CN113205532B - 一种锻压设备控制装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种锻压设备控制装置，包括锻压设备主体和控制端，锻压设备主体包括位于顶部的机头，机头的顶部安装有液压驱动器，液压驱动器的底部连接有伸缩杆，伸缩杆贯穿机头并向下延伸，伸缩杆的一端连接有上压板，机头的底部设置有工作平台，工作平台上设置有驱动电机，驱动电机的一端连接有旋转轴，旋转轴的两端均设置有固定座，旋转轴的外侧套接有滑块，滑块的一端连接有下模板，滑块上安装有摄像头，摄像头将下模板锻压模板图像发送至控制端，控制端包括PLC控制器、特征提取模块、图像预处理模块、分析处理模块。本发明能够实现自动化锻压设备控制，大大提高生产产品的精度和生产效率，从而完成计算机加内置程序控制设备的锻压全过程。

Description

一种锻压设备控制装置
技术领域
本发明涉及锻压技术领域，特别涉及一种锻压设备控制装置。
背景技术
锻压设备是金属和机械冷加工用的设备，他只改变金属的外形状。属于初加工设备，但锻压过程中由于受到各种干扰因素影响，在锻压时，容易出现锻造不彻底、锻造效果不好的问题，因此，在锻压过程中，需要对设备进行调控，以解决各种突发状态，然而目前的控制设备不具备解决突发状态的能力，一旦受到干扰就需要人为进行调控，这样一方面会导致锻压设备的效率急剧降低，也会增加更多的不确定因素。
发明内容
为了至少解决或部分解决上述问题，提供一种锻压设备控制装置。
为了达到上述目的，本发明提供了如下的技术方案：
本发明一种锻压设备控制装置，包括锻压设备主体和控制端，所述锻压设备主体包括位于顶部的机头，所述机头的顶部安装有液压驱动器，所述液压驱动器的底部连接有伸缩杆，所述伸缩杆贯穿机头并向下延伸，所述伸缩杆的一端连接有上压板，所述机头的底部设置有工作平台，所述工作平台上设置有驱动电机，所述驱动电机的一端连接有旋转轴，所述旋转轴的两端均设置有固定座，所述旋转轴的外侧套接有滑块，所述滑块的一端连接有下模板，所述滑块上安装有摄像头，所述摄像头将下模板锻压模板图像发送至控制端，所述控制端包括PLC控制器、特征提取模块、图像预处理模块、分析处理模块，所述图像预处理模块将下模板的图像进行降噪处理并将处理后的图像发送至特征提取模块，所述特征提取模块采用二值化对特征数据进行提取，得到下模板锻造状态的特征图像，并将特征图像发送至分析处理模块，所述分析处理模块根据当前的图像数据，输出处理策略，将该策略发送至PLC控制器，所述PLC控制器根据该策略调控液压驱动器和驱动电机的数据参数。
作为本发明的一种优选技术方案，所述液压驱动器和驱动电机的数据参数包括功率和运行方向。
作为本发明的一种优选技术方案，所述特征提取模块基于二维OTSU算法对含有目标的区域进行分割后，得到目标所在像素区域，并建立特征图像训练库，采用卷积神经网络对锻造特征图像进行数据提取，得到当前状态下的锻造程度的特征数据。
作为本发明的一种优选技术方案，所述卷积神经网络包括编码器和解码器路径，所述编码器和解码器路径均包含四个卷积层、一个批标准化层、一个Relu函数层。
作为本发明的一种优选技术方案，所述图像预处理模块对图像依次进行灰度处理、伽马非线性化处理，完成降噪。
作为本发明的一种优选技术方案，所述分析处理模块根据锻造状态图像生成决策树，并找出决策树中效率最高的决策组合进行输出。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明能够实现自动化锻压设备控制，大大提高生产产品的精度和生产效率，从而完成计算机加内置程序控制设备的锻压全过程，利用实时数据信息了解当前锻压状态，根据当前状态调整锻压模式，可极大的避免干扰因素的影响，适应任何状态下的控制要求。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的整体结构示意图；
图2是本发明的整体结构模块图；
图中：1、锻压设备主体；2、控制端；3、机头；4、液压驱动器；5、伸缩杆；6、上压板；7、工作平台；8、驱动电机；9、旋转轴；10、固定座；11、滑块；12、下模板；13、摄像头；14、PLC控制器；15、特征提取模块；16、图像预处理模块；17、分析处理模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。其中附图中相同的标号全部指的是相同的部件。
此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。需要说明的是，下面描述中使用的词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。
还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
如图1-2所示，本发明提供一种锻压设备控制装置，包括锻压设备主体1和控制端2，锻压设备主体1包括位于顶部的机头3，机头3的顶部安装有液压驱动器4，液压驱动器4的底部连接有伸缩杆5，伸缩杆5贯穿机头3并向下延伸，伸缩杆5的一端连接有上压板6，机头3的底部设置有工作平台7，工作平台7上设置有驱动电机8，驱动电机8的一端连接有旋转轴9，旋转轴9的两端均设置有固定座10，旋转轴9的外侧套接有滑块11，滑块11的一端连接有下模板12，滑块11上安装有摄像头13，摄像头13将下模板锻压模板图像发送至控制端2，控制端2包括PLC控制器14、特征提取模块15、图像预处理模块16、分析处理模块17，图像预处理模块16将下模板的图像进行降噪处理并将处理后的图像发送至特征提取模块15，特征提取模块15采用二值化对特征数据进行提取，得到下模板锻造状态的特征图像，并将特征图像发送至分析处理模块17，分析处理模块17根据当前的图像数据，输出处理策略，将该策略发送至PLC控制器14，PLC控制器14根据该策略调控液压驱动器4和驱动电机8的数据参数。
常规锻压设备必须有人工操作，自动化锻压设备由计算机加内置程序控制可自动控制设备的锻压全过程。
而具有AI(人工智能)、单片机、PLC(可编程逻辑控制器)的精密锻压系统能大大提高生产产品的精度和生产效率，控制端部分是摄像头、单片机到PLC控制器的一个过程，单片机的设计思路是适应任何状态下的控制要求，通过INT0输出脉冲信号，软件需要解决的是如何根据实时状态对当前锻压进行调控，软件工作流程：先进行图像预处理，将图像依次进行灰度处理、伽马非线性化处理，完成降噪后，经二维OTSU算法对含有目标的区域进行分割，得到目标所在像素区域，并建立特征图像训练库，采用卷积神经网络对锻造特征图像进行数据提取，其中，卷积神经网络包括编码器和解码器路径，所述编码器和解码器路径均包含四个卷积层、一个批标准化层、一个Relu函数层，得到当前状态下的锻造程度的特征数据，根据锻造状态特征图像生成决策树，并找出决策树中效率最高的决策组合进行输出，PLC控制器14根据该策略调控液压驱动器4和驱动电机8的数据参数，液压驱动器4和驱动电机8的数据参数包括功率和运行方向，在锻压过程中，液压驱动器4带动伸缩杆5进行伸缩，通过伸缩杆5使得底部的上压板6进行升降，对底部的下模板12进行锻压，同时，由驱动电机8控制下模板12的位置，从而对下模板12各个不同的位置实现精准锻压。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种锻压设备控制装置，其特征在于，包括锻压设备主体(1)和控制端(2)，所述锻压设备主体(1)包括位于顶部的机头(3)，所述机头(3)的顶部安装有液压驱动器(4)，所述液压驱动器(4)的底部连接有伸缩杆(5)，所述伸缩杆(5)贯穿机头(3)并向下延伸，所述伸缩杆(5)的一端连接有上压板(6)，所述机头(3)的底部设置有工作平台(7)，所述工作平台(7)上设置有驱动电机(8)，所述驱动电机(8)的一端连接有旋转轴(9)，所述旋转轴(9)的两端均设置有固定座(10)，所述旋转轴(9)的外侧套接有滑块(11)，所述滑块(11)的一端连接有下模板(12)，所述滑块(11)上安装有摄像头(13)，所述摄像头(13)将下模板锻压模板图像发送至控制端(2)，所述控制端(2)包括PLC控制器(14)、特征提取模块(15)、图像预处理模块(16)、分析处理模块(17)，所述图像预处理模块(16)将下模板的图像进行降噪处理并将处理后的图像发送至特征提取模块(15)，所述特征提取模块(15)采用二值化对特征数据进行提取，得到下模板锻造状态的特征图像，并将特征图像发送至分析处理模块(17)，所述分析处理模块(17)根据当前的图像数据，输出处理策略，将该策略发送至PLC控制器(14)，所述PLC控制器(14)根据该策略调控液压驱动器(4)和驱动电机(8)的数据参数。
2.根据权利要求1所述的一种锻压设备控制装置，其特征在于，所述液压驱动器(4)和驱动电机(8)的数据参数包括功率和运行方向。
3.根据权利要求1所述的一种锻压设备控制装置，其特征在于，所述特征提取模块(15)基于二维OTSU算法对含有目标的区域进行分割后，得到目标所在像素区域，并建立特征图像训练库，采用卷积神经网络对锻造特征图像进行数据提取，得到当前状态下的锻造程度的特征数据。
4.根据权利要求3所述的一种锻压设备控制装置，其特征在于，所述卷积神经网络包括编码器和解码器路径，所述编码器和解码器路径均包含四个卷积层、一个批标准化层、一个Relu函数层。
5.根据权利要求1所述的一种锻压设备控制装置，其特征在于，所述图像预处理模块(16)对图像依次进行灰度处理、伽马非线性化处理，完成降噪。
6.根据权利要求1所述的一种锻压设备控制装置，其特征在于，所述分析处理模块(17)根据锻造状态图像生成决策树，并找出决策树中效率最高的决策组合进行输出。
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