CN117270537B - 一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法 - Google Patents
一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117270537B CN117270537B CN202311265524.9A CN202311265524A CN117270537B CN 117270537 B CN117270537 B CN 117270537B CN 202311265524 A CN202311265524 A CN 202311265524A CN 117270537 B CN117270537 B CN 117270537B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shaving
- wood
- path
- area
- shavings
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000002023 wood Substances 0.000 claims abstract description 291
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 107
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 21
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 8
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 5
- 239000002699 waste material Substances 0.000 claims description 5
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 5
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明属于刨花路径设计技术领域，本发明公开了一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径。
Description
技术领域
本发明涉及刨花路径设计技术领域，更具体地说，本发明涉及一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法。
背景技术
自动刨花机或类似刨花设备通过控制移动路径对长材刨花控制，以实现高效的刨花操作以实现控制，但是因为木材的不同纹理和状态，需要频繁改变移动路径，传统方法的响应速度较慢，难以满足快速变化的刨花设计和生产需求。
传统刨花机通常采用关键点示教或手动输入坐标点的方式进行路径规划，该方法可以适用于结构简单、规则的产品，对于复杂多变的刨花截面设计而言，机器人路径规划工作量尤其巨大，严重制约生产效率。
鉴于此，本发明提供了一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
根据本发明的一个方面，提供了一种自动刨花的移动路径控制方法，包括以下步骤：
步骤一、基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
步骤二、刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
步骤三、基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作。
在一个优选的实施方式中，所述目标区域的获取逻辑为：
根据刨花设计图的要求创建刨花设计路径，刨花设计要求包括但不限于绘制刨花的轨迹、切削深度和切削角度；
根据刨花设计路径，使用CAM软件生成数控程序，基于数控程序指导刨花机进行刨花操作；
将刨花木材信息基于图像分析技术生成刨花正常区域和刨花异常区域；
以刨花正常区域最大化的穷尽原理，将刨花设计路径设置在刨花木材进行匹配，根据刨花设计路径与刨花异常区域相叠加，以找到刨花设计路径与异常刨花区域的重叠部分，重叠区域为刨花机移动范围的目标区域。
在一个优选的实施方式中，刨花正常区域和刨花异常区域的获取逻辑为：
基于图像采集设备获取刨花木材表面获取实时图像数据，并将获取的实时图像数据；
对实时图像进行预处理获得刨花木材信息，预处理包括但不限于去噪、灰度化和二值化，以便后续处理；
利用图像处理和机器学习技术将刨花木材信息划分为n个不同像素灰度值的木材区域；所述木材区域对应的像素灰度值Yi，并设置正常木材像素阈值区间[PF1,PF2]，PF2大于PF1，其中，PF2为正常木材相对应的像素灰度值的最大值，PF1为正常木材相对应的像素灰度值的最小值，
若像素灰度值Yi大于或等于PF1且Yi小于或等于PF2，则对应的木材区域标识为刨花正常区域；
若像素灰度值Yi小于PF1，或Yi大于PF2，则对应的木材区域标识为刨花异常区域。
在一个优选的实施方式中，刨花异常区域包括像素位置数据和刨花数据；
所述像素位置数据包括所述刨花设计路径的定位区、刨花异常分区、刨花机通行路径节点；
所述刨花数据包括刨花起始节点、刨花终点节点和刨花时间。
在一个优选的实施方式中，可行性刨花路径的提取逻辑：
对刨花异常区域构建可行性刨花路径规划模型；通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；
根据预设的K值，选择相应的动态更新方式来执行可行性刨花路径规划模型运算，比较在不同情境下各种动态规划更新方式的优劣，并根据优劣对比，获取不同情境下的可行性刨花路径的规划；
将所有的可行性刨花路径、刨花时间，以及可行性刨花的安全系数通过可行性刨花路径规划模型进行综合分析，以评估刨花异常区域的刨花质量；
并选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径。
在一个优选的实施方式中，所述刨花时间的计算考虑刨花异常区域刨花时需进行加减速产生的额外时间；所述安全系数根据可行性刨花路径上各节点安全度的平均值计算而得到，所述节点安全度由根据刨花异常区域内的每个像素数量与总像素的比值再结合每个像素与刨花设计路径的距离进行评估。
在一个优选的实施方式中，所述可行性刨花路径规划模型具体为：
构建可行性刨花路径规划模型，基于刨花木材信息明确刨花路径规划的约束条件，所述约束条件包括但不限于最小化刨花浪费、最大化刨花质量、最短刨花时间、最大刨削深度和最小刨削间隙；
将刨花路径规划的目标作为多个目标函数，根据目标函数值计算路径的刨花质量，实现遗传非支配排序算法的基本操作迭代执行遗传操作，直到满足终止条件；
选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数。
在一个优选的实施方式中，K＝[0,1,2,3]，K值对应选择动态更新方式为：
K＝0：不做动态更新，基于静态数据进行刨花路径规划；
K＝1：按时段动态更新，根据时间变化的木材情况进行刨花路径规划；
K＝2：按关键节点动态更新，根据检测到的关键节点信息动态调整刨花路径规划；
K＝3：按时空动态更新，结合时间和空间信息来更新刨花路径规划；
根据本发明的另一个方面，提供了一种自动刨花的移动路径控制系统，其基于上述的一种自动刨花的移动路径控制方法，包括：
目标区域识别模块，基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
局部路径规划模块，刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
路径控制模块，基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作。
根据本发明的又一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种自动刨花的移动路径控制方法。
本发明一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法的技术效果和优点：
本发明根据刨花设计图创建刨花设计路径，确保它与设计要求一致，其作为刨花移动路径的对照组，可以帮助优化木材的刨削过程，减少刨花浪费，提高材料利用率，这有助于降低原材料成本；精确的刨花设计可以确保刨花的质量和一致性，减少次品率，并提高产品的外观和性能，提高了产品的可追溯性，还可以提高木材刨花的生产速度，从而提高生产线的效率，减少生产时间，减少对人工操作的依赖，降低人工成本，并减少了操作员的劳动强度。
附图说明
图1为本发明的自动刨花的移动路径控制系统示意图；
图2为本发明的自动刨花的移动路径控制方法流程图；
图3为本发明的刨花设计路径在目标区域的连接示意图；
图4为本发明的一种电子设备的结构示意图；
图中：1、目标区域识别模块；2、局部路径规划模块；3、路径控制模块。
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做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。
实施例1
请参阅图1所示，本实施例一种自动刨花的移动路径控制系统，包括：目标区域识别模块1、局部路径规划模块2和路径控制模块3；上述各个模块通过有线和/或无线连接的方式连接，实现各个模块间的数据传输；
目标区域识别模块1、基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
这里需要说明的是：目标区域为基于刨花设计路径在刨花木材上安全刨花范围，即安全的刨花机移动范围。刨花设计路径为经过刨花机自动刨花的终极刨花路径图；
另外需要说明的是：刨花木材自身情况并不是固定不变的，将刨花木材本身木材纹路正常的区域标记为刨花正常区域，但是刨花木材还存在一些与本身木材纹路差异较大的区域标记为刨花异常区域，因此在进行移动路径控制过程中，需要将刨花设计路径尽可能覆盖在刨花正常区域，刨花正常区域内，刨花机按照刨花设计路径正常移动即可；但是刨花设计路径还是会不可避免的接触或多或少的刨花异常区域，请参阅图3；因此，刨花机需要对刨花异常区域进行分析重新规划刨花路径，避免直接刨花导致刨花木材受损。
所述目标区域的获取逻辑为：
根据刨花设计图的要求创建刨花设计路径，刨花设计要求包括但不限于绘制刨花的轨迹、切削深度和切削角度；
根据刨花设计路径，使用CAM软件生成数控程序，基于数控程序指导刨花机进行刨花操作；
将刨花木材信息基于图像分析技术生成刨花正常区域和刨花异常区域；其中，所述刨花正常区域和刨花异常区域为技术人员根据刨花木材的实际情况进行定义的区域，刨花异常区域为刨花机无法正常刨花的障碍物区域；其体现在木材表面的色彩也是有区别的，具体示例性的，由像素灰度值表示；设置像素灰度阈值用于区别刨花正常区域和刨花异常区域。
刨花正常区域和刨花异常区域的获取逻辑为：
基于图像采集设备获取刨花木材表面获取实时图像数据，并将获取的实时图像数据；
对实时图像进行预处理获得刨花木材信息，预处理包括但不限于去噪、灰度化和二值化，以便后续处理；
利用图像处理和机器学习技术将刨花木材信息划分为n个不同像素灰度值的木材区域；所述木材区域对应的像素灰度值Yi，并设置正常木材像素阈值区间[PF1,PF2]，PF2大于PF1，其中，PF2为正常木材相对应的像素灰度值的最大值，PF1为正常木材相对应的像素灰度值的最小值，
若像素灰度值Yi大于或等于PF1且Yi小于或等于PF2，则对应的木材区域标识为刨花正常区域；
若像素灰度值Yi小于PF1，或Yi大于PF2，则对应的木材区域标识为刨花异常区域。刨花异常区域包括但不限于木材表面的瑕疵、裂缝或不均匀性的区域。
以刨花正常区域最大化的穷尽原理，将刨花设计路径设置在刨花木材进行匹配，根据刨花设计路径与刨花异常区域相叠加，以找到刨花设计路径与异常刨花区域的重叠部分，重叠区域为刨花机移动范围的目标区域；确保刨花机在工作期间不会碰撞或超出预定范围。
局部路径规划模块2、刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取目标区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
这里需要说明的是：基于刨花异常区域的刨花难易程度生成的至少一条可行性刨花路径，将所有的可行性刨花路径对应的刨花时间，以及可行性刨花路径的安全系数进行综合分析，以便更全面地评估刨花异常区域的刨花质量，根据综合分析的结果，可以调整刨花机的参数或提供操作员反馈，以确保刨花操作在复杂木材表面上进行得当。
读取刨花异常区域的像素位置数据和刨花数据，所述像素位置数据包括所述刨花设计路径的定位区、刨花异常分区、刨花机通行路径节点；所述刨花数据包括刨花起始节点、刨花终点节点和刨花时间；
可行性刨花路径的提取逻辑：
对刨花异常区域构建可行性刨花路径规划模型；通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；
根据预设的K值，选择相应的动态更新方式来执行可行性刨花路径规划模型运算，比较在不同情境下各种动态规划更新方式的优劣，并根据优劣对比，获取不同情境下的可行性刨花路径的规划；
所述可行性刨花路径规划模型具体为：
构建可行性刨花路径规划模型，基于刨花木材信息明确刨花路径规划的约束条件，所述约束条件包括但不限于最小化刨花浪费、最大化刨花质量、最短刨花时间、最大刨削深度和最小刨削间隙；
将刨花路径规划的目标作为多个目标函数，根据目标函数值计算路径的刨花质量，实现遗传非支配排序算法的基本操作迭代执行遗传操作，直到满足终止条件；
选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数。
K＝[0,1,2,3]，K值对应选择动态更新方式为：
K＝0：不做动态更新，模型基于静态数据进行刨花路径规划。
K＝1：按时段动态更新，根据时间变化的木材情况进行路径规划。
K＝2：按关键节点动态更新，根据检测到的关键节点信息动态调整路径。
K＝3：按时空动态更新，结合时间和空间信息来更新路径规划。
根据预设的K值，选择相应的动态更新方式来执行可行性刨花路径规划模型运算，选择适当的路径表示方法，路径表示方法包括但不限于连续曲线和离散点集。
这里需要说明的是：基于不同更新方式需要适配不同的数据输入和算法策略，以满足刨花的具体需求，本实施例主要从刨花异常区域的规划进行优化自动刨花的路径控制，实际上，自动刨花中还存在其他的要求，通过多种动态更新的方式以适应刨花木材的要求。
将所有的可行性刨花路径、刨花时间，以及可行性刨花的安全系数通过可行性刨花路径规划模型进行综合分析，以评估刨花异常区域的刨花质量；
并选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径。
所述刨花时间的计算考虑刨花异常区域刨花时需进行加减速产生的额外时间；所述安全系数根据可行性刨花路径上各节点安全度的平均值计算而得到，所述节点安全度由根据刨花异常区域内的每个像素数量与总像素的比值再结合每个像素与刨花设计路径的距离进行评估；
其中一种可行性方案为：
其中：不同像素对应刨花异常区域进行刨花的像素刨花难度是不同的，这里的像素刨花难度经过大量刨花机在刨花过程中所使用的刨花力决定，统计当前像素灰度值对应的像素数量，像素数量与该区域总像素的比值为当前刨花异常区域对应像素的占比空间；
像素距离为当前像素具体刨花设计路径的直线距离，距离越远，则对应像素越安全，对刨花设计路径刨花威胁越小；在刨花过程中优选安全度高的区域进行刨花；
较高的节点安全度表示当前刨花区域刨花更安全的区域，可以帮助确定刨花操作的精确性和稳定性，以便操作员能够直观地理解目标区域的特征，可以制定决策，如调整刨花设备的参数、停止刨花操作或采取其他安全措施。
路径控制模块3，基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作。
实施例2
请参阅图2所示，本实施例未详细叙述部分见实施例一描述内容，本实施例提供一种自动刨花的移动路径控制方法，包括以下步骤：步骤一、基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
步骤二、刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
步骤三、基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作。
所述目标区域的获取逻辑为：
根据刨花设计图的要求创建刨花设计路径，刨花设计要求包括但不限于绘制刨花的轨迹、切削深度和切削角度；
根据刨花设计路径，使用CAM软件生成数控程序，基于数控程序指导刨花机进行刨花操作；
将刨花木材信息基于图像分析技术生成刨花正常区域和刨花异常区域；
以刨花正常区域最大化的穷尽原理，将刨花设计路径设置在刨花木材进行匹配，根据刨花设计路径与刨花异常区域相叠加，以找到刨花设计路径与异常刨花区域的重叠部分，重叠区域为刨花机移动范围的目标区域。
刨花正常区域和刨花异常区域的获取逻辑为：
基于图像采集设备获取刨花木材表面获取实时图像数据，并将获取的实时图像数据；
对实时图像进行预处理获得刨花木材信息，预处理包括但不限于去噪、灰度化和二值化，以便后续处理；
利用图像处理和机器学习技术将刨花木材信息划分为n个不同像素灰度值的木材区域；所述木材区域对应的像素灰度值Yi，并设置正常木材像素阈值区间[PF1,PF2]，PF2大于PF1，其中，PF2为正常木材相对应的像素灰度值的最大值，PF1为正常木材相对应的像素灰度值的最小值，
若像素灰度值Yi大于或等于PF1且Yi小于或等于PF2，则对应的木材区域标识为刨花正常区域；
若像素灰度值Yi小于PF1，或Yi大于PF2，则对应的木材区域标识为刨花异常区域。
刨花异常区域包括像素位置数据和刨花数据；
所述像素位置数据包括所述刨花设计路径的定位区、刨花异常分区、刨花机通行路径节点；
所述刨花数据包括刨花起始节点、刨花终点节点和刨花时间。
可行性刨花路径的提取逻辑：
对刨花异常区域构建可行性刨花路径规划模型；通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；
根据预设的K值，选择相应的动态更新方式来执行可行性刨花路径规划模型运算，比较在不同情境下各种动态规划更新方式的优劣，并根据优劣对比，获取不同情境下的可行性刨花路径的规划；
将所有的可行性刨花路径、刨花时间，以及可行性刨花的安全系数通过可行性刨花路径规划模型进行综合分析，以评估刨花异常区域的刨花质量；
并选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径。
所述刨花时间的计算考虑刨花异常区域刨花时需进行加减速产生的额外时间；所述安全系数根据可行性刨花路径上各节点安全度的平均值计算而得到，所述节点安全度由根据刨花异常区域内的每个像素数量与总像素的比值再结合每个像素与刨花设计路径的距离进行评估。
所述可行性刨花路径规划模型具体为：
构建可行性刨花路径规划模型，基于刨花木材信息明确刨花路径规划的约束条件，所述约束条件包括但不限于最小化刨花浪费、最大化刨花质量、最短刨花时间、最大刨削深度和最小刨削间隙；
将刨花路径规划的目标作为多个目标函数，根据目标函数值计算路径的刨花质量，实现遗传非支配排序算法的基本操作迭代执行遗传操作，直到满足终止条件；
选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数。
K＝[0,1,2,3]，K值对应选择动态更新方式为：
K＝0：不做动态更新，基于静态数据进行刨花路径规划；
K＝1：按时段动态更新，根据时间变化的木材情况进行刨花路径规划；
K＝2：按关键节点动态更新，根据检测到的关键节点信息动态调整刨花路径规划；
K＝3：按时空动态更新，结合时间和空间信息来更新刨花路径规划；
根据本发明的另一个方面，提供了一种自动刨花的移动路径控制系统，其基于上述的一种自动刨花的移动路径控制方法，包括：
目标区域识别模块，基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
局部路径规划模块，刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
路径控制模块，基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作。
实施例3
如图4所示，本实施例未详细叙述部分见实施例一描述内容，本实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种自动刨花的移动路径控制方法。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后：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，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种自动刨花的移动路径控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
步骤二、刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
步骤三、基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作；
其中：所述目标区域的获取逻辑为：
根据刨花设计图的要求创建刨花设计路径，刨花设计要求包括但不限于绘制刨花的轨迹、切削深度和切削角度；
根据刨花设计路径，使用CAM 软件生成数控程序，基于数控程序指导刨花机进行刨花操作；
将刨花木材信息基于图像分析技术生成刨花正常区域和刨花异常区域；
以刨花正常区域最大化的穷尽原理，将刨花设计路径设置在刨花木材进行匹配，根据刨花设计路径与刨花异常区域相叠加，以找到刨花设计路径与异常刨花区域的重叠部分，重叠区域为刨花机移动范围的目标区域；
可行性刨花路径的提取逻辑：
对刨花异常区域构建可行性刨花路径规划模型；通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；
根据预设的K值，选择相应的动态更新方式来执行可行性刨花路径规划模型运算，比较在不同情境下各种动态规划更新方式的优劣，并根据优劣对比，获取不同情境下的可行性刨花路径的规划；
将所有的可行性刨花路径、刨花时间，以及可行性刨花的安全系数通过可行性刨花路径规划模型进行综合分析，以评估刨花异常区域的刨花质量；
并选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径。
2.根据权利要求1所述的一种自动刨花的移动路径控制方法，其特征在于，刨花正常区域和刨花异常区域的获取逻辑为：
基于图像采集设备获取刨花木材表面实时图像数据；
对实时图像数据进行预处理获得刨花木材信息，预处理包括但不限于去噪、灰度化和二值化，以便后续处理；
利用图像处理和机器学习技术将刨花木材信息划分为 n 个不同像素灰度值的木材区域；所述木材区域对应的像素灰度值Yi，并设置正常木材像素阈值区间[PF1, PF2] ，PF2大于PF1，其中，PF2为正常木材相对应的像素灰度值的最大值，PF1为正常木材相对应的像素灰度值的最小值，
若像素灰度值Yi大于或等于PF1且Yi小于或等于PF2，则对应的木材区域标识为刨花正常区域；
若像素灰度值Yi小于PF1，或Yi大于PF2，则对应的木材区域标识为刨花异常区域。
3.根据权利要求 2 所述的一种自动刨花的移动路径控制方法，其特征在于，刨花异常区域包括像素位置数据和刨花数据；
所述像素位置数据包括所述刨花设计路径的定位区、刨花异常分区、刨花机通行路径节点；
所述刨花数据包括刨花起始节点、刨花终点节点和刨花时间。
4.根据权利要求 3 所述的一种自动刨花的移动路径控制方法，其特征在于，所述刨花时间的计算考虑刨花异常区域刨花时需进行加减速产生的额外时间；所述安全系数根据可行性刨花路径上各节点安全度的平均值计算而得到，所述节点安全度由根据刨花异常区域内的每个像素数量与总像素的比值再结合每个像素与刨花设计路径的距离进行评估。
5.根据权利要求 4 所述的一种自动刨花的移动路径控制方法，其特征在于，所述可行性刨花路径规划模型具体为：
构建可行性刨花路径规划模型，基于刨花木材信息明确刨花路径规划的约束条件，所述约束条件包括但不限于最小化刨花浪费、最大化刨花质量、 最短刨花时间、最大刨削深度和最小刨削间隙；
将刨花路径规划的目标作为多个目标函数，根据目标函数值计算路径的刨花质量，实现遗传非支配排序算法的基本操作迭代执行遗传操作，直到满足终止条件；
选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数。
6.根据权利要求 5 所述的一种自动刨花的移动路径控制方法，其特征在于，K=[0,1,2,3]，K值对应选择动态更新方式为：
K=0：不做动态更新，基于静态数据进行刨花路径规划；
K=1：按时段动态更新，根据时间变化的木材情况进行刨花路径规划；
K=2：按关键节点动态更新，根据检测到的关键节点信息动态调整刨花路径规划；
K=3：按时空动态更新，结合时间和空间信息来更新刨花路径规划。
7.一种自动刨花的移动路径控制系统，其特征在于，其基于权利要求1-6任一所述的一种自动刨花的移动路径控制方法，包括：
目标区域识别模块，基于刨花设计图构建刨花设计路径，将刨花设计路径与刨花木材进行匹配，提取刨花设计路径与刨花异常区域的重叠区域，并将重叠区域定义为刨花机移动范围的目标区域；
所述目标区域的获取逻辑为：
根据刨花设计图的要求创建刨花设计路径，刨花设计要求包括但不限于绘制刨花的轨迹、切削深度和切削角度；
根据刨花设计路径，使用CAM 软件生成数控程序，基于数控程序指导刨花机进行刨花操作；
将刨花木材信息基于图像分析技术生成刨花正常区域和刨花异常区域；
以刨花正常区域最大化的穷尽原理，将刨花设计路径设置在刨花木材进行匹配，根据刨花设计路径与刨花异常区域相叠加，以找到刨花设计路径与异常刨花区域的重叠部分，重叠区域为刨花机移动范围的目标区域；
局部路径规划模块，刨花异常区域通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；构建可行性刨花路径规划模型评估当前刨花异常区域的刨花质量，选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
可行性刨花路径的提取逻辑：
对刨花异常区域构建可行性刨花路径规划模型；通过改进型非支配多目标遗传算法对可行性刨花路径求解；
根据预设的K值，选择相应的动态更新方式来执行可行性刨花路径规划模型运算，比较在不同情境下各种动态规划更新方式的优劣，并根据优劣对比，获取不同情境下的可行性刨花路径的规划；
将所有的可行性刨花路径、刨花时间，以及可行性刨花的安全系数通过可行性刨花路径规划模型进行综合分析，以评估刨花异常区域的刨花质量；
并选取刨花异常区域的刨花质量最高数值对应的可行性刨花路径、刨花时间以及安全系数，从而确定刨花异常区域的第一移动路径；
路径控制模块，基于刨花设计路径逐个连接各个第一移动路径，得到目标区域的刨花移动路径，将刨花移动路径存储在刨花机对应的计算机数控程序中，根据设定的刨花移动路径进行刨花操作。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行权利要求1-6任一所述的一种自动刨花的移动路径控制方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311265524.9A CN117270537B (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311265524.9A CN117270537B (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117270537A CN117270537A (zh) | 2023-12-22 |
| CN117270537B true CN117270537B (zh) | 2024-06-14 |
Family
ID=89204203
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311265524.9A Active CN117270537B (zh) | 2023-09-28 | 2023-09-28 | 一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117270537B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112434849A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-02 | 上海交通大学 | 基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法 |
| CN116740449A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-09-12 | 昆明飞林人造板集团有限公司 | 基于ai计算机视觉技术的刨花形态检测方法及系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114219794B (zh) * | 2021-12-17 | 2023-01-20 | 沭阳县桐盛木业制品厂(普通合伙) | 基于机器视觉的刨花板表面质量评估方法及系统 |
| CN216992300U (zh) * | 2022-03-17 | 2022-07-19 | 广西志光家具集团有限责任公司 | 一种提高家具木材表面平整度的刨花机 |
| CN218947158U (zh) * | 2022-10-23 | 2023-05-02 | 洛宁三环华兰木业有限公司 | 一种刨花板砂光机 |
-
2023
- 2023-09-28 CN CN202311265524.9A patent/CN117270537B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112434849A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-02 | 上海交通大学 | 基于改进多目标算法的危险品运输路径动态规划方法 |
| CN116740449A (zh) * | 2023-06-19 | 2023-09-12 | 昆明飞林人造板集团有限公司 | 基于ai计算机视觉技术的刨花形态检测方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117270537A (zh) | 2023-12-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN118134062B (zh) | 数控机床铸件质量追踪系统 | |
| CN116088419B (zh) | 基于参数优化的数控机床加工控制方法、系统及相关设备 | |
| CN112882449B (zh) | 一种多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法 | |
| US20210073695A1 (en) | Production scheduling system and method | |
| CN118311935B (zh) | 一种家居自动化生产控制系统及方法 | |
| CN117852693A (zh) | 一种集成人工智能算法的滚塑机远程优化装置及方法 | |
| CN118466417B (zh) | 基于温度测量的喷涂工艺自适应调整方法及系统 | |
| CN115170580A (zh) | 板材加工控制方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN117161582B (zh) | 一种基于计算机视觉的激光切割方法 | |
| CN119048689B (zh) | 基于工业相机拍摄的终检外观检测系统 | |
| CN113805548A (zh) | 一种机械加工智能控制系统、方法及计算机可读介质 | |
| CN118484996B (zh) | 基于人工智能的钢板剪切加工智慧配切系统 | |
| CN117798934A (zh) | 一种协作机器人多步骤自主装配作业决策方法 | |
| CN117270537B (zh) | 一种自动刨花的移动路径控制系统及控制方法 | |
| KR101405039B1 (ko) | 사용자 맞춤형 가공공정 자동화 시스템 및 방법 | |
| CN109034540B (zh) | 一种基于在制品工序流的机床序列编排动态预测方法 | |
| CN115759552A (zh) | 一种基于多智能体架构的面向智慧工厂的实时调度方法 | |
| US20250095389A1 (en) | Modeling method for picking target of fruit bunch picking robot | |
| CN118875084A (zh) | 一种基于数控机床的弯曲补偿表面碾压处理方法及系统 | |
| CN118378969A (zh) | 数字孪生的车间运输管理方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN117092962A (zh) | 一种数控机床加工控制系统 | |
| DE112010005581T5 (de) | Verfahren zum Erzeugen eines numerischen Steuerprogramms, Vorrichtung dafür und Programm, um einen Computer zu veranlassen, das Verfahren auszuführen | |
| CN119472551B (zh) | 板式家具加工产线控制系统 | |
| CN117206423B (zh) | 一种电机定转子的多工位进模管控方法及系统 | |
| CN112596391A (zh) | 一种基于数据驱动的深度神经网络大时滞系统动态建模方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Country or region after: China Address after: 213300 No.18, Tengfei Road, Kunlun Street, Liyang City, Changzhou City, Jiangsu Province Applicant after: JIANGSU BAOLONG ELECTROMECHANICAL MANUFACTURING CO.,LTD. Address before: No. 18 Tengfei Road, Kuncang Street, Liyang City, Changzhou City, Jiangsu Province, 213300 Applicant before: JIANGSU BAOLONG ELECTROMECHANICAL MANUFACTURING CO.,LTD. Country or region before: China |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |