CN115503058A - 一种基于图像处理的原木切割机器人及切割方法 - Google Patents

一种基于图像处理的原木切割机器人及切割方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的原木切割机器人及切割方法,包括送料平台和切割设备,原木置于所述送料平台上,送料平台带动所述原木朝切割设备移动,进行切割工作,其中,送料平台上安装有滚动机构,用于带动所述原木沿周向进行滚动,调节原木切割角度,以及,送料平台至少一端安装有图像采集模块,通过图像采集模块对原木端部的图像进行采集,并结合霍夫圆圆形检测识别待切割原木的形状是否为圆形,根据具体形状针对性通过动态规划算法进行多次切割规划,计算不同切割规划对木材价值的利用率,并选取利用率最大的切割规划作为最优解切割方案进行切割,从而可以保证整个工序出材率时刻保持最大。

Description

一种基于图像处理的原木切割机器人及切割方法
技术领域
本发明涉及木材加工技术领域,具体为一种基于图像处理的原木切割机器人及切割方法。
背景技术
原木是原条长向按尺寸、形状、质量的标准规定或特殊规定截成一定长度的木段,这个木段称为原木,原条经造材后形成的圆木段,有带皮的也有剥皮的,在木材加工过程中,根据需求确定成品木材的尺寸,然后人工操作原木切割设备对原木进行切割,由于木材本身是不规则的类圆,每一个木材之间形状都存在这千差万别,因此为了保证出材率需要大锯手具有非常丰富的经验,才能减少切割中的浪费,而由于工厂端业务的强度,任何一个大锯手对不规则的原木多少都会造成一定的浪费;另外由于木材本身是一个有大端和小端的不规则锥体,人为判断多少会存在一定的视觉误差,导致木材的出材率较低,因此急需一种基于图像处理的原木切割机器人及切割方法来解决上述问题。
发明内容
本发明提供一种能提高木材出材率的基于图像处理的原木切割机器人及切割方法,来解决上述现有技术中存在的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于图像处理的原木切割机器人,包括送料平台和切割设备,原木置于所述送料平台上,送料平台带动所述原木朝切割设备移动,进行切割工作,其中,所述送料平台上安装有滚动机构,用于带动所述原木沿周向进行滚动,调节原木切割角度,以及;
所述送料平台至少一端安装有图像采集模块,用于对原木端部图片进行采集。
优选的,所述送料平台包括滑轨、轨道车和送料滑道,所述轨道车滑动安装在所述滑轨上,送料滑动设置在轨道车上,且与滑轨垂直布设,原木置于送料滑道上,且沿送料滑道移动,靠近或远离切割设备;
其中,所述滚动机构包括多个安装在轨道车上滚轮,滚轮带动所述原木进行周向滚动。
优选的,所述轨道车一侧安装有立杆,所述立杆上安装有夹爪和旋转辅助辊,其中,所述夹爪沿竖直方向移动,靠近原木将原木状态进行固定,或远离原木;所述旋转辅助辊贴合在所述原木表面,引导原木稳定滚动。
一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,包括如下步骤:
S1、将原木进行固定,利用图像采集模块至少对原木直径小的一端进行图像采集;
S2、基于采集的图像,进行原木基础切割序列模型的构建;
S3、对原木基础模型进行霍夫圆圆形检测,判定原木基础模型为圆形或椭圆;
S4、基于动态规划算法对所检测原木基础切割序列模型进行多次切割规划,并对每次切割方案进行评估,计算不同切割规划对木材价值的利用率,获取木材切割规划的最优解,调整待切割原木状态与最优解的切割规划时原木图像状态重合,按最优解的切割规划进行切割;
优选的,在步骤S1中,将原木直径小的一端朝向图像采集模块,通过夹爪对原木进行压紧固定。
优选的,在步骤S2中,根据采集的图像,结合原木径级与刀口误差,以木头中心为圆点建立直角坐标方程系,并根据横纵坐标特殊赋值使得目标直线与圆相交,找到直线与圆上下交点坐标,进行同一下刀位置下的切割序列基础模型建立。
优选的,霍夫圆圆形检测为:保存原木的圆心和直径数据,在原木图像中每隔1度做一条通过圆心并与原木外轮廓相交的直线,并求出直线的长度;通过数据实验得出区分圆与椭圆直接误差并对误差参数进行保存;计算每一次所得直线距离与霍夫圆圆形检测所得直径距离的方差:
Figure BDA0003884975550000031
其中,当D(X)≤误差,则判定原木圆形,当D(X)>误差,判定为椭圆。
优选的,在步骤S4中,获取木材切割规划的最优解具体为:
a、首先确定成品木材尺寸;
b、以原木基础模型任意一状态为初始状态,基于确定的成品木材尺寸在原木基础模型上进行切割规划,获取该状态下切割利用率;
c、对原木基础模型进行周向旋转N°,再基于确定的成品木材尺寸进行切割规划,获取该状态下切割利用率;
d、重复步骤c,直至旋转一周,获得不同状态下切割利用率,选取切割利用率最高的切割规划作为最优解。
优选的,在步骤S4中,当判定为椭圆时,计算待切割原木的状态与最优解的切割规划时原木图像状态夹角,通过滚动机构带动待切割原木转动对应角度.
优选的,当原木固定位置发生调整时,通过摄像采集模块持续采集原木图像,新固定的位置与最优解的切割规划进行重新校对。
与现有技术相比,本发明的有益效果:本发明中,通过图像采集模块对原木端部的图像进行采集,并结合霍夫圆圆形检测识别待切割原木的形状,能根据具体形状针对性的确定切割方案,通过动态规划算法对原木模型进行多次切割规划,计算不同切割规划对木材价值的利用率,并选取利用率最大的切割规划作为最优解进行切割,从而可以保证整个工序出材率时刻保持最大。
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是本发明原木切割机器人的结构示意图;
图2是本发明原木基础模型进行霍夫圆圆形检测的示意图;
图3是本发明一种状态下切割规划的效果图;
图4是本发明待切割原木的状态与最优解图像的示意图;
图中标号:1、滑轨;2、轨道车;3、送料滑道;4、切割设备;5、图像采集模块;6、滚轮;7、立杆;8、夹爪;9、旋转辅助辊;10、原木;11、控制箱。
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。
实施例:如图1所示,一种基于图像处理的原木10切割机器人,包括送料平台和切割设备4,以及安装控制箱11,与各个设备相连,控制各个设备进行工作,原木10置于送料平台上,送料平台带动原木10朝切割设备4移动,进行切割工作,其中,送料平台上安装有滚动机构,用于带动原木10沿周向进行滚动,调节原木10切割角度,以及;
送料平台至少一端安装有图像采集模块5,用于对原木10端部图片进行采集。
其中,参考图1所示,送料平台包括滑轨1、轨道车2和送料滑道3,轨道车2滑动安装在滑轨1上,送料滑动设置在轨道车2上,且与滑轨1垂直布设;其中,滚动机构包括多个安装在轨道车2上滚轮6,滚轮6带动原木10进行周向滚动。
其中,参考图1所示,在轨道车2一侧安装有立杆7,立杆7上安装有夹爪8和旋转辅助辊9,其中,夹爪8沿竖直方向移动靠近原木10,将原木10状态进行固定,或远离原木10;旋转辅助辊9贴合在原木10表面,引导原木10稳定滚动。
工作时,将原木10放置在轨道车2上,夹爪8移动,将原木10状态进行固定,接着原木10沿送料滑道3朝切割设备4方向移动,至指定位置,轨道车2沿滑轨1移动,带动原木10与切割设备4接触,并进行切割工作,当需要调整原木10切割角度时,夹爪8松开,滚轮6带动原木10进行滚动,至指定角度,夹爪8再将原木10固定,按上述操作进行切割。
一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,包括如下步骤:
S1、当图像采集模块为一个时,将原木直径小的一端朝向图像采集模块,当图像采集模块为两个时,将原木放置在轨道车上即可,通过夹爪对原木进行压紧固定,图像采集模块对原木端部进行图像采集;
S2、基于采集的图像,进行原木基础切割序列模型的构建;
其中,根据采集的图像,结合原木径级与刀口误差,以木头中心为圆点建立直角坐标方程系,并根据横纵坐标特殊赋值使得目标直线与圆相交,找到直线与圆上下交点坐标,进行进行同一下刀位置下的切割序列基础模型建立建立;
S3、对原木基础模型进行霍夫圆圆形检测,判定原木基础模型为圆形或椭圆;
其中,参考图2所示,保存原木的圆心和直径数据,在原木图像中每隔1度做一条通过圆心并与原木外轮廓相交的直线AB,并求出直线AB的长度;通过数据实验得出区分圆与椭圆直接误差并对误差参数进行保存;计算每一次所得直线距离与霍夫圆圆形检测所得直径距离的方差:
Figure BDA0003884975550000061
其中,当D(X)≤误差,则判定原木圆形,当D(X)>误差,判定为椭圆。
S4、基于动态规划算法对所检测原木基础模型进行多次切割规划,并对每次切割方案进行评估,计算不同切割规划对木材价值的利用率,获取木材切割规划的最优解,调整待切割原木状态与最优解的切割规划时原木图像状态重合,按最优解的切割规划进行切割;
其中,获取木材切割规划的最优解具体为:
a、首先确定成品木材尺寸,可参考图3所示,每个小长方形即为成品木材尺寸;
b、以原木基础模型任意一状态为初始状态,基于确定的成品木材尺寸在原木基础模型上进行切割规划,获取该状态下切割利用率;
c、对原木基础模型进行周向旋转N°,再基于确定的成品木材尺寸进行切割规划,获取该状态下切割利用率;
d、重复步骤c,直至旋转一周,获得不同状态下切割利用率,选取切割利用率最高的切割规划作为最优解。
其中,参考图3所示,为一种状态下切割规划的效果图,图中右侧为多个小长方形格进行纵向规划,即为切割刀片下刀方向进行排列,而由于切割时原木当切割到靠近大半部分时,需要重新对固定位置进行调整,为了便于进行急需切割,需要从另一个面进行下刀切割,因此,图中左侧为调整原木状态后进行切割规划,整个规划更加满足实际切割情况。
参考图4所示,当判定为椭圆需要进行下刀切割时,由于放置在托盘上的原木在状态与最优解原木图像状态存在差异,此时,通过图像采集模块对待切割原木状态图像进行采集,并计算待切割原木的状态与最优解的切割规划时原木图像状态夹角α,滚动机构带动待切割原木转动α角,使得待切割原木与最优解的切割规划时原木图像完全重合,然后再根据最优解的切割规划进行下刀切割,其中当原木固定位置发生调整时,通过摄像采集模块持续采集原木图像,新固定的位置与最优解的切割规划进行重新校对,确保最大的出材率。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实例而已,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 (10)

1.一种基于图像处理的原木切割机器人,其特征在于:包括送料平台和切割设备,原木置于所述送料平台上,送料平台带动所述原木朝切割设备移动,进行切割工作,其中,所述送料平台上安装有滚动机构,用于带动所述原木沿周向进行滚动,调节原木切割角度,以及;
所述送料平台至少一端安装有图像采集模块,用于对原木端部图片进行采集。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的原木切割机器人,其特征在于:所述送料平台包括滑轨、轨道车和送料滑道,所述轨道车滑动安装在所述滑轨上,送料滑动设置在轨道车上,且与滑轨垂直布设,原木置于送料滑道上,且沿送料滑道移动,靠近或远离切割设备;
其中,所述滚动机构包括多个安装在轨道车上滚轮,滚轮带动所述原木进行周向滚动。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像处理的原木切割机器人,其特征在于:所述轨道车一侧安装有立杆,所述立杆上安装有夹爪和旋转辅助辊,其中,所述夹爪沿竖直方向移动,靠近原木将原木状态进行固定,或远离原木;所述旋转辅助辊贴合在所述原木表面,引导原木稳定滚动。
4.一种根据权利要求1-3任一项所述的基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、将原木进行固定,利用图像采集模块至少对原木直径小的一端进行图像采集;
S2、基于采集的图像,进行原木基础切割序列模型的构建;
S3、对原木基础模型进行霍夫圆圆形检测,判定原木基础模型为圆形或椭圆形;
S4、基于动态规划算法对所检测原木基础切割序列模型进行多次切割规划,并对每次切割方案进行评估,计算不同切割规划对木材价值的利用率,获取木材切割规划的最优解,调整待切割原木状态与最优解的切割规划时原木图像状态重合,按最优解的切割规划进行切割。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于:在步骤S1中,将原木直径小的一端朝向图像采集模块,通过夹爪对原木进行压紧固定。
6.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于:在步骤S2中,根据采集的图像,结合原木径级与刀口误差,以木头中心为圆点建立直角坐标方程系,并根据横纵坐标特殊赋值使得目标直线与圆相交,找到直线与圆上下交点坐标,进行同一下刀位置下的切割序列基础模型建立。
7.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于:霍夫圆圆形检测为:保存原木的圆心和直径数据,在原木图像中每隔1度做一条通过圆心并与原木外轮廓相交的直线,并求出直线的长度;通过数据实验得出区分圆与椭圆直接误差并对误差参数进行保存;计算每一次所得直线距离与霍夫圆圆形检测所得直径距离的方差:
Figure FDA0003884975540000021
其中,当D(X)≤误差,则判定原木圆形,当D(X)>误差,判定为椭圆。
8.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于:在步骤S4中,获取木材切割规划的最优解具体为:
a、首先确定成品木材尺寸;
b、以原木基础模型任意一状态为初始状态,基于确定的成品木材尺寸在原木基础模型上进行切割规划,获取该状态下切割利用率;
c、对原木基础模型进行周向旋转N°,再基于确定的成品木材尺寸进行切割规划,获取该状态下切割利用率;
d、重复步骤c,直至旋转一周,获得不同状态下切割利用率,选取切割利用率最高的切割规划作为最优解。
9.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于:在步骤S4中,当判定为椭圆时,计算待切割原木的状态与最优解的切割规划时原木图像状态夹角,通过滚动机构带动待切割原木转动对应角度。
10.根据权利要求4所述的一种基于图像处理的原木切割机器人的切割方法,其特征在于:当原木固定位置发生调整时,通过摄像采集模块持续采集原木图像,新固定的位置与最优解的切割规划进行重新校对。
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