一種激光智能識(shí)別分揀元件生產(chǎn)線的方法與裝置制造方法
【專利摘要】一種激光智能識(shí)別分揀元件生產(chǎn)線的方法與裝置，其特征是：傳送帶傳送元件，到達(dá)傳感器發(fā)射頭與傳感器接收頭之間，傳感器采集觸發(fā)信號(hào)到瞬時(shí)定位模塊，瞬時(shí)定位模塊發(fā)指令給控制計(jì)算機(jī)中心，它啟動(dòng)智能識(shí)別程序模塊，同時(shí)控制計(jì)算機(jī)中心發(fā)出指令給激光掃描器，開始掃描工作，同時(shí)指令攝象機(jī)I、II開始工作，攝象機(jī)采集的信息傳回控制計(jì)算機(jī)中心，由它的智能識(shí)別程序模塊通過瞬時(shí)定位模塊、三維建模的數(shù)理模塊、特征識(shí)別模塊、模糊集合算法模塊與概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊以及后臺(tái)數(shù)據(jù)庫處理，實(shí)施智能識(shí)別元件，之后，發(fā)指令給分揀氣缸，實(shí)施分揀；系統(tǒng)工作之前，通過運(yùn)行示教功能模塊，采集元件的樣件信息給后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)識(shí)別及檢測(cè)。
【專利說明】 一種激光智能識(shí)別分揀元件生產(chǎn)線的方法與裝置
技術(shù)背景
[0001]現(xiàn)代化高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中，無人化生產(chǎn)線上的元件，諸如電子元件、電子插接件、金屬零件及非金屬零件、特別是一些具有放射性或有毒的元器件，它們?cè)谏a(chǎn)線上，須對(duì)它們進(jìn)行在線實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)識(shí)別及檢測(cè)，判定其形狀、位置、狀態(tài)及精度。

【發(fā)明內(nèi)容】
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[0002]一種激光智能識(shí)別分揀元件生產(chǎn)線的方法與裝置，它由傳送帶傳送元件，到達(dá)傳感器位置時(shí)，傳感器采集觸發(fā)信號(hào)到瞬時(shí)定位模塊，其發(fā)指令給控制計(jì)算機(jī)中心，它啟動(dòng)智能識(shí)別程序模塊，同時(shí)控制計(jì)算機(jī)中心發(fā)出指令給激光掃描器，開始掃描工作，同時(shí)指令攝象機(jī)1、II開始工作，攝象機(jī)采集的信息傳回控制計(jì)算機(jī)中心，由它的智能識(shí)別程序模塊通過瞬時(shí)定位模塊、三維建模的數(shù)理模塊、特征識(shí)別模塊、模糊集合算法模塊與概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊以及后臺(tái)數(shù)據(jù)庫處理，實(shí)施智能識(shí)別元件，并發(fā)指令給分揀氣缸，實(shí)施分揀；系統(tǒng)工作之前，通過運(yùn)行示教功能模塊，采集元件的樣件信息給后臺(tái)數(shù)據(jù)庫；它利用激光及動(dòng)態(tài)定位技術(shù)實(shí)施對(duì)生產(chǎn)線元件的三維形狀、狀態(tài)及動(dòng)態(tài)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)識(shí)別及檢測(cè)，采用激光三維信息及動(dòng)態(tài)信息的采集方式，建立在線動(dòng)態(tài)三維建模的有關(guān)數(shù)理模型，采用瞬時(shí)動(dòng)態(tài)定位原理及應(yīng)用，采用特征識(shí)別模式方法，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線元件的實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)識(shí)別及檢測(cè)。
[0003]本發(fā)明方案一、一種激光智能識(shí)別分揀元件生產(chǎn)線的方法
[0004]在生產(chǎn)線的傳送帶上，設(shè)置攝象機(jī)1、II，設(shè)置激光掃描器，設(shè)置傳感器發(fā)射頭
[0005]與為傳感器接收頭，傳送帶傳送元件，利用激光照射掃描生產(chǎn)線元件，通過兩個(gè)以上攝象機(jī)配之以瞬時(shí)動(dòng)態(tài)定位系統(tǒng)，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行中央集成控制及信息在線實(shí)時(shí)采集與數(shù)據(jù)處理、識(shí)別、建模。按生產(chǎn)線元器件特點(diǎn)，采用特征識(shí)別模式方法建立編制智能識(shí)別軟件，利用模糊數(shù)學(xué)原理編制數(shù)據(jù)處理及建模，編輯智能示教軟件，根據(jù)生產(chǎn)線元件形狀復(fù)雜程度，相應(yīng)增加攝象機(jī)及激光掃描器的數(shù)量，最終實(shí)現(xiàn)激光動(dòng)態(tài)識(shí)別生產(chǎn)線元件的形狀及狀態(tài)。
[0006]本發(fā)明方案二，采用瞬時(shí)定位模塊。
[0007]無人化生產(chǎn)線(生產(chǎn)線)上，多用傳送帶或滑道來輸送元件，在元件被傳輸?shù)倪\(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，要對(duì)其進(jìn)行在線實(shí)時(shí)識(shí)別，為此，采用生產(chǎn)線元件的瞬時(shí)動(dòng)態(tài)定位原理，在生產(chǎn)線上設(shè)定識(shí)別區(qū)，安裝傳感器，當(dāng)元件運(yùn)行進(jìn)入識(shí)別區(qū)時(shí)瞬間發(fā)指令，激光器開始掃描采集元件的形狀信息，優(yōu)先遴選元件的基本定位特征數(shù)據(jù)及尺寸，確定瞬間定位“線”或“面”，最有效的選法是以生產(chǎn)線元件的外闊的最長(zhǎng)線作為定位線，以生產(chǎn)線元件的外闊的最大面積作為定位面，以此作為二次瞬時(shí)采樣時(shí)的定位基準(zhǔn)，為元件的三維形狀及狀態(tài)的動(dòng)態(tài)在線采集與識(shí)別提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
[0008]本發(fā)明方案三，建立三維建模的數(shù)理模塊。
[0009]以航空攝影測(cè)量學(xué)為基礎(chǔ)建立物點(diǎn)三維坐標(biāo)數(shù)學(xué)模型，在生產(chǎn)線的傳送帶上，元件在傳送帶上隨其運(yùn)動(dòng)，在識(shí)別區(qū)建立空間坐標(biāo)系，元件置于物空間O-XYZ
[0010]坐標(biāo)系內(nèi)，激光光點(diǎn)A物空間內(nèi)的坐標(biāo)為A (X，Y, Z)，物點(diǎn)A影射到攝象機(jī)I和攝象機(jī)II的象平面上，所形成的象點(diǎn)分別al和a2，攝象機(jī)I和攝象機(jī)II的象空間坐標(biāo)系分別為01-xlylzl和02-x2y2z2，象空間坐標(biāo)原點(diǎn)取其投影中心，它們?cè)谖锟臻g上的坐標(biāo)分別為 01 (X01，YOl，Z01)，02 (X02, Y02, Z02)，象點(diǎn)在象平面上的坐標(biāo)分別為 al (xl,yl)，a2 (x2,y2)，攝影主距分別為fl，f2.轉(zhuǎn)換矩陣為Rl，R2。象點(diǎn)坐標(biāo)推算物點(diǎn)坐標(biāo)的數(shù)學(xué)模型X =Cx F(Xp x2> y2), Y = Cy F(Xp x2、y2), Z = Cz F(Xp Y1 > x2、y2).其中矩陣 CxCyCz 是由參量Xl、y1、x2> j2,以及系統(tǒng)固有參數(shù)I1,12及轉(zhuǎn)換矩陣％、R2確定的變換矩陣，編輯相應(yīng)的計(jì)算機(jī)軟件完成全部運(yùn)算。
[0011]本發(fā)明方案四、特征識(shí)別模塊。
[0012]瞬間確定的生產(chǎn)線元件的定位“線”或“面”，作為二次瞬時(shí)采樣時(shí)的定位基準(zhǔn)，對(duì)元件的三纟態(tài)的動(dòng)態(tài)進(jìn)行在線采集與識(shí)別。在高速生產(chǎn)線上，尤為重要。建立高度特征識(shí)別模式，在瞬時(shí)采樣日準(zhǔn)上，生產(chǎn)線元件形狀三維識(shí)別的關(guān)鍵之一是獲取平面坐標(biāo)XOY之外的高度坐標(biāo)Z。物體在空間內(nèi)β上的穩(wěn)定姿態(tài)是相對(duì)有限的幾個(gè)，同一物體在水平臺(tái)上的某個(gè)穩(wěn)定姿態(tài)下它的最大高度Zmax是維-設(shè)定Zmax作為形狀及姿態(tài)的特征之一。
[0013]模糊集合算法模塊，設(shè)定模糊集合的論域?yàn)?在水平臺(tái)面即XOY平面上的物體Α、物體B、物體C等。子集Az{Z1; Z2，Z3,……ZJ。1=正整數(shù)。A中元素Zi是物體A在XOY平面(水平臺(tái))上的能夠存在的某個(gè)穩(wěn)定姿態(tài)下的物體表面最高點(diǎn)的Zmax坐標(biāo)值，即Z =τ體據(jù)穩(wěn)定姿態(tài)的個(gè)數(shù)確定最大庫存單元量1。
[0014]若Α?Β=Φ且Α?Κ:=Φ……，則認(rèn)為Az是物體A的唯一特征。即有QjAz，則物體QO物體A有:當(dāng)^ ! (Az-Bz) IJ (Az-Cz) (1(Az-Dz)…。則:物體Qt)物體Α。其中，因隨機(jī)性及采集數(shù)
據(jù)具有分散性，集合采用模糊集合算法。建立平面特征識(shí)別模式:物體A在XOY平面(水平面)上的能夠存在的某個(gè)穩(wěn)定姿態(tài)下，在XOY平面上的投影的最大外廓尺寸L是唯一的，因此設(shè)定L作為物體形狀及姿態(tài)的“平面”特征。子集為AJL1, L2, L3,……LJ，I=正整數(shù)。Li是物體A的第I個(gè)穩(wěn)定姿態(tài)下的Lniax值，識(shí)別運(yùn)算同前。
[0015]建立高度一平面基準(zhǔn)特征識(shí)別模式，找出被識(shí)別物體的“最高點(diǎn)Zmax"的位置相對(duì)于“最大外廓Lmax"連線的相對(duì)位置，以此作為被識(shí)別物體在這一穩(wěn)定狀態(tài)下的姿態(tài)及形狀基準(zhǔn)，再依此基準(zhǔn)建立其形狀及姿態(tài)的模式數(shù)據(jù)庫Aa，以識(shí)別物體的形狀及姿態(tài)。
[0016]建立高度一環(huán)形特征識(shí)別模式，以最高點(diǎn)Z為中心Ztj，采集半徑R1圓環(huán)上的Zij坐標(biāo)，以圓環(huán)上最大的Zijmax點(diǎn)與中心點(diǎn)Ztj連線構(gòu)成物體在這一穩(wěn)定姿態(tài)下的極坐標(biāo)基準(zhǔn)，依此基準(zhǔn)建立物體形狀及姿態(tài)的模式數(shù)據(jù)庫azq。
[0017]綜合特征識(shí)別模式及計(jì)算機(jī)編程，將“高度、平面、環(huán)形”特征綜合成為完整的特征識(shí)別模式。逐級(jí)建立相應(yīng)的特征識(shí)別模式后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)對(duì)物體形狀的三維識(shí)別。
[0018]本發(fā)明方案五、概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊。
[0019]采用概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量法，識(shí)別估計(jì)采樣值，識(shí)別估計(jì)的目標(biāo)量主要是零件尺寸的百分位數(shù)Xp。設(shè)X/為Xp的估計(jì)量，d為估計(jì)量X/的相對(duì)精度，設(shè)置信水平為1- α = 0.95%，使?jié)M足:P(XP_d〈XP*〈XP+d> = 0.95。
[0020]樣本量越大，估計(jì)量的精度越高[4]。如設(shè)XP及其d，對(duì)于P = 0.50，X0.50的X0.50* = X人體尺寸可近似為正態(tài)分布Ν( μ，O 2), Χ0.50 = μ，X~Ν(μ，σ 2/η)，取1-α = 0.95%，則:Ρ(Χ0.50-μ 1_α /2 σ /η1/2〈Χ0.50*〈Χ0.50+μ 1_α /2 σ /η1/2> = 0.95。即:Ρ (Χ0.50-1.96 σ /η1/2〈Χ0.50*〈Χ0.50+1.96 σ /η1/2> = 0.95。對(duì)應(yīng) d,樣本量 N 應(yīng)滿足X0.50-1.96 O /nl/2 = Χ0.50-d,或 X0.50+1.96 σ /nl/2 = Χ0.50+d,因正態(tài)分布的對(duì)稱性，前兩式確定的η相等。即η = (1.96/μ 0.50+d) 2,此即d與N間的關(guān)系式。
[0021 ] 本發(fā)明方案六、示教功能模塊。
[0022]編輯示教功能模塊，先將目標(biāo)人體“示教”給采集、運(yùn)算、識(shí)別系統(tǒng)后建立目標(biāo)樣板模型數(shù)據(jù)庫，使視覺系統(tǒng)感知它們。隨后視覺系統(tǒng)就可以根據(jù)“數(shù)據(jù)庫”對(duì)這些物體的形狀實(shí)施三維視覺識(shí)別及檢測(cè)。
[0023]采用激光掃描物點(diǎn)三維坐標(biāo)數(shù)學(xué)模型，獲取生產(chǎn)線元件三維信息，采用瞬時(shí)動(dòng)態(tài)定位方法，實(shí)施生產(chǎn)線元件的動(dòng)態(tài)在線采集與識(shí)別，采用特征識(shí)別模式，編輯控制計(jì)算機(jī)中心智能程序模塊，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線元件形狀及狀態(tài)的視覺識(shí)別。
[0024]本發(fā)明核心內(nèi)容:
[0025]傳送帶傳送元件，到達(dá)傳感器發(fā)射頭與傳感器接收頭之間，傳感器采集觸發(fā)信號(hào)到瞬時(shí)定位模塊，瞬時(shí)定位模塊發(fā)指令給控制計(jì)算機(jī)中心，它啟動(dòng)智能識(shí)別程序模塊，同時(shí)控制計(jì)算機(jī)中心發(fā)出指令給激光掃描器，開始掃描工作，同時(shí)指令攝象機(jī)1、II開始工作，攝象機(jī)采集的信息傳回控制計(jì)算機(jī)中心，由它的智能識(shí)別程序模塊通過瞬時(shí)定位模塊、三維建模的數(shù)理模塊、特征識(shí)別模塊、模糊集合算法模塊與概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊以及后臺(tái)數(shù)據(jù)庫處理，實(shí)施智能識(shí)別元件，之后，發(fā)指令給分揀氣缸，實(shí)施分揀；系統(tǒng)工作之前，通過運(yùn)行示教功能模塊，采集元件的樣件信息給后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)識(shí)別及檢測(cè)。
[0026]附圖為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)圖，下面結(jié)合【專利附圖】

【附圖說明】工作過程。
[0027]附圖中，分別為:1、攝象機(jī)1、11，2、激光掃描器，3、元件，4、傳感器發(fā)射頭，5、傳感器接收頭，6、傳送帶，7、元件，8、分揀氣缸，9、控制計(jì)算機(jī)中心，10、、瞬時(shí)定位模塊，11三維建模的數(shù)理模塊，12、特征識(shí)別模塊，13、模糊集合算法模塊，14、概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊，15、示教模塊，16、智能程序模塊，17、示教功能模塊，18、后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，19、料斗。
[0028]工作過程:
[0029]6傳送帶傳送3元件，到達(dá)4傳感器發(fā)射頭與5傳感器接收頭之間，4與5采集觸發(fā)信號(hào)到11瞬時(shí)定位模塊，11發(fā)指令給9控制計(jì)算機(jī)中心，9啟動(dòng)15智能識(shí)別程序模塊，同時(shí)9發(fā)出指令給2激光掃描器，2開始掃描工作，11同時(shí)指令I(lǐng)攝象機(jī)1、II開始工作，I采集的信息傳回9，由9的15通過10瞬時(shí)定位模塊、11三維建模的數(shù)理模塊、12特征識(shí)別模塊、模糊集合算法模塊與14概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊以及18后臺(tái)數(shù)據(jù)庫處理，實(shí)施智能識(shí)別3元件，根據(jù)識(shí)別結(jié)果，發(fā)指令給8分揀氣缸，實(shí)施分揀到19料斗中；系統(tǒng)工作之前，通過運(yùn)行17示教功能模塊，采集3元件的樣件信息給18后臺(tái)數(shù)據(jù)庫。
【權(quán)利要求】
1.一種激光智能識(shí)別分揀元件生產(chǎn)線的方法與裝置，其特征是:傳送帶傳送元件，到達(dá)傳感器發(fā)射頭與傳感器接收頭之間，傳感器采集觸發(fā)信號(hào)到瞬時(shí)定位模塊，瞬時(shí)定位模塊發(fā)指令給控制計(jì)算機(jī)中心，它啟動(dòng)智能識(shí)別程序模塊，同時(shí)控制計(jì)算機(jī)中心發(fā)出指令給激光掃描器，開始掃描工作，同時(shí)指令攝象機(jī)1、II開始工作，攝象機(jī)采集的信息傳回控制計(jì)算機(jī)中心，由它的智能識(shí)別程序模塊通過瞬時(shí)定位模塊、三維建模的數(shù)理模塊、特征識(shí)別模塊、模糊集合算法模塊與概率統(tǒng)計(jì)估計(jì)量模塊以及后臺(tái)數(shù)據(jù)庫處理，實(shí)施智能識(shí)別元件，之后，發(fā)指令給分揀氣缸，實(shí)施分揀；系統(tǒng)工作之前，通過運(yùn)行示教功能模塊，采集元件的樣件信息給后臺(tái)數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線動(dòng)態(tài)識(shí)別及檢測(cè)。
【文檔編號(hào)】B07C5/00GK103801517SQ201210454306
【公開日】2014年5月21日 申請(qǐng)日期:2012年11月14日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月14日
【發(fā)明者】王濤, 姚建銓, 王茁, 楊雙華, 高尚策, 楊羽, 秘旭皓 申請(qǐng)人:無錫津天陽激光電子有限公司