CN112276317A - 钢板切割的自动定位寻边方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种钢板切割的自动定位寻边方法和装置,其中,所述钢板切割的自动定位寻边方法包括以下步骤:在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台的坐标系一致;将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息;拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标。本发明技术方案有利于提高钢板切割的精度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及钢板切割技术领域,特别涉及一种钢板切割的自动定位寻边方法和装置。
背景技术
在等离子切割机生产产品线中,钢板上料时钢板与切割机平台有偏移,每台等离子切割机在切割钢板时需要手动操作切割机走点,对钢板的偏移进行计算。手动操作切割机走点过程繁琐,需消耗大量时间,不利于高效的对钢板进行的切割。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种钢板切割的自动定位寻边方法,旨在提高钢板切割的便捷性。
为实现上述目的,本发明提出的钢板切割的自动定位寻边方法,包括以下步骤:
在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台的坐标系一致;
将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息;
拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标。
可选地,所述在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系的步骤包括:
在切割平台上放置标识物,标识物上至少设置有三个不在同一直线上的标识位置;
切割机的红光点分别移动至标识位置并获取标识位置的切割平台坐标;
将拍摄相机移动至标识物的正上方,以使得标志物落在拍摄相机的拍摄范围内,并获取标识位置在拍摄相机的坐标系内的坐标;
通过标识位置在切割平台的坐标和拍摄相机的坐标系内的坐标获取拍摄相机的坐标系和切割机的坐标系之间的转换坐标。
可选地,所述拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标的步骤包括:
根据角点的区域位置信息将拍摄相机移动至预设的位置对钢板的角点进行拍照,以获取钢板角点所在区域的图像;
根据边缘点的区域位置信息将拍摄相机移动至预设的位置对钢板的边点进行拍照,以获取钢板边缘点所在区域的图像;
从钢板角点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的角点坐标;
从钢板边缘点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的边缘点坐标;
通过转换坐标将钢板在拍摄相机坐标系中的角点坐标和边缘点坐标,转换为钢板在切割平台坐标系中的角点坐标和边缘点坐标。
可选地,所述从钢板角点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的角点坐标的步骤包括:
从钢板角点所在区域的图像中获取钢板角点;
根据钢板角点在图像中位置获取钢板角点在拍摄相机坐标系中的角点坐标;
若在钢板角点所在区域的图像中未找到钢板角点,则发出报警信息。
可选地,所述从钢板边缘点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的边缘点坐标的步骤包括:
从钢板边缘点所在区域的图像中获取钢板边缘点;
根据钢板边缘点在图像中位置获取钢板边缘点在拍摄相机坐标系中的边缘点坐标;
若在钢板边缘点所在区域的图像中未找到钢板边缘点,则发出报警信息。
可选地,所述将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息的步骤包括:
获取初定位模型;
根据初定位模型获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息。
可选地,所述获取初定位模型的步骤包括:
针对特定场景设计对应的角点和边点的学习网络;
获取学习场景图片,根据学习网络和学习场景图片进行深度学习,形成初定位模型。
可选地,所述获取学习场景图片,根据学习网络和学习场景图片进行深度学习,形成初定位模型的步骤包括:
获取学习场景图片,并根据学习场景图片获取钢板大小;
根据钢板大小和拍摄场景图片的相机分辨率获取定位框;
根据定位框和学习网络获取初定位模型。
可选地,根据初定位模型获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息的步骤包括:
根据初定位模型获取与当前的场景图片匹配的定位框;
获取定位框的角点的坐标,并根据定位框的角点坐标确定钢板角点的区域位置信息;
获取定位框的边缘点的坐标,并根据定位框的边缘点的坐标确定钢板边缘点的区域位置信息。
本发明进一步提出一种钢板切割的自动定位寻边装置,该装置用于实现实现钢板切割的自动定位寻边方法;
所述钢板切割的自动定位寻边方法包括以下步骤:
在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台的坐标系一致;
将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息;
拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标。
可选地,所述钢板切割的自动定位寻边装置包括:
切割平台,所述切割平台的两侧设置有沿切割平台长度方向延伸的滑轨;
滑动支架,所述滑动支架沿所述切割平台的宽度放设置,所述滑动支架的两端设置在所述滑轨上且可沿所述滑轨移动;
拍摄相机,所述拍摄相机设置在所述滑动支架上;
切割机的红光点发射装置,设置在所述滑动支架上,且可沿所述滑动支架的长度方向移动。
可选地,所述拍摄相机包括相机本体和外壳,所述相机本体设置于所述外壳内;
所述外壳内还设置有光源,所述光源环绕所述相机本体设置。
可选地,钢板切割的自动定位寻边装置还包括滑动台,所述滑动台可沿所述滑动支架的长度方向移动,所述拍摄相机和所述切割机的红光点发射装置固定安装在所述滑动台上。
本发明技术方案中,首先在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台的坐标系一致;也即统一切割平台和拍摄相机的坐标系;再将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息;然后,拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标。如此,可以获取钢板在切割平台上的实际位置,可以对放在切割平台上的钢板进行精确的定位,避免由于钢板偏移而导致切割不精确的现象出现,避免出现大量的人工切割,有利于提高钢板的切割效率和切割精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明钢板切割的自动定位寻边方法一实施例的流程示意图;
图2为本发明钢板切割的自动定位寻边装置一实施例的结构示意图;
图3为本发明钢板切割的自动定位寻边装置另一实施例的结构示意图;
图4为本发明钢板切割的自动定位寻边装置又一实施例的结构示意图;
图5为本发明钢板切割的自动定位寻边装置再一实施例的结构示意图。
附图标号说明:
标号 | 名称 | 标号 | 名称 |
100 | 切割平台 | 200 | 导轨 |
300 | 滑动支架 | 310 | 第一滑块 |
320 | 第二滑块 | 330 | 横向滑杆 |
500 | 拍摄相机 | 600 | 发射装置 |
700 | 钢板 | 510 | 固定支架 |
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明,本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等,如果该特定姿态发生改变时,则该方向性指示也相应地随之改变。
另外,在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外,全文中的“和/或”包括三个方案,以A和/或B为例,包括A技术方案、B技术方案,以及A和B同时满足的技术方案;另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明主要提出一种钢板700切割的自动定位寻边方法,主要通过自动定位寻边,使得钢板700切割装置可以获取钢板700在切割平台100上的准确位置,从而可以调整切割刀具的运动路径,以实现切割刀具自动化的对钢板700进行切割,大幅降低了人工时间,提高了钢板700的切割效率和切割精度。
以下将主要描述钢板700切割的自动定位寻边方法的具体结构。
参照图1至图4,在本发明实施例中,该钢板700切割的自动定位寻边方法包括以下步骤:
在切割平台100上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机500和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台100的坐标系一致;
将钢板700放置在切割平台100上,并获取钢板700角点和/或边缘点的区域位置信息;
拍摄相机500根据区域位置信息,对钢板700的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板700的角点和边缘点在切割平台100上的坐标。
具体的,本实施例中,切割平台100的形状可以有很多,以呈长方形设置为例。标识物的形状和形式可以有很多,只要能提供清晰准确的标识位置的即可。标识物放置在切割平台100上,在标识物上设置有多个标识位置,通过对多个标识位置进行位置坐标的确定,统一切割机的坐标系和拍摄相机500的坐标系。统一切割机的坐标系和拍摄相机500的坐标系的形式可以有多种,例如,计算出两个坐标系之间切换坐标,那么两个坐标系之间的坐标,可以通过切换坐标进行切换,以实现两个坐标系之间的坐标统一。在一些实施例中,也可以在确定多个标识位置的坐标后,通过重新调整另一个坐标系来实现两个坐标系的一致。例如,以切割平台100的坐标系为基础坐标系,确定标识物在切割平台100上的位置(多个点的坐标)后,调节拍摄相机500的坐标系,使得标识物在拍摄相机500的坐标系中的位置(多个点的坐标)完全一致,如此,使得拍摄相机500的坐标系与切割平台100的坐标系重合。
在统一拍摄相机500和切割平台100的坐标系后,将钢板700放置在切割平台100上,并获取钢板700角点和/或边缘点的区域位置信息;在钢板700切割之前,需要对钢板700在切割平台100上的位置进行初定位,也即在切割平台100上设置有钢板700放置的初始位置。不论是由人工搬运还是机械臂运送,钢板700最终放在预设的区域范围内。如此,控制器可以直接调取钢板700初始位置的范围,从而得到钢板700角点和/或边缘点的区域位置信息,当然,也可以从机械臂的控制系统获取数据,还可以对钢板700的位置进行一个粗定位。粗定位可以基于深度学习对钢板700边缘和角点进行。
拍摄相机500根据区域位置信息,对钢板700的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板700的角点和边缘点在切割平台100上的坐标。拍摄相机500根据区域位置信息,对钢板700的角点和边缘点进行拍照后,对照片进行分析,分析出角点和边缘点在拍摄相机500坐标系中的坐标,再计算出钢板700的角点和边缘点在切割平台100上的坐标位置。如此,切割刀具可以根据钢板700的角点和边缘点的位置,对钢板700进行精准的切割,避免由于钢板700的摆放误差而导致产品不合格的现象出现。
值得说明的是,本实施例中可以基于深度学习对钢板700边缘和角点进行粗定位,再依托深度结果,结合经典方法对钢板700所需要的焦点和边线进行精确定位。在粗定位的过程中,需要适宜大小的定位框,定位框的大小将影响部分情况下边缘和角点的检测准确度,过大的定位框将无法在表观复合内嵌形式的钢板700下准确检出角点与边线,过小的定位框将有潜在的无法定位的风险。其中经典方法对点,线的检测,经典方法检测候选垂线与相交角点有若干关键约束条件,包括直线长度检出阈值,相邻直线融合阈值等,垂线及角点检出阈值以上关键点。最终检测的角点与边线,将由深度学习结果作为最终筛选条件,包括深度定位中点与各候选角点/边线之间的距离,同时深度学习结果将过滤业务要求方向之外的所有候选直线(以及其形成的角点)。经典方法与深度方法具有相互容错机制,自检测过程中如果深度方法粗定位结果未通过自检机制,将触发纯经典检测方法检测结果并发送警告,复合方法最终结果未满足自检机制,则发送检测错误警告并要求重新检测。当然,在一些实施例中,拍摄相机500可以使用单/双相机(对应单钢板700,双钢板700并行场景),采取角-边双位进行数据获取,并通过混合算法取得角,边的绝对位置,进而计算偏转角,从而使得等离子切割刀具可以按照精确的钢板700位置进行切割。
本实施例中,首先在切割平台100上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机500和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台100的坐标系一致;也即统一切割平台100和拍摄相机500的坐标系;再将钢板700放置在切割平台100上,并获取钢板700角点和/或边缘点的区域位置信息;然后,拍摄相机500根据区域位置信息,对钢板700的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板700的角点和边缘点在切割平台100上的坐标。如此,可以获取钢板700在切割平台100上的实际位置,可以对放在切割平台100上的钢板700进行精确的定位,避免由于钢板700偏移而导致切割不精确的现象出现,避免出现大量的人工切割,有利于提高钢板700的切割效率和切割精度。
统一切割机的坐标系和拍摄相机500的坐标系的方式有很多,下面举例进行说明。
第一种,计算出转换坐标,通过转换坐标实现两个坐标系直接的坐标切换和统一。所述在切割平台100上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机500和切割机的坐标系的步骤包括:在切割平台100上放置标识物,标识物上至少设置有三个不在同一直线上的标识位置;切割机的红光点分别移动至标识位置并获取标识位置的切割平台100坐标;将拍摄相机500移动至标识物的正上方,以使得标志物落在拍摄相机500的拍摄范围内,并获取标识位置在拍摄相机500的坐标系内的坐标;通过标识位置在切割平台100的坐标和拍摄相机500的坐标系内的坐标获取拍摄相机500的坐标系和切割机的坐标系之间的转换坐标。
具体的,本实施例中,标识物上的标识位置至少为三个,并且不能在同一直线上,至于标识位置的具体数量,可以为4~8个,以6个为例,如此,有利于减小误差对结果的影响,有利于提高精度。切割机的定位红光放射装置发出的红光,分别移动至标识位置,以采集各个标识位置在切割机的坐标系中的位置坐标。移动拍摄相机500,使得拍摄相机500位于标识物的正上方,使得标识物上的标识位置在拍摄相机500中清楚可见。对相机当前的位置进行标定,标定的结果可以为采集标识位置在拍摄相机500坐标系下的坐标,也可以为调节拍摄相机500的坐标系,使得拍摄相机500的坐标系与切割机的坐标系重合。以获取标识位置在拍摄相机500的坐标系内的坐标为例。通过标识位置在切割平台100的坐标和拍摄相机500的坐标系内的坐标获取拍摄相机500的坐标系和切割机的坐标系之间的转换坐标,如此,拍摄相机500的坐标系和切割机的坐标系之间的位置坐标可以通过转换坐标进行转换。
第二种,在确定多个标识位置在切割机坐标系中的坐标后,将拍摄相机500的坐标系重新调整,使得拍摄相机500的坐标系和切割机坐标系重合。如此标识位置的具体坐标在拍摄相机500坐标系和切割机坐标系中相同。当拍摄相机500获取到钢板700的角点和边缘点坐标后,切割机可以直接根据该角点和边缘点的坐标确认钢板700的精确位置,从而进行精确的切割。
在一些实施例中,为了提高钢板700角点坐标和边缘点坐标获取的准确性,所述拍摄相机500根据区域位置信息,对钢板700的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板700的角点和边缘点在切割平台100上的坐标的步骤包括:根据角点的区域位置信息将拍摄相机500移动至预设的位置对钢板700的角点进行拍照,以获取钢板700角点所在区域的图像;根据边缘点的区域位置信息将拍摄相机500移动至预设的位置对钢板700的边点进行拍照,以获取钢板700边缘点所在区域的图像;从钢板700角点的图像信息中获取钢板700在拍摄相机500坐标系中的角点坐标;从钢板700边缘点的图像信息中获取钢板700在拍摄相机500坐标系中的边缘点坐标;通过转换坐标将钢板700在拍摄相机500坐标系中的角点坐标和边缘点坐标,转换为钢板700在切割平台100坐标系中的角点坐标和边缘点坐标。如此,通过拍摄相机500,先将角点区域的图片拍摄好,再对图片进行分析,提取钢板700的角点,并根据角点在图片中的位置,获取角点在拍摄相机500坐标系中的坐标。同理,通过拍摄相机500,先将边缘点区域的图片拍摄好,再对图片进行分析,提取钢板700的边缘点,并根据边缘点在图片中的位置,获取边缘点在拍摄相机500坐标系中的坐标。如此,再将获得的坐标转换至切割平台100的坐标系中,使得切割机获取钢板700实际的角点和边缘点的位置,从而可以准确的对钢板700在切割平台100上进行切割。
在一些实施例中,所述从钢板700角点的图像信息中获取钢板700在拍摄相机500坐标系中的角点坐标的步骤包括:从钢板700角点所在区域的图像中获取钢板700角点;据钢板700角点在图像中位置获取钢板700角点在拍摄相机500坐标系中的角点坐标;若在钢板700角点所在区域的图像中未找到钢板700角点,则发出报警信息。本实施例中,从图像中查钢板700的角点,如果在图像中查找到角点,则根据角点再图像中的位置,获取角点的具体位置坐标;若在图像中为查找到角点,则说明钢板700与预设的位置偏离较大,无法自动完成,此时,需要提供工作人员,进行人工操作。
同理,所述从钢板700边缘点的图像信息中获取钢板700在拍摄相机500坐标系中的边缘点坐标的步骤包括:从钢板700边缘点所在区域的图像中获取钢板700边缘点;据钢板700边缘点在图像中位置获取钢板700边缘点在拍摄相机500坐标系中的边缘点坐标;若在钢板700边缘点所在区域的图像中未找到钢板700边缘点,则发出报警信息。本实施例中,从图像中查钢板700的边缘点,如果在图像中查找到边缘点,则根据边缘点再图像中的位置,获取边缘点的具体位置坐标;若在图像中为查找到边缘点,则说明钢板700与预设的位置偏离较大,无法自动完成,此时,需要提供工作人员,进行人工操作。
在一些实施例中,为了提高比较准确的获取钢板700的粗略位置,以获取到钢板700角点的区域位置信息和边缘点的区域位置信息。所述将钢板700放置在切割平台100上,并获取钢板700角点和/或边缘点的区域位置信息的步骤包括:获取初定位模型;根据初定位模型获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息。
具体地,本实施例中,首先获取钢板的初定位模型,再根据粗定位模型获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息。其中获取初定位模型的方式有很多,如根据场景设计出预设的定位规则,也即根据不同的场景直接设计出或者规定不同的定位规则,初定位模型则为所有定位规则(针对不同场景所设计)的总和。当然,获取初定位模型的方式还可以建立学习型网络或者学习型模型,再通过特定的训练和学习,然后使得学习网络或者学习模型形成初定位模型。具体地,针对特定场景设计对应的角点和边点的学习网络;获取学习场景图片,根据学习网络和学习场景图片进行深度学习,形成初定位模型。获取学习场景图片的方式有很多,可以对实际场景进行图片拍摄,将拍摄到的图片作为真实的场景图片,也可以根据各种工况设计合成出学习的图片。当然,在一些实施例中,可以先对合成的图片进行学习,再对真实场景的图片进行学习,如此,可以有效的解决实际场景图片数量不够的缺陷,在对设计合成的图片学习后,初定位模型具有初步的识别能力,再经过实际场景的图片学习后,初定位模型能更准确的识别。在场景图片中(设计合成的图片或者实际场景图片)都包括有钢板的存在,先获取场景图片中钢板大小和拍摄该场景图片的相机分辨率(设计合成的图片则可以获取图片设计参数,其中包括图像分辨率),再根据钢板大小和场景图片的相机分辨率来获取定位框。在此过程中,定位框在包围钢板整体外形的情况下,应当尽量的小,在确定定位框的最终边界和位置时,需要借助相机分辨率来进行。相机的分辨率可以有很多,如200W。根据定位框和学习网络最终获取初定位模型,在初定位模型的使用过程中,当将场景图片输入到初定位模型时,初定位模型将根据其学习和存储的内容获取到与当前的场景图片匹配的定位框。在获取定位框后,获取定位框的角点的坐标,并根据定位框的角点坐标确定钢板700角点的区域位置信息;获取定位框的边缘点的坐标,并根据定位框的边缘点的坐标确定钢板700边缘点的区域位置信息。
至于定位框的形状,可以与钢板700的形状相同或者相似,也可以有固定的形状,在此不做特别的限定,可以根据具体的工况需求进行设置,以与钢板的形状相同和形式为例。以钢板700和定位框的形状均为矩形为例。将钢板700放置到定位框内以后,钢板700的角点靠近定位框的角点,钢板700的边缘靠近定位框的边缘。定位框的位置参数可以直接调取,当然,也可以重新获取。如此,可以根据定位框的角点位置和边缘位置,预算出钢板700的角点位置和边缘位置。
本发明还提出一种钢板700切割的自动定位寻边装置,该钢板700切割的自动定位寻边装置用于执行和实现钢板700切割的自动定位寻边方法,该钢板700切割的自动定位寻边方法的具体特征参照上述实施例,由于本钢板700切割的自动定位寻边装置采用了上述所有实施例的全部技术方案,因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果,在此不再一一赘述。
在一些实施例中,所述钢板700切割的自动定位寻边装置包括:
切割平台100,所述切割平台100的两侧设置有沿切割平台100长度方向延伸的滑轨200;
滑动支架300,所述滑动支架300沿所述切割平台100的宽度放设置,所述滑动支架300的两端设置在所述滑轨200上且可沿所述滑轨200移动;
拍摄相机500,所述拍摄相机500设置在所述滑动支架300上,且可沿所述滑动支架300的长度方向移动,在一些工况下,拍摄相机500也可以固定在滑动支架300上;
切割机的红光点发射装置600,设置在所述滑动支架300上,且可沿所述滑动支架300的长度方向移动。
本实施例中,滑动支架300包括第一滑块310、第二滑块320和横向滑杆330,分别位于切割平台100两侧的滑轨200上,可以沿着滑轨200移动。横向滑杆330沿切割平台100的宽度方向延伸,其两端分别设置在两个滑块上,可以随第一滑块310和第二滑块320一起沿切割平台100的长度方向移动。拍摄相机500设置在横向滑杆330上,既可以随着滑动支架300移动至切割平台100长度方向上的任意位置,又可以在横向滑杆330上移动至切割平台100宽度方向上的任意位置。同理,光点发射装置600设置在横向滑杆330上,既可以随着滑动支架300移动至切割平台100长度方向上的任意位置,又可以在横向滑杆330上移动至切割平台100宽度方向上的任意位置。光点发射装置600可以发射和接受光线,并将监测到信号发回控制装置进行分析,以确定光线所检测位置在切割平台100坐标系下的精确位置(坐标)。拍摄相机500雨控制装置电连接,采集到的图片等数据都发回控制装置进行分析。值得说明的是,在一些工况中,无需摄像机500沿滑动支架300的长度方向(切割平台的宽度方向)移动,此时,可以将摄像机500与滑动支架300进行固定连接,从而可以提高摄像机的工作稳定性。摄像机500与滑动支架300连接的方式有很多,如通过卡扣连接、螺钉连接等。本实施中,设置有固定支架510,固定支架510的一端与横向滑杆330的中部固定连接,另一端与摄像机固定连接。如此,通过固定支架510的设置,可以对摄像机500的安装位置进行更好的设置。
在一些实施例中,为了确保拍摄相机500能拍摄出好的拍摄效果,所述拍摄相机500包括相机本体和外壳,所述相机本体设置于所述外壳内;所述外壳内还设置有光源,所述光源环绕所述相机本体设置。通过将光源环设在相机本体的周侧,使得被拍摄的位置具有足够的、均匀的亮度,从而确保相机本体的拍摄效果,使得被拍摄的图像清晰。
在一些实施例中,为了简化结构,提高结构的紧凑性,钢板700切割的自动定位寻边装置还包括滑动台,所述滑动台可沿所述滑动支架300的长度方向移动,所述拍摄相机500和所述切割机的红光点发射装置600固定安装在所述滑动台上。滑动台在驱动装置的作用下,可以沿着滑动支架300移动。由于拍摄相机500和光点发射装置600均与滑动台固定连接,使得二者的相对位置固定,同时,使得拍摄相机500和光点发射装置600可以同时被驱动。在提高空间利用率的同时,减少了驱动机构的数量。驱动装置可以为驱动电机,可以通过皮带传动,也可以通过齿轮和齿条进行传动。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,包括以下步骤:
在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系,其中,切割机的坐标系与切割平台的坐标系一致;
将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息;
拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标。
2.如权利要求1所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,所述在切割平台上放置标识物,并通过标识物统一拍摄相机和切割机的坐标系的步骤包括:
在切割平台上放置标识物,标识物上至少设置有三个不在同一直线上的标识位置;
切割机的红光点分别移动至标识位置并获取标识位置的切割平台坐标;
将拍摄相机移动至标识物的正上方,以使得标志物落在拍摄相机的拍摄范围内,并获取标识位置在拍摄相机的坐标系内的坐标;
通过标识位置在切割平台的坐标和拍摄相机的坐标系内的坐标获取拍摄相机的坐标系和切割机的坐标系之间的转换坐标。
3.如权利要求2所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,所述拍摄相机根据区域位置信息,对钢板的角点和/或边缘点所在的区域进行拍摄,并根据所拍摄的图片获取钢板的角点和边缘点在切割平台上的坐标的步骤包括:
根据角点的区域位置信息将拍摄相机移动至预设的位置对钢板的角点进行拍照,以获取钢板角点所在区域的图像;
根据边缘点的区域位置信息将拍摄相机移动至预设的位置对钢板的边点进行拍照,以获取钢板边缘点所在区域的图像;
从钢板角点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的角点坐标;
从钢板边缘点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的边缘点坐标;
通过转换坐标将钢板在拍摄相机坐标系中的角点坐标和边缘点坐标,转换为钢板在切割平台坐标系中的角点坐标和边缘点坐标。
4.如权利要求3所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,所述从钢板角点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的角点坐标的步骤包括:
从钢板角点所在区域的图像中获取钢板角点;
根据钢板角点在图像中位置获取钢板角点在拍摄相机坐标系中的角点坐标;
若在钢板角点所在区域的图像中未找到钢板角点,则发出报警信息;和/或,
所述从钢板边缘点的图像信息中获取钢板在拍摄相机坐标系中的边缘点坐标的步骤包括:
从钢板边缘点所在区域的图像中获取钢板边缘点;
根据钢板边缘点在图像中位置获取钢板边缘点在拍摄相机坐标系中的边缘点坐标;
若在钢板边缘点所在区域的图像中未找到钢板边缘点,则发出报警信息。
5.如权利要求1至4中任意一项所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,所述将钢板放置在切割平台上,并获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息的步骤包括:
获取初定位模型;
根据初定位模型获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息。
6.如权利要求5所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,所述获取初定位模型的步骤包括:
针对特定场景设计对应的角点和边点的学习网络;
获取学习场景图片,根据学习网络和学习场景图片进行深度学习,形成初定位模型。
7.如权利要求6所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,所述获取学习场景图片,根据学习网络和学习场景图片进行深度学习,形成初定位模型的步骤包括:
获取学习场景图片,并根据学习场景图片获取钢板大小;
根据钢板大小和拍摄场景图片的相机分辨率获取定位框;
根据定位框和学习网络获取初定位模型。
8.如权利要求7所述的钢板切割的自动定位寻边方法,其特征在于,根据初定位模型获取钢板角点和/或边缘点的区域位置信息的步骤包括:
根据初定位模型获取与当前的场景图片匹配的定位框;
获取定位框的角点的坐标,并根据定位框的角点坐标确定钢板角点的区域位置信息;
获取定位框的边缘点的坐标,并根据定位框的边缘点的坐标确定钢板边缘点的区域位置信息。
9.一种钢板切割的自动定位寻边装置,其特征在于,用于实现如权利要求1至8中任意一项所述的钢板切割的自动定位寻边方法;
所述钢板切割的自动定位寻边装置包括:
切割平台,所述切割平台的两侧设置有沿切割平台长度方向延伸的滑轨;
滑动支架,所述滑动支架沿所述切割平台的宽度放设置,所述滑动支架的两端设置在所述滑轨上且可沿所述滑轨移动;
拍摄相机,所述拍摄相机设置在所述滑动支架上;
切割机的红光点发射装置,设置在所述滑动支架上,且可沿所述滑动支架的长度方向移动。
10.如权利要求9所述的钢板切割的自动定位寻边装置,其特征在于,所述拍摄相机包括相机本体和外壳,所述相机本体设置于所述外壳内;
所述外壳内还设置有光源,所述光源环绕所述相机本体设置;和/或,
钢板切割的自动定位寻边装置还包括滑动台,所述滑动台可沿所述滑动支架的长度方向移动,所述拍摄相机和所述切割机的红光点发射装置固定安装在所述滑动台上。
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