一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，设计人工智能领域，主要用于钣金结构件加工。包括：获取激光切割图，处理得到激光切割边缘图像；采集板材表面图像，进行灰度化处理得到板材灰度图；将激光切割边缘图像作为滑窗，在板材灰度图上进行滑动，得到各结构件区域；获取激光切割矩阵，以及板材灰度矩阵和各结构件矩阵；分别计算各结构件边缘生锈率矩阵以及各结构件内部生锈率矩阵；通过各结构件边缘生锈率矩阵和各结构件内部生锈率矩阵对各结构件区域进行评分，获取评分最高的区域进行激光切割。通过本发明专利技术提出的技术手段，结合激光切割图纸和板材表面锈斑分布情况，并对生锈率进行评分，能够准确且快速的得到最优的激光切割区域。到最优的激光切割区域。到最优的激光切割区域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法。

技术介绍

[0002]为避免材料的浪费，在钣金结构件生成加工中，会使用有锈斑的板材。从激光切割机的切割原理分析，在材料表面有无锈斑或无锈斑的情况下，激光吸收的情况不同，产生热量的情况也会受到很大的影响。切割头会产生跳动现象，影响其稳定性和切割工件的合格率，激光切割有锈板材时，锈斑会影响切割头的稳定性和切割工件的合格率，甚至在进行冲压工艺时爆孔，对镜头造成污染。
[0003]现有技术通常是先对生锈板材用打磨机做除锈处理，再进行激光切割，但打磨除锈后的板材对激光切割效果仍有一定影响，需要做进一步的规划，将影响降到最低。本专利技术通过计算机视觉技术，结合激光切割图纸和板材表面锈斑分布情况，筛选出有锈板材的最优激光切割区域。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，以解决现有的问题，包括：获取激光切割图，处理得到激光切割边缘图像；采集板材表面图像，进行灰度化处理得到板材灰度图；将激光切割边缘图像作为滑窗，在板材灰度图上进行滑动，得到各结构件区域；获取激光切割矩阵，以及板材灰度矩阵和各结构件矩阵；通过所述激光切割矩阵和所述板材灰度矩阵计算各结构件边缘生锈率矩阵；通过所述板材灰度矩阵和所述结构件矩阵计算结构件生锈率矩阵；通过各各结构件边缘生锈率矩阵和各结构件内部生锈率矩阵对各结构件区域进行评分，获取评分最高的区域进行激光切割。/>[0005]根据本专利技术提出的技术手段，通过对激光切割图与板材灰度图进行处理，通过各结构件边缘生锈率和结构件生锈率综合对得到的结构件区域进行评分，能够精确，快速的对整个板材表面进行分析，从而根据评分最高的结构件区域进行激光切割，将因板面生锈带来的影响降到最低，从而得到有锈板材最优的激光切割区域。
[0006]本专利技术采用如下技术方案，一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，包括：
[0007]获取激光切割图，并进行二值化处理，得到激光切割二值图，对所述激光切割二值图进行边缘检测，得到激光切割边缘图像。
[0008]采集板材表面图像，对所述板材表面图像进行灰度化处理，得到板材灰度图。
[0009]将所述激光切割边缘图像作为滑窗，在所述板材灰度图上进行滑动，每次滑动后得到一个结构件区域图像。
[0010]通过所述激光切割图像的像素矩阵和所述板材灰度图像的像素矩阵计算各结构件边缘生锈率矩阵。
[0011]通过所述板材灰度图像的像素矩阵和所述结构件区域图像的像素矩阵计算各结
构件内部生锈率矩阵。
[0012]通过所述各结构件边缘生锈率矩阵和各结构件内部生锈率矩阵对所述各结构件区域进行评分，获取评分最高的结构件区域作为板材的切割区域进行激光切割。
[0013]进一步的，一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，通过所述各结构件边缘生锈率矩阵和各结构件内部生锈率矩阵对所述各结构件区域进行评分，获取评分最高的结构件区域作为板材的切割区域进行激光切割，包括：
[0014]所述对所述各结构件区域进行评分，表达式为：
[0015][0016]其中，p
ij
为各结构件边缘生锈率矩阵P
M
×
N
中的元素，q
ij
为结构件生锈率矩阵Q
M
×
N
中的元素，i和j表示该元素在矩阵中的行数和列数，M和N表示矩阵共由M行和N列元素组成，s和t分别为各结构件边缘生锈率和结构件生锈率的影响系数。
[0017]进一步的，一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，通过所述激光切割矩阵和所述板材灰度矩阵计算各结构件边缘生锈率矩阵；通过所述板材灰度矩阵和所述结构件矩阵计算结构件生锈率矩阵，包括：
[0018]将旋转平移后的激光切割矩阵用0填充至和板材灰度矩阵维度一致，得到激光切割矩阵A
M
×
N
，通过激光切割矩阵A
M
×
N
与板材灰度矩阵C
M
×
N
的点乘运算，得到该切割位置的各结构件边缘生锈率矩阵；
[0019]同理，将结构件矩阵B
M
×
N
板材灰度矩阵C
M
×
N
进行点乘运算，得到结构件生锈率矩阵Q
M
×
N
；其中，M和N表示矩阵共由M行和N列元素组成。
[0020]进一步的，一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，将所述激光切割边缘图像作为滑窗，在所述板材灰度图上进行滑动，每次滑动后得到一个结构件区域，包括：
[0021]以板材灰度图的左下角为原点建立直角坐标系，板材的长和宽分别为L和W，将激光切割边缘图像放入该坐标系，中心点坐标记为通过其最小外接矩形给出切割范围，通过最小外接矩形的中心点的坐标变化，实现滑窗平移；
[0022]将平移后的滑窗进行旋转，旋转的角度为θ，经过平移和旋转后的激光切割边缘图像中心点的坐标为将此时板材灰度图像中对应的区域作为结构件区域图像。
[0023]进一步的，一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，将平移后的滑窗进行旋转，还包括：
[0024]当旋转后的坐标超出了板材的范围时，舍弃所述激光切割边缘图像在所述板材灰度图像中对应的区域；
[0025]所述旋转后的坐标超出了板材的范围为：
[0026][0027]其中L为所述板材灰度图的长，W为所述板材灰度图的宽，经过平移和旋转后激光
切割边缘图像的横坐标x
′
的范围为[0，L]，纵坐标y
′
的范围为[0，W]。
[0028]进一步的，基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，采集板材表面图像，对所述板材表面图像进行灰度化处理，得到板材灰度图，包括：
[0029]采集板材的表面图像，通过DNN网络对所述板材的表面图像进行语义分割，得到板材的二值遮罩图像，将所述二值遮罩图像与所述的板材表面图像相乘，得到所述板材的RGB图像，对其进行灰度化处理，得到板材灰度图。
[0030]进一步的，一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，获取激光切割图，并进行二值化处理，得到激光切割二值图，对所述激光切割二值图进行边缘检测，得到激光切割边缘图像，包括：
[0031]根据激光切割图纸进行建模，获取激光切割图，利用大津阈值将所述激光切割图二值化，得到激光切割二值图，对所述激光切割二值图进行边缘检测，得到激光切割边缘图像。
[0032]本专利技术的有益效果是：根据本专利技术提出的技术手段，通过对激光切割图与板材灰度图进行处理，通过各结构件边缘生锈率和结构件生锈率综合对得到的结构件区域进行评分，能够精确，快速的对整个板材表面进行分析，从而根据评分最高的结构件区域进行激光切割，将因板本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，其特征在于，包括：获取激光切割图，并进行二值化处理，得到激光切割二值图，对所述激光切割二值图进行边缘检测，得到激光切割边缘图像；采集板材表面图像，对所述板材表面图像进行灰度化处理，得到板材灰度图；将所述激光切割边缘图像作为滑窗，在所述板材灰度图上进行滑动，每次滑动后得到一个结构件区域图像；通过所述激光切割图像的像素矩阵和所述板材灰度图像的像素矩阵计算各结构件边缘生锈率矩阵；通过所述板材灰度图像的像素矩阵和所述结构件区域图像的像素矩阵计算各结构件内部生锈率矩阵；通过所述各结构件边缘生锈率矩阵和各结构件内部生锈率矩阵对所述各结构件区域进行评分，获取评分最高的结构件区域作为板材的切割区域进行激光切割。2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，其特征在于，通过所述各结构件边缘生锈率矩阵和各结构件内部生锈率矩阵对所述各结构件区域进行评分，获取评分最高的结构件区域作为板材的切割区域进行激光切割，包括：所述对所述各结构件区域进行评分，表达式为：其中，p
ij
为各结构件边缘生锈率矩阵P
M
×
N
中的元素，q
ij
为结构件生锈率矩阵Q
M
×
N
中的元素，i和j表示该元素在矩阵中的行数和列数，和N表示矩阵共由M行和N列元素组成，s和t分别为各结构件边缘生锈率和结构件生锈率的影响系数。3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的有锈板材激光切割方法，其特征在于，通过所述激光切割矩阵和所述板材灰度矩阵计算各结构件边缘生锈率矩阵；通过所述板材灰度矩阵和所述结构件矩阵计算结构件生锈率矩阵，包括：将旋转平移后的激光切割矩阵用0填充至和板材灰度矩阵维度一致，得到激光切割矩阵A
M
×
N
，通过激光切割矩阵A
M
×
N
与板材灰度矩阵C
M
×
N
的点乘运算，得到该切割位置的各结构件边缘生锈率矩阵P
M
×
N
；同理，将结构件矩阵B...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘波，
申请(专利权)人：沭阳九鼎钢铁有限公司，
类型：发明
国别省市：