单元图案作为起始加工图案；
步骤三、将与所述起始加工图案最接近的单元图案作为第二个加工图案，将于第二个加工图案最接近的单元图案作为第三个加工图案，以此类推，直至确定最后一个加工图案，得到最优加工路径。
优选地，所述图像处理模块进行滤波时采用改进的滤波算法，所述改进的滤波算法具体为：
步骤S1、判断当前窗口中的中值是否为噪声，若否，则直接输出像素值；若是，则进入步骤S2；
步骤S2、以传统的滤波方式进行滤波，判断滤波后的中值与滤波前的中值的像素深度的差距大小，若差距较大，表示滤波成功，则输出滤波后的像素值，若差距较小，则进入步骤S3；
步骤S3、以当前像素点为中心增大滤波窗口继续滤波，判断当前像素点的中值和滤波后的中值之间的像素深度差距的大小，若差距大，则滤波成功，反之，说明差距小，滤波失败，则以当前像素点为中心增大滤波窗口继续滤波，直到找到一个合适的窗口可以满足成功滤波，如果窗口已经达到最大还不能成功滤波，则进入步骤S4；
步骤S4、判断窗口内是否全部为噪声点，若否，则将窗口最大化，剔除噪声点，求解窗口内所有的非噪声点的像素深度值的平均值，用该平均值来代替原先的像素深度值，若是，则进入步骤S5；
步骤S5：选出窗口内的所有像素深度值中的最大值和最小值，求出最大值和最小值的平均值来代替当前像素值。
优选地，所述图像处理模块进行图像拟合的方法为：
步骤A1、选择轮廓上的某一个像素点p(i)，以及该像素点的前像素点p(i-1)和后像素点p(i+1)；
步骤A2、指定一个弦高H作为拟合精度的控制；
步骤A3、将像素点p(i-1)和p(i+1)相连，形成一个直线段L，将像素点p(i)与直线段L的直线距离表示为弦高H(i)；
步骤A4、将弦高H(i)和指定的弦高H进行比较，如果H(i)比H大，保留像素点p(i)，反之，则判断像素点p(i)的弦高是否为0，若否，则去除像素点p(i)，若是，则使用p(i-1)和p(i+1)两个像素点代替表示p(i)。
优选地，还包括激光焦点调节装置，所述激光头与所述激光焦点调节装置连接，所述激光焦点调节装置能够调节所述激光头与所述数控载物台之间的垂直距离。
本发明的有益效果：
1)本发明的图像采集模块中设置了两个相机，第一相机用于获取待切割的整体图形并由路径规划模块划分为多个单元图案，规划各个单元图案的加工顺序，减少切割过程中路线过长的问题，极大地减少切割的时间，提高切割效率，第二相机用于获取各个单元图案的局部图形实现近景拍摄，并由坐标计算模块计算出待加工图形的坐标信息，提高了切割加工精度。
2)本发明的图像采集模块采用了改进的滤波算法，能够对图像进行有效的滤波，去除噪声干扰，达到对图像的识别度提升，从而提高了系统的切割精度。
3)本发明的图像采集模块采用了改进的图像拟合算法，根据像素之间的弦高进行判断该像素点对于整个轮廓的贡献度大小，可以自定义弦高来决定拟合的精度，从而能够有效地去除冗余的像素点，减少系统的数据运算，进而提高切割效率。
附图说明
图1为本发明实施例的一种基于图像识别的激光切割系统示意图。
图2为本发明实施例的一种基于图像识别的激光切割系统的工作流程图。
附图标记
1.激光焦点调节装置；2.第一相机；3.第二相机；4.数控载物台；5.待加工工件
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
根据本发明实施例的一种基于图像识别的激光切割系统，包括图像采集模块、图像处理模块、路径规划模块、坐标计算模块、激光焦点调节装置1、激光切割单元和主控单元，主控单元与所述图像采集模块、所述路径规划模块、所述图像处理模块、所述坐标计算模块和所述激光切割单元连接。
具体地，图像采集模块包括第一相机2和第二相机3，所述第一相机2用于对待切割图形的全景进行远景拍摄，获取的整体图形。
图像处理模块与所述图像采集模块连接，用于对所述图像采集模块获取的图形进行处理，图像处理模块对第一相机2获取的整体图形进行灰度化和图像轮廓提取。
路径规划模块与所述图像处理模块连接，用于将所述第一相机2获取的整体图形分割为多个单元图案，定位出每个单元图案在整个图像上的坐标信息，得到各个单元图案的位置，并规划各个单元图案的切割顺序，获得最短的切割路径。
规划路径的具体方法为：
步骤一、将第一相机2获取的整体图形分割为n个单元图案，获取各个单元图案的位置；
步骤二、选定整体图形中位于边角位置的单元图案作为起始加工图案；
步骤三、将与所述起始加工图案最接近的单元图案作为第二个加工图案，将于第二个加工图案最接近的单元图案作为第三个加工图案，以此类推，直至确定最后一个加工图案，得到最优加工路径。
在利用第一相机2能够获取整体图形，对于复杂的图形，各个图案的细节却拍摄不到，因此这就不能保证切割时的切割精度。主控单元根据路径规划模块传输的路径信息，控制载物平台移动，将起始加工图案运动到图像采集模块中的第二相机3的拍摄区域。第二相机3用于拍摄各个单元图案的局部图形，这样可以得到各个单元图案的高清照片，以提高图案的清晰度、减少图案中的噪声。
图像处理模块对所述第二相机3获取的局部图形进行灰度化、滤波、锐化、图像轮廓的提取以及图像拟合。其中灰度化这里采用工业标准上的灰度化。在工业灰度化中，根据人眼的视觉特点，来选取Cr＝0.6，Cg＝0.3，Cb＝0.1，这样就可以合成很自然的黑白图像。此时亮度值计算公式如下：Gary＝(0.6*R+0.3*G+0.1*B)/3。
滤波是为了能够有效地滤除图像中的噪声，由于正常使用基本的中值滤波会随着噪声密度的加大，滤波质量越来越差，存在局限性。因此，本实施例中采用改进的滤波算法进行滤波，具体如下：
步骤S1、判断当前窗口中的中值是否为噪声，若否，则直接输出像素值；若是，则进入步骤S2；
步骤S2、以传统的滤波方式进行滤波，判断滤波后的中值与滤波前的中值的像素深度的差距大小，若差距较大，表示滤波成功，将滤波后的中值替代原中值像素值，若差距较小，则进入步骤S3；
步骤S3、以当前像素点为中心增大滤波窗口继续滤波，判断当前像素点的中值和滤波后的中值之间的像素深度差距的大小，若差距大，则滤波成功，反之，说明差距小，滤波失败，则以当前像素点为中心增大滤波窗口继续滤波，直到找到一个合适的窗口可以满足成功滤波，如果窗口已经达到最大还不能成功滤波，则进入步骤S4；
步骤S4、判断窗口内是否全部为噪声点，若否，则将窗口最大化，剔除噪声点(利用噪声和原像素的像素深度)，求解窗口内所有的非噪声点的像素深度值的平均值，用该平均值来代替原先的像素深度值，若是，则进入步骤S5；
步骤S5：选出窗口内的所有像素深度值中的最大值和最小值，求出最大值和最小值的平均值来代替当前像素值。
图像轮廓提取后，此时物体的边界曲线由密密麻麻的像素点构成，但是实际加工的时候，有很多特征点的贡献非常小。例如，一条直线上的N个连续像素点完全可以由头尾两个像素点的信息来表示。本实施例中的图像拟合基于多边形拟合，采用最佳并且最少的点来刻画多边形的特征点，然后使用这个拟合的多边形来模拟目标源图像的轮廓曲线，极大地减少曲线轮廓的数据信息量，同时消除了冗余的像素。多边形拟合把无规律的数字轮廓曲线拟合成了有一定规律的N边形轮廓，使得在计算特征量的时候变得极为方便，同时还做到了最大化地保留了原始数字曲线的形状特征。
假设取三个像素点为p1，p2，p3，像素点彼此相邻。本算法所指的像素p2的弦高度，是指以像素点p1与p3的连接的线段作为底，像素点p2到线段p1～3的垂直高度为H。人为设定初始弦高为H，用来衡量每个像素点的贡献度。本实施例中的图像拟合算法具体为：
步骤A1、选择轮廓上的某一个像素点p(i)，以及该像素点的前后像素点p(i-1)和p(i+1)；
步骤A2、指定一个弦高H作为拟合精度的控制；
步骤A3、将像素点p(i-1)和p(i+1)相连，形成一个直线段L，将像素点p(i)到直线段L的直线距离表示为弦高H(i)；
步骤A4、将弦高H(i)和指定的弦高H进行比较，如果H(i)比H大，保留像素点p(i)，反之，则判断像素点p(i)的弦高是否为0，若否，则去除像素点p(i)，若是，则使用p(i-1)和p(i+1)两个像素点代替表示p(i)。
坐标计算模块与所述图像处理模块连接，用于计算所述第二相机3拍摄的局部图形经所述图像处理模块处理后的坐标信息，并将坐标信息传递给主动单元，
激光切割单元包括激光头和数控载物台4，激光头与激光焦点调节装置1连接，激光焦点调节装置1用于调节激光头与数控载物台4的垂直距离，以调节照射到待加工工件5上的光斑的大小。光斑大小的改变可以改变光斑的功率密度和加工深度，实际可以根据加工的需求来调整。数控载物台4为可移动平台装置，包括平台、丝杆导轨、步进电机和电机驱动器，待加工工件5放置在平台的上部。
主控单元采用三星公司生产的S5PV210开发板，运行Linux操作系统。
本发明的工作原理：
主控单元控制第一相机2拍摄待加工工件5需要切割的图像的整体图形，第一相机2将拍摄到的整体图形传递给图像处理模块进行处理，图像处理模块对整体图形进行灰度化和图像轮廓提取，然后由路径规划模块将整体图形分割为多个单元图案，获取各个单元图案的位置，并规划各个单元图案的切割顺序，获得最短的切割路径，主控单元根据路径规划模块传递的信号，控制载物平台将初始加工图案移动至第二相机3位置，第二相机3获取初始加工图案的照片后，经过图像处理模块处理后，由坐标计算模块计算出该图案的坐标信息，主控单元控制载物平台和激光头的运动，进行切割。然后第二相机3获取第二个加工图案的照片，由图像处理模块处理后，由坐标计算模块出该图案的坐标信息，主控单元控制载物平台和激光头的运动，进行切割；以此类推，直到最后一个单元图案切割完毕。
所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于图像识别的激光切割系统，其特征在于，包括：
图像采集模块，包括第一相机和第二相机，所述第一相机用于获取待切割图形的整体图形；
图像处理模块，与所述图像采集模块连接，用于对所述图像采集模块获取的图形进行处理；
路径规划模块，与所述图像处理模块连接，用于将所述第一相机获取的整体图形分割为多个单元图案，获取各个单元图案的位置，并规划各个单元图案的切割顺序，获得最短的切割路径，所述第二相机用于获取各个单元图案的局部图形；
坐标计算模块，与所述图像处理模块连接，用于计算所述第二相机拍摄的局部图形经所述图像处理模块处理后的坐标信息；
激光切割单元，包括激光头和数控载物台；及
主控单元，与所述图像采集模块、所述路径规划模块、所述图像处理模块、所述坐标计算模块和所述激光切割单元连接；
其中，所述主控单元用于控制所述第一相机的拍摄，所述主控单元根据所述路径规划模块传递的信号控制所述数控载物台的运动以及第二相机拍摄，并根据所述坐标计算模块传递的信号控制所述数控载物台和激光头的运动。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的激光切割系统，其特征在于，所述图像处理模块对所述第一相机获取的整体图形进行灰度化和图像轮廓提取，所述图像处理模块对所述第二相机获取的局部图形进行灰度化、滤波、锐化、图像轮廓的提取以及图像拟合。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的激光切割系统，其特征在于，所述路径规划模块规划路径的具体方法为：
步骤一、将第一相机获取的整体图形分割为n个单元图案，获取各个单元图案的位置；
步骤二、选定整体图形中位于边角位置的单元图案作为起始加工图案；
步骤三、将与所述起始加工图案最接近的单元图案作为第二个加工图案，将于第二个加工图案最接近的单元图案作为第三个加工图案，以此类推，直至确定最后一个加工图案，得到最优加工路径。
4.根据权利要求2所述的基于图像识别的激光切割系统，其特征在于，所述图像处理模块进行滤波时采用改进的滤波算法，所述改进的滤波算法具体为：
步骤S1、判断当前窗口中的中值是否为噪声，若否，则直接输出像素值；若是，则进入
步骤S2；
步骤S2、以传统的滤波方式进行滤波，判断滤波后的中值与滤波前的中值的像素深度的差距大小，若差距较大，则输出滤波后的像素值，若差距较小，则进入步骤S3；
步骤S3、以当前像素点为中心增大滤波窗口继续滤波，判断当前像素点的中值和滤波后的中值之间的像素深度差距的大小，若差距大，则滤波成功，反之则以当前像素点为中心增大滤波窗口继续滤波，直到找到一个合适的窗口可以满足成功滤波，如果窗口已经达到最大还不能成功滤波，则进入步骤S4；
步骤S4、判断窗口内是否全部为噪声点，若否，则将窗口最大化，剔除噪声点，求解窗口内所有的非噪声点的像素深度值的平均值，用该平均值来代替原先的像素深度值，若是，则进入步骤S5；
步骤S5：选出窗口内的所有像素深度值中的最大值和最小值，求出最大值和最小值的平均值来代替当前像素值。
5.根据权利要求2所述的基于图像识别的激光切割系统，其特征在于，所述图像处理模块进行图像拟合的方法为：
步骤A1、选择轮廓上的某一个像素点p(i)，以及该像素点的前像素点p(i-1)和后像素点p(i+1)；
步骤A2、指定一个弦高H作为拟合精度的控制；
步骤A3、将像素点p(i-1)和p(i+1)相连，形成一个直线段L，将像素点p(i)与直线段L的直线距离表示为弦高H(i)；
步骤A4、将弦高H(i)和指定的弦高H进行比较，如果H(i)比H大，保留像素点p(i)，反之，则判断像素点p(i)的弦高是否为0，若否，则去除像素点p(i)，若是，则使用p(i-1)和p(i+1)两个像素点表示p(i)。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的激光切割系统，其特征在于，还包括激光焦点调节装置，所述激光头与所述激光焦点调节装置连接，所述激光焦点调节装置能够调节所述激光头与所述数控载物台之间的垂直距离。
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