CN115338288A - 一种数控折弯机智能控制系统 - Google Patents

一种数控折弯机智能控制系统 Download PDF

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CN115338288A
CN115338288A CN202211269565.0A CN202211269565A CN115338288A CN 115338288 A CN115338288 A CN 115338288A CN 202211269565 A CN202211269565 A CN 202211269565A CN 115338288 A CN115338288 A CN 115338288A
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Abstract

本申请涉及智能控制技术领域，具体涉及一种数控折弯机智能控制系统；数据采集模块，获取折弯件图像；数据处理模块，根据折弯件图像，提取折弯件特性，利用折弯件特征反映折弯机的工作余量，对工作余量进行调节；控制模块，根据调节的工作余量对数控折弯机进行智能控制。即本发明的方案通过假设理论逐步迭代，能够逐步的去除像素点本身正常像素值的影响，获得像素点由于缺陷造成的像素值的突变，从而获得由于缺陷造成的像素点像素值的差异，准确识别缺陷区域像素点。

Description

一种数控折弯机智能控制系统
技术领域
本申请涉及智能控制技术领域，具体涉及一种数控折弯机智能控制系统。
背景技术
折弯机余量的是为保证折弯件塑型符合设计要求，即防止折弯件折弯后折弯角度的精度不足，如果折弯机在选择精加工时工作余量时过大，会增加切削力，从而影响加工精度和工件表面质量，如果精加工工作余量过小，则无法消除加工过程中工件留下的误差。因此，精确控制工作余量是合理使用折弯机的主要因素。但是实际中折弯机余量由于多重影响因素，往往无法在工作前设置准确余量值，所以在折弯机工作过程中对其余量进行调节与控制。
对于折弯机余量过大造成的工件表面缺陷，主要为折弯件外侧褶皱或者划痕。造成像素点的异常，常规的像素点异常检测中，主要利用像素点像素值与均值的差异的大小判断像素点的异常，但是在缺陷区域像素点像素值变化较小时，或者缺陷区域面积较大时，当前图像中像素点的均值无法代替正常像素点均值，此时所判断的像素点的均值准确性不高。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种数控折弯机智能控制系统，所采用的技术方案具体如下：
本发明的一种数控折弯机智能控制系统，包括：
数据采集模块，获取折弯件图像；
数据处理模块，根据折弯件图像，提取折弯件特性，利用折弯件特征反映折弯机的工作余量，对工作余量进行调节；
控制模块，根据调节的工作余量对数控折弯机进行智能控制。
优选地，对工作余量的调节过程包括：
a）折弯机工作余量过小的识别与调节；
b）折弯机工作余量过大的识别与调节；
c）折弯机工作余量的调节控制。
优选地，折弯机余量过小的识别与调节的过程为：
利用霍夫直线检测，获得折弯件的边缘，此时两条直线的夹角即为折弯件的折弯 角度，根据图像获得的折弯件的折弯角度与设计角度的差异，根据图像获得折弯件的回弹 角度为
Figure 498779DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 751906DEST_PATH_IMAGE002
表示折弯件的设计角度，
Figure 634935DEST_PATH_IMAGE003
表示图像中获得当前折弯件的折弯 角度；根据
Figure 758749DEST_PATH_IMAGE004
对折弯机的工作余量进行调整，调整量为
Figure 105417DEST_PATH_IMAGE005
，其中
Figure 580261DEST_PATH_IMAGE004
表示折弯机 工作余量不足量，
Figure 873839DEST_PATH_IMAGE006
表示工作余量与折弯件折弯角度回弹之间的关系系数。
优选地，折弯机余量过大的识别与调节的过程为：1）根据图像像素点与整体均值的差异判断像素点异常的程度；
2）先给定假设：
Figure 117738DEST_PATH_IMAGE007
其中
Figure 369728DEST_PATH_IMAGE008
表示像素点的突变像素值，
Figure 594517DEST_PATH_IMAGE009
表示图像中像素点的数量；
假设所有像素点的像素值均值
Figure 957366DEST_PATH_IMAGE010
，则像素点的异常
Figure 586930DEST_PATH_IMAGE011
，获得 所有像素点的突变像素值总和，即为
Figure 9821DEST_PATH_IMAGE012
，当
Figure 459257DEST_PATH_IMAGE013
，对
Figure 219271DEST_PATH_IMAGE010
的假设进 行调整；
3）调整过程：
Figure 172184DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 34485DEST_PATH_IMAGE015
表示在假设
Figure 705638DEST_PATH_IMAGE010
的基础上，获得的像素点异常的总和，
Figure 207026DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 280025DEST_PATH_IMAGE016
像素点的突变像素值，
Figure 310298DEST_PATH_IMAGE009
表示图像中像素点的总数量；通过像素点的异常
Figure 672009DEST_PATH_IMAGE017
，根据该式获得像素点的突变像素值表示为
Figure 445930DEST_PATH_IMAGE018
， 此时像素点的异常可以表示为
Figure 373434DEST_PATH_IMAGE019
；
通过上述假设，利用图像中像素点的像素值，获得像素点的突变像素值
Figure 571679DEST_PATH_IMAGE018
，当 前所获得的
Figure 217424DEST_PATH_IMAGE018
存在
Figure 795036DEST_PATH_IMAGE020
的假设，对
Figure 842626DEST_PATH_IMAGE021
的值继续进行调整；
4）停止调整，获取突变像素值：当达到迭代条件时，获得像素点的突变像素值
Figure 214702DEST_PATH_IMAGE022
时，停止迭代不再调整，获得最终的像素点的突变像素值；
5）获得缺陷区域像素点：
根据缺陷的聚像素点的聚集性分布，对像素值的突变进行筛选，计算每一个像素 点计算其周围半径为4的范围的像素点的突变像素值的均值，当均值小于阈值
Figure 675639DEST_PATH_IMAGE023
，对应像素 点为噪声像素点；反之，对应像素点为缺陷区域像素点，获得所有缺陷区域像素点；
6）对折弯机余量进行调整。
优选地，折弯机工作余量的调节控制的过程为：
构建余量调节后的余量的差异为
Figure 791363DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 696389DEST_PATH_IMAGE004
表示折弯机工作 余量过小导致的折弯件折弯角度的偏差，
Figure 504945DEST_PATH_IMAGE025
表示折弯机工作余量过大，造成的折 弯件表面的缺陷程度，根据余量的差异，对折弯机进行多次调节。
本发明的有益效果：
利用本发明方法，首先根据折弯机工作余量过大或者过小造成折弯件表面缺陷或者折弯件角度误差，获得折弯机的工作余量具体差异值，即实现工作余量差异的识别；然后对于折弯件表面的缺陷，相比常规的像素值与均值的差值判断像素点异常，本方案通过假设理论逐步迭代，能够逐步的去除像素点本身正常像素值得影响，获得像素点由于缺陷造成的像素值的突变，从而获得由于缺陷造成的像素点像素值的差异，准确识别缺陷区域像素点。
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和优点，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的介绍，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获得其它附图。
图1是本发明的一种数控折弯机智能控制系统的结构框图；
图2是获取的折弯件侧面图像示意图。
具体实施方式
为了让本领域技术人员更好的理解本发明，下面结合实施例和附图对本发明展开描述。
本发明所针对的情景为：
在数控折弯机加工折弯件时，保证折弯件定性符合设计要求，一般在折弯过程中需要设置工作余量，在实际加工过程中影响工作余量的因素过度，所以折弯机的工作余量难以保证准确性，所以本发明利用工作余量对折弯件的影响，对折弯机的工作余量进行智能调节与控制。
本发明的主要目的是：利用折弯件受工作余量的影响特征，在图像中获取工作余量的差异，并对折弯机工作余量机进行智能调节与控制。
具体地，本发明提出的一种数控折弯机智能控制系统的实施例，请参阅图1所示，包括：
数据采集模块：通过安装相机，获取折弯件图像。
在折弯件的生产完成后，需要数控折弯机会将折弯件传送出来，此时在折弯件的传输装置中，分别在折弯件的侧方以及折弯件外侧方向安装相机，获得两张图像。
在获得的图像中可能包含折弯件以及背景区域，此时为准确识别折弯件的特征，对当前图像进行语义分割，获得折弯件区域图像，后续分析均基于折弯件区域图像。
数据处理模块：利用折弯件特征反映折弯机的工作余量，同时对工作余量进行调节。
在折弯件的生产中，折弯机余量时过大，会增加切削力，使得弯件在模具中的挤压过大，从而造成折弯件外部折弯点的褶皱或者划痕，工作余量过小，导致折弯件折弯不到位，此时折弯件存在回弹情况，造成折弯件的精度不符合要求。本发明通过折弯件中表面缺陷以及折弯角度的差异，对折弯机的工作余量进行调节与控制。
本发明对折弯机余量的调节过程为：
a）折弯机余量过小的识别与调节。
b）折弯机余量过大的识别与调节。
c）折弯机余量的调节控制。
以下为具体展开的过程：
a）折弯机余量过小的识别与调节。
数控折弯机的加工余量直接影响着折弯机的精加工，一般加工余量都是在加工之前通过实验材料，结合多种影响因素综合分析与计算获得。但是在实际加工过程中，加工之前实验往往需要准确的实验材料，同时影响加工余量的因素具有很多不可靠因素，所以实际所获得的加工余量具有不准确性，所以需要在加工过程中根据折弯效果对加工余量进行调节。为了对折弯机工作余量进行调节，首先需要获得工作余量在折弯件中的表现。
工作余量过小，导致折弯件折弯不到位，此时折弯件存在回弹情况，造成折弯件的精度不符合要求。折弯件的折弯角度回弹，主要通过折弯件侧面图像进行观察。
如图2所示，在图像中，利用霍夫直线检测，获得折弯件的边缘，此时两条直线的夹 角即为折弯件的折弯角度，所以根据图像获得的折弯件的折弯角度与设计角度的差异即反 映折弯机工作余量的不足，此时根据图像获得折弯件的回弹角度为
Figure 859703DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 779118DEST_PATH_IMAGE002
表 示折弯件的设计角度，
Figure 535721DEST_PATH_IMAGE003
表示图像中获得当前折弯件的折弯角度，
Figure 452861DEST_PATH_IMAGE004
反映折弯机工作余量 不足，
Figure 560495DEST_PATH_IMAGE004
越大，折弯机工作余量不足程度越大，此时根据
Figure 18021DEST_PATH_IMAGE004
对折弯机的工作余量进行调整， 调整量为
Figure 649639DEST_PATH_IMAGE005
，其中
Figure 65576DEST_PATH_IMAGE004
表示折弯机工作余量不足量，
Figure 394927DEST_PATH_IMAGE006
表示工作余量与折弯件折 弯角度回弹之间的关系系数，根据实际操作获得。
至此，完成折弯机工作余量过小的调节。
b）折弯机余量过大时的识别与调节。
在加工余量时过大，会增加切削力，从而影响加工精度和工件表面质量，因为切削力的增加，导致折弯件在模具中的挤压过大，从而造成折弯件外部折弯点的褶皱或者划痕，影响折弯件的表面质量。所以折弯件外部折弯点出的表面图像反应折弯加工余量是否过大，此时可以根据外部折弯点的表面图像对加工余量进行调节。
折弯机工作余量过大，导致折弯件外部折弯点的褶皱或者划痕，即存在表面缺陷，所以在所获得的折弯件外部图像中，根据图像表面的缺陷，判断折弯机工作余量过大的程度。
首先需要以图像中折弯件表面的缺陷反映折弯机工作余量过大的程度。在图像中 表面缺陷主要破坏原始折弯件的像素值，所以首先在图像中获得缺陷区域。在图像中每一 个像素点的像素值分别表示为
Figure 656144DEST_PATH_IMAGE026
，其中
Figure 449656DEST_PATH_IMAGE009
表示图像中像素点的数量，此时， 因为缺陷区域像素点在整体图像中较少，所以可以根据图像像素点与整体均值的差异判断 像素点异常的程度。
1）像素点的异常表示方法。
像素点像素值的异常可以表示为
Figure 770916DEST_PATH_IMAGE027
，其中
Figure 587562DEST_PATH_IMAGE028
表示图像中所有像素点的像素 均值，即
Figure 389821DEST_PATH_IMAGE029
，其中
Figure 975523DEST_PATH_IMAGE030
为像素点的像素值，
Figure 733263DEST_PATH_IMAGE009
为像素点的数量；为根据像素点的像素 值获得异常像素点，定义像素点存在正常像素值与突变像素值，此时图像中的像素均值表 示为
Figure 771627DEST_PATH_IMAGE031
，其中
Figure 374646DEST_PATH_IMAGE032
表示第i个像素点的正常像素值，
Figure 80434DEST_PATH_IMAGE008
表示第i个 像素点的突变像素值，此时，像素点的异常表示为：
Figure 681180DEST_PATH_IMAGE033
其中
Figure 472418DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 610620DEST_PATH_IMAGE008
分别表示第i像素点的正常像素值与突变像素值，
Figure 170914DEST_PATH_IMAGE009
表示像素点的数 量，此时
Figure 739299DEST_PATH_IMAGE034
表示像素点正常像素值的均值，对于折弯件表面一般都是均匀的金属颜色， 所以其像素值均匀且差异较小，所以对于像素点的正常像素值可以认为
Figure 283413DEST_PATH_IMAGE035
接近于 0，此时像素点的异常表示为
Figure 228235DEST_PATH_IMAGE036
，其中
Figure 643036DEST_PATH_IMAGE021
表示像素点突变像素值 的均值。
通过将像素点的像素值定义为正常像素值于突变像素值，然后利用折弯件本身像素值均匀的特点，将像素点的异常表示为像素点的突变像素值，排除了拉深件本身像素值的影响，然后后续通过对突变像素值的分析，确定像素点的异常。
2）引入假设前提。
对于折弯件中由于加工余量过多导致的表面缺陷在图像中较少，且缺陷区域于正 常区域的像素值差异较小，此时对于缺陷存在导致的像素值的突变也非常小，所以对于图 像像素点的突变像素均值
Figure 647901DEST_PATH_IMAGE021
也是更加的小，对于所检测的折弯件越大且折弯件表面 缺陷区域越小、像素点突变像素值越小时，像素点的突变像素均值
Figure 148152DEST_PATH_IMAGE021
越小，所以像素 值突变的数量和突变的值小到到一定程度，可以认为像素点的突变像素均值
Figure 961912DEST_PATH_IMAGE021
接近 于0，所以在本方案中先给定假设：
Figure 496798DEST_PATH_IMAGE037
其中
Figure 406986DEST_PATH_IMAGE008
表示像素点的突变像素值，
Figure 394533DEST_PATH_IMAGE009
表示图像中像素点的数量，即假设所有像 素点的像素值均值
Figure 946737DEST_PATH_IMAGE010
，所以像素点的异常
Figure 336130DEST_PATH_IMAGE011
，然后获得所有像素点的 突变像素值总和，即为
Figure 886060DEST_PATH_IMAGE012
，此时获得与假设相悖的结果，即
Figure 357974DEST_PATH_IMAGE013
，所以需 要对
Figure 182711DEST_PATH_IMAGE010
的假设进行调整。
利用上述步骤，在假设的基础上，获得像素点突变像素值的数值，即获得一个未知量的初始值，同时所获得的结果与假设相悖，此时对假设进行调整。
3）对假设进行调整。
在上述假设的基础上，根据当前图像中所有像素点的像素，获得所有像素点突变 像素值总和为
Figure 426610DEST_PATH_IMAGE012
，即当前像素点的异常为像素点的突变像素值，即获得
Figure 209759DEST_PATH_IMAGE020
，此时在像素点异常的判断式
Figure 171898DEST_PATH_IMAGE036
中，对假设
Figure 800326DEST_PATH_IMAGE010
作第一次的调整，即带入：
Figure 226628DEST_PATH_IMAGE014
其中
Figure 918028DEST_PATH_IMAGE015
表示在假设
Figure 367464DEST_PATH_IMAGE010
的基础上，获得的像素点异常的总和，
Figure 534003DEST_PATH_IMAGE008
表示第
Figure 18074DEST_PATH_IMAGE038
像素点的突变像素值，
Figure 877446DEST_PATH_IMAGE009
表示图像中像素点的总数量；此时，通过像素点的异常
Figure 548598DEST_PATH_IMAGE017
，此时根据该式获得像素点的突变像素值表示为
Figure 784408DEST_PATH_IMAGE018
，所以此时像素点的异常可以表示为
Figure 857406DEST_PATH_IMAGE019
。通过上述假设，利 用图像中像素点的像素值，获得像素点的突变像素值
Figure 88011DEST_PATH_IMAGE018
，但是当前所获得的
Figure 246460DEST_PATH_IMAGE018
也存 在
Figure 754802DEST_PATH_IMAGE020
的假设，所以需要对
Figure 213465DEST_PATH_IMAGE021
的值继续进行调整。
因为
Figure 414639DEST_PATH_IMAGE039
即表示像素点的突变像素值，所以在像素点的异常可以表示为
Figure 60384DEST_PATH_IMAGE040
，此时又可以获得像素点的突变像素值
Figure 372417DEST_PATH_IMAGE041
，以此类推，可 以无数次的获得像素点的突变像素值，所以，对于上述推算过程，需要分析得到一个终止条 件，从而获得最终的像素点的突变像素值。
4）获得最终像素点的突变像素值。
在
Figure 750833DEST_PATH_IMAGE040
的表达式中，每一次的迭代，都会使得
Figure 122909DEST_PATH_IMAGE008
减小， 并且随着迭代次数的增加，
Figure 255950DEST_PATH_IMAGE008
的减小幅度逐渐降低，此时根据经验设置阈值
Figure 637253DEST_PATH_IMAGE042
，在第t次迭 代时，获得像素点的突变像素值
Figure 539349DEST_PATH_IMAGE022
时，停止迭代，此时获得的
Figure 82326DEST_PATH_IMAGE043
即为 最终获得的像素点的突变像素值。因为在上述迭代过程中，每一次的迭代都是在排除初始 假设
Figure 640347DEST_PATH_IMAGE010
的影响，所以迭代次数越多，所获得的突变像素值越准确，但是假设的存在 使得迭代不能无法收敛，并且，随着迭代次数的增加，获得结果受初始假设的影响越小，即
Figure 559761DEST_PATH_IMAGE044
越小，继续对其迭代的必要性降低，所以设置阈值终止迭代，获得最终的 突变像素值。
在上述步骤中，根据折弯件表面像素的均匀性和加工余量造成的缺陷的细小特征，构建假设量，然后通过迭代逐步减小假设影响影响，获得最终由于加工余量过大造成的像素点的突变像素值。利用上述方法，可以检测到像素点像素值细小的变化，同时不涉及正常区域像素点的区分，从而使得本方案方法具有较广的应用范围。
5）获得缺陷区域像素点。
通过上述步骤，获得折弯机工作余量过大造成的像素点像素值的突变，所获得的 突变像素值即反映像素点的异常。此时获得像素点突变像素值为
Figure 336872DEST_PATH_IMAGE045
，即表示第i个像素 点最终的突变像素值。首先根据缺陷的聚像素点的聚集性分布，对像素值的突变进行筛选， 计算每一个像素点计算其周围半径为4（可根据实际折弯件进行修改）的范围的像素点的突 变像素值的均值，分别表示为
Figure 50750DEST_PATH_IMAGE046
，即表示第i像素点周围半径为r的范围内的像素点 的突变像素值的均值，此时设置阈值
Figure 158384DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 881489DEST_PATH_IMAGE047
对应第i像素点即为噪声像素点，
Figure 492599DEST_PATH_IMAGE048
对应的第i像素点即为缺陷区域像素点，此时，获得所有缺陷区域像素点。缺陷 区域像素点的突变像素值，反映折弯机工作余量过大造成的缺陷程度，从而对折弯机的工 作余量进行调整。
6）对折弯机余量进行调整。
对于折弯机的工作余量过大表现在折弯件表面的缺陷，所以上述步骤获得折弯机工作余量过大程度，此时需要对折弯机的工作余量进行调整。对于折弯机工作余量的调整，需要确定折弯机工作余量过大程度与余量调整量之间的关系，在本发明方案中需要对折弯机余量进行多次调整，建立折弯件表面缺陷与折弯机余量调整之间的关系表，所以对不同的折弯件，通过查表获得不同的余量过大程度对应的折弯机余量调整量。
折弯件的缺陷程度表示为
Figure 642958DEST_PATH_IMAGE025
，其中
Figure 300204DEST_PATH_IMAGE045
为缺陷区域像素点的突变像素 值，
Figure 298771DEST_PATH_IMAGE045
为所筛选的缺陷区域像素点的数量，
Figure 29967DEST_PATH_IMAGE025
越大，折弯件表面缺陷程度越 大，所以折弯机的工作余量过大的程度越大，此时对折弯机工作余量的调整量表示为
Figure 351227DEST_PATH_IMAGE049
，其中
Figure 167873DEST_PATH_IMAGE025
表示折弯件的缺陷程度，
Figure 232781DEST_PATH_IMAGE050
表示工作余量与缺陷之 间的关系系数，此时
Figure 818483DEST_PATH_IMAGE050
即为通过折弯机工作余量过大程度与折弯机余量调整量的关系表获 得。
至此，完成折弯机工作余量过大的调节。
c）折弯机工作余量的调节控制。
通过上述步骤，获得折弯机工作余量在折弯件中的体现，从而获得折弯机工作余量过大的程度以及过小的程度，同时上述步骤也确定不同折弯机工作余量的调节方式。但是在工作余量调节的过程中，调节量可能存在偏差，所以，需要进行多步调节，此时需要控制余量调节的效果。
余量调节的效果同样表现在余量的过大以及过小，所以此时构建余量调节后的余 量的差异为
Figure 248328DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 552270DEST_PATH_IMAGE004
表示折弯机工作余量过小导致的折弯件折弯角 度的偏差，
Figure 152360DEST_PATH_IMAGE025
表示折弯机工作余量过大，造成的折弯件表面的缺陷程度，此时根据 上述步骤中获得的折弯机工作余量的调节方法，对折弯机进行多次调节，每次余量调节获 得对应的余量的差异
Figure 592569DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 255631DEST_PATH_IMAGE051
越小表示调节效果越好，所以，在对折弯机余量调节时，获得的
Figure 46870DEST_PATH_IMAGE051
最小时，对应的调节效果最佳。
通过以上步骤，多折弯机余量进行多此调节，同时构建余量的差异值，防止折弯机余量调节过度。
控制模块：数控折弯机的智能控制。
根据上述步骤，利用折弯机余量过大过小在折弯件中的表现，实现对折弯机余量的调节。此时连接折弯机件工作余量识别系统与折弯机的数控系统，在获得折弯机的余量调节时，余量识别系统传输具体调节量到折弯机数控系统，折弯机数控系统对折弯机的余量进行调节，从而实现折弯机余量的调节与控制。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种数控折弯机智能控制系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，获取折弯件图像；
数据处理模块，根据折弯件图像，提取折弯件特性，利用折弯件特征反映折弯机的工作余量，对工作余量进行调节；
控制模块，根据调节的工作余量对数控折弯机进行智能控制；
对工作余量的调节过程包括：
a）折弯机工作余量过小的识别与调节；
b）折弯机工作余量过大的识别与调节；
c）折弯机工作余量的调节控制；
折弯机余量过小的识别与调节的过程为：
利用霍夫直线检测，获得折弯件的边缘，此时两条直线的夹角即为折弯件的折弯角度， 根据图像获得的折弯件的折弯角度与设计角度的差异，根据图像获得折弯件的回弹角度为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，其中
Figure 58570DEST_PATH_IMAGE002
表示折弯件的设计角度，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示图像中获得当前折弯件的折弯角度；根 据
Figure 973305DEST_PATH_IMAGE004
对折弯机的工作余量进行调整，调整量为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，其中
Figure 448673DEST_PATH_IMAGE004
表示折弯机工作余量 不足量，
Figure 716843DEST_PATH_IMAGE006
表示工作余量与折弯件折弯角度回弹之间的关系系数。
2.根据权利要求1所述的一种数控折弯机智能控制系统，其特征在于，折弯机余量过大的识别与调节的过程为：1）根据图像像素点与整体均值的差异判断像素点异常的程度；
2）先给定假设：
Figure 896021DEST_PATH_IMAGE008
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示像素点的突变像素值，
Figure 653761DEST_PATH_IMAGE010
表示图像中像素点的数量；
假设所有像素点的像素值均值
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，则像素点的异常
Figure 20021DEST_PATH_IMAGE012
，获得所有 像素点的突变像素值总和，即为
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，当
Figure 440286DEST_PATH_IMAGE014
，对
Figure 146074DEST_PATH_IMAGE011
的假设进行调 整；
3）调整过程：
Figure 809136DEST_PATH_IMAGE016
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示在假设
Figure 990588DEST_PATH_IMAGE011
的基础上，获得的像素点异常的总和，
Figure 131719DEST_PATH_IMAGE009
表示第
Figure DEST_PATH_IMAGE019
像素 点的突变像素值，
Figure 757260DEST_PATH_IMAGE010
表示图像中像素点的总数量；通过像素点的异常
Figure 591224DEST_PATH_IMAGE020
，根据该式获得像素点的突变像素值表示为
Figure DEST_PATH_IMAGE021
，此时像 素点的异常可以表示为
Figure 932075DEST_PATH_IMAGE022
；
通过上述假设，利用图像中像素点的像素值，获得像素点的突变像素值
Figure 876897DEST_PATH_IMAGE021
，当前所 获得的
Figure 291698DEST_PATH_IMAGE021
存在
Figure DEST_PATH_IMAGE023
的假设，对
Figure 559213DEST_PATH_IMAGE024
的值继续进行调整；
4）停止调整，获取突变像素值：当达到迭代条件时，获得像素点的突变像素值
Figure DEST_PATH_IMAGE025
时，停止迭代不再调整，获得最终的像素点的突变像素值；
5）获得缺陷区域像素点：
根据缺陷的聚像素点的聚集性分布，对像素值的突变进行筛选，计算每一个像素点计 算其周围半径为4的范围的像素点的突变像素值的均值，当均值小于阈值
Figure 121781DEST_PATH_IMAGE026
，对应像素点为 噪声像素点；反之，对应像素点为缺陷区域像素点，获得所有缺陷区域像素点；
6）对折弯机余量进行调整。
3.根据权利要求1所述的一种数控折弯机智能控制系统，其特征在于，折弯机工作余量的调节控制的过程为：
构建余量调节后的余量的差异为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，其中
Figure 932611DEST_PATH_IMAGE004
表示折弯机工作余量 过小导致的折弯件折弯角度的偏差，
Figure 467498DEST_PATH_IMAGE028
表示折弯机工作余量过大，造成的折弯件 表面的缺陷程度，根据余量的差异，对折弯机进行多次调节。
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