用于缝制产品处理设备的传感器系统和方法技术方案

由于硬件和软件计算技术的快速进步，劳动密集型缝合过程已经被转换成技术密集型自动化过程。在自动化过程期间，可以使用传感器系统在视觉上监测工件的处理。从传感器系统收集的数据可用于使用例如传感器配置文件的模型来推断工件在工作区域中的状况和/或位置。可以在处理开始之前、在处理期间和/或在处理工件之后进行评估。本文描述了系统和方法的实例，其提供了将产品工件的预期形状的模型与工件的一组传感器读数初始地且连续地匹配，以便确定工件的位置并支持各种有用的特征。确定工件的位置并支持各种有用的特征。确定工件的位置并支持各种有用的特征。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于缝制产品处理设备的传感器系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求2020年7月24日提交的序列号为16/938,297、名称为“Sensor Systems and Methods for Sewn Product Processing Apparatus”的共同未决美国非临时申请的优先权和权益，所述申请要求2019年11月12日提交的序列号为16/681,588、名称为“Sensor Systems and Methods for Sewn Product Processing Apparatus”的共同未决美国非临时申请的优先权和权益，这两者在此通过引用整体并入本文。


[0003]本专利技术总体上涉及切割和/或缝合产品的系统、设备和方法，更具体地，涉及确定工件在工作区域内的方位的系统、设备和方法。

技术介绍

[0004]在缝制产品制造中使更复杂的过程自动化所面临的常见挑战是，诸如缝合机器人的设备必须确定缝制产品工件在缝合机器人工作区域内的方位。在整个自动化缝制产品过程中，跟踪工件，例如材料、织物或纺织物等缝制产品的技术中存在限制。另外，难以确定缝制产品处理设备的性能和为了成功地制造所需产品而需要采取的步骤。
[0005]此构思的价值在于，通过捕获的传感器数据，系统可应用传感器模型以及机器人系统模型来引导机器人系统，以及确定由缝制产品制造设备执行的过程是否可接受。
[0006]在
技术介绍
部分中讨论的主题不应仅仅因为在
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部分中被提及而被认为是现有技术。类似地，在
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部分中提到的或者与
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部分的主题相关联的问题不应该被假定为先前在现有技术中已经认识到。
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部分中的主题仅代表不同的方法，这些方法本身也可以对应于所要求保护的技术的实施方式。

技术实现思路

[0007]本公开的方面涉及工作区域内的工件方位确定。在其中一个方面，一种系统，其包括：缝合机器人，所述缝合机器人包括工作区域；传感器系统，所述传感器系统被配置为获得所述工作区域的至少一部分的图像；视觉基础模块；机器人系统配置文件和传感器配置文件，所述机器人系统配置文件和所述传感器配置文件对应于能够由所述缝合机器人制造的产品；以及处理电路系统，所述处理电路系统包括处理器。视觉基础模块的执行可以：通过传感器系统检测工作区域中存在工件；以及将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件。在一个或多个方面中，视觉基础模块的执行可至少部分地基于由传感器系统获得的工件的一个或多个传入的检查图像来确定工件的位置。可以将一个或多个传入的检查图像与传感器配置文件的尺寸模型进行比较、与传感器配置文件的曲线模型进行比较、或者与传感器配置文件的不规则部分模型进行比较。工件的一个或多个维度可以根据一个或多个传入的检查图像来确定，并且与尺寸模型的边界模板比较，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将边界模板与用于缝合机器人的最大模板参数和最小模板参
数比较。基于曲线模型的形状与一个或多个传入的检查图像中的工件的形状的比较，可以识别工件的至少一条曲线，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将针对工件识别的至少一条曲线与缝合机器人的可用曲线的列表进行比较。基于不规则部分模型与一个或多个传入的检查图像中的工件的比较，可以识别工件的至少一个不规则部分，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将针对工件识别的至少一个不规则部分与针对缝合机器人的定义的不规则部分限值进行比较。
[0008]在各个方面中，视觉基础模块的执行可至少部分地基于由传感器系统获得的工件的一个或多个联线过程图像来跟踪工件的处理。可以将一个或多个联线过程图像与传感器配置文件的曲线模型进行比较，或者与传感器配置文件的针脚类型模型进行比较。可以基于一个或多个联线过程图像和曲线模型来跟踪工件的形状，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将工件的形状与用于缝合机器人的指定参数进行比较。可以基于针脚类型模型与一个或多个联线过程图像中的工件的比较来跟踪工件的缝接，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将缝接与缝合机器人的可用针脚能力进行比较。在缝合机器人处理工件期间，传感器系统可以捕获一个或多个联线过程图像。可以响应于工件的处理不可接受而启动校正动作。缝合机器人的操作可以经调整以将工件的处理保持在生产公差内。校正动作可以包括从缝合机器人移除工件。
[0009]在一些方面中，视觉基础模块的执行可验证由工件的处理产生的工作产品的质量，其中质量至少部分地基于由传感器系统获得的工件的一个或多个质量检查图像。一个或多个质量检查图像可以与传感器配置文件的缝合路径模型进行比较，或者与传感器配置文件的成品尺寸模型进行比较。可以根据一个或多个质量检查图像和缝合模型相对于缝合路径参数来确定工作产品的缝合路径。验证工作产品的质量可以包括将缝合路径的距离与针对缝合机器人的定义的缝合路径限值进行比较。可以基于成品尺寸模型与一个或多个质量检查图像的比较来识别工作产品的至少一个维度。验证工作产品的质量可以包括将至少一个维度与针对缝合机器人的定义的维度限值进行比较。
[0010]在另一方面，一种系统，其包括：缝合机器人，所述缝合机器人包括工作区域；传感器系统，所述传感器系统被配置为获得被提供到所述工作区域的工件的至少一部分的传入的检查图像；视觉基础模块；机器人系统配置文件；传感器配置文件，所述传感器配置文件对应于由所述缝合机器人制造的产品；以及处理电路系统，所述处理电路系统包括处理器。视觉基础模块的执行可以：确定提供到所述工作区域的工件是否满足由所述传感器配置文件和所述机器人系统配置文件指定的传入检查标准，所述确定至少部分地基于由所述传感器系统获得的所述工件的所述传入的检查图像中的一者或多者与所述传感器配置文件的标准的比较，以及将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件。在一个或多个方面，可以将一个或多个传入的检查图像与传感器配置文件的尺寸模型、与传感器配置文件的曲线模型、或者与传感器配置文件的不规则部分模型进行比较。工件的长度和宽度可以根据一个或多个传入的检查图像来确定，并且放置到尺寸模型的矩形模板中，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将矩形模板与用于缝合机器人的最大模板参数和最小模板参数进行比较。基于曲线模型的形状与一个或多个传入的检查图像中的工件的形状的比较，可以识别工件的至少一条曲线，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将针对工件识别的至少一条曲线与缝合机器人的可用曲线的列
表进行比较。基于不规则部分模型与一个或多个传入的检查图像中的工件的比较，可以识别工件的至少一个不规则部分，并且将传感器配置文件应用于机器人系统配置文件可以包括将针对工件识别的至少一个不规则部分与针对缝合机器人的定义的不规则部分限值进行比较。
[0011]在各个方面，视觉基础模块的执行可进一步响应于工件满足传入检查标准来确定缝合机器人对工件的处理是否满足由传感器配置文件和机器人系统配置文件指定的联线过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种系统，其包括：缝合机器人，所述缝合机器人包括工作区域；传感器系统，所述传感器系统被配置为获得所述工作区域的至少一部分的图像；视觉基础模块；机器人系统配置文件和传感器配置文件，所述机器人系统配置文件和所述传感器配置文件对应于能够由所述缝合机器人制造的产品；以及处理电路系统，所述处理电路系统包括处理器，其中所述视觉基础模块的执行：通过所述传感器系统检测工件存在于所述工作区域中；以及将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件。2.如权利要求1所述的系统，其中所述视觉基础模块的执行至少部分地基于由所述传感器系统获得的所述工件的一个或多个传入的检查图像来确定所述工件的位置。3.如权利要求2所述的系统，其中将所述一个或多个传入的检查图像与所述传感器配置文件的尺寸模型进行比较、与所述传感器配置文件的曲线模型进行比较、或者与所述传感器配置文件的不规则部分模型进行比较。4.如权利要求3所述的系统，其中所述工件的一个或多个维度根据所述一个或多个传入的检查图像来确定，并且与所述尺寸模型的边界模板进行比较，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将所述边界模板与所述缝合机器人的最大模板参数和最小模板参数进行比较。5.如权利要求3所述的系统，其中基于所述曲线模型的形状与所述一个或多个传入的检查图像中的所述工件的比较来识别所述工件的至少一条曲线，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将针对所述工件识别的所述至少一条曲线与所述缝合机器人的可用曲线的列表进行比较。6.如权利要求3所述的系统，其中基于所述不规则部分模型与所述一个或多个传入的检查图像中的所述工件的比较来识别所述工件的至少一个不规则部分，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将针对所述工件识别的所述至少一个不规则部分与针对所述缝合机器人的定义的不规则部分限值进行比较。7.如权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述视觉基础模块的执行至少部分地基于由所述传感器系统获得的所述工件的一个或多个联线过程图像来跟踪所述工件的处理。8.如权利要求7所述的系统，其中将所述一个或多个联线过程图像与所述传感器配置文件的曲线模型进行比较，或者与所述传感器配置文件的针脚类型模型进行比较。9.如权利要求8所述的系统，其中基于所述一个或多个联线过程图像和所述曲线模型来跟踪所述工件的形状，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将所述工件的所述形状与用于所述缝合机器人的指定参数进行比较。10.如权利要求8所述的系统，其中基于所述针脚类型模型与所述一个或多个联线过程图像中的所述工件的比较来跟踪所述工件的缝接，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将所述缝接与所述缝合机器人的可用针脚能力进行比较。11.如权利要求7所述的系统，其中所述一个或多个联线过程图像在所述缝合机器人处理所述工件期间由所述传感器系统捕获。12.如权利要求7所述的系统，其中响应于所述工件的处理不可接受而启动校正动作。
13.如权利要求12所述的系统，其中所述缝合机器人的操作经调整以将所述工件的处理保持在生产公差内。14.如权利要求12所述的系统，其中所述校正动作包括从所述缝合机器人移除所述工件。15.如权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述视觉基础模块的执行验证由所述工件的处理产生的工作产品的质量，其中所述质量至少部分地基于由所述传感器系统获得的所述工件的一个或多个质量检查图像。16.如权利要求15所述的系统，其中将所述一个或多个质量检查图像与所述传感器配置文件的缝合路径模型进行比较，或者与所述传感器配置文件的成品尺寸模型进行比较。17.如权利要求16所述的系统，其中根据所述一个或多个质量检查图像和所述缝合模型相对于缝合路径参数来确定所述工作产品的缝合路径。18.如权利要求17所述的系统，其中验证所述工作产品的质量包括将所述缝合路径的距离与针对所述缝合机器人的定义的缝合路径限值进行比较。19.如权利要求16所述的系统，其中基于所述成品尺寸模型与所述一个或多个质量检查图像的比较来识别所述工作产品的至少一个维度。20.如权利要求19所述的系统，其中验证所述工作产品的质量包括将所述至少一个维度与针对所述缝合机器人的定义的维度限值进行比较。21.一种系统，其包括：缝合机器人，所述缝合机器人包括工作区域；传感器系统，所述传感器系统被配置为获得被提供到所述工作区域的工件的至少一部分的传入的检查图像；视觉基础模块；机器人系统配置文件；传感器配置文件，所述传感器配置文件对应于由所述缝合机器人制造的产品；以及处理电路系统，所述处理电路系统包括处理器，其中所述视觉基础模块的执行：确定提供给所述工作区域的工件是否满足由所述传感器配置文件和所述机器人系统配置文件指定的传入检查标准，所述确定至少部分地基于由所述传感器系统获得的所述工件的所述传入的检查图像中的一者或多者与所述传感器配置文件的标准的比较，以及将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件。22.如权利要求21所述的系统，其中将所述一个或多个传入的检查图像与所述传感器配置文件的尺寸模型进行比较、与所述传感器配置文件的曲线模型进行比较、或者与所述传感器配置文件的不规则部分模型进行比较。23.如权利要求22所述的系统，其中所述工件的长度和宽度根据所述一个或多个传入的检查图像来确定，并且被放置到所述尺寸模型的矩形模板中，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将所述矩形模板与所述缝合机器人的最大模板参数和最小模板参数进行比较。24.如权利要求22所述的系统，其中基于所述曲线模型的形状与所述一个或多个传入的检查图像中的所述工件的比较来识别所述工件的至少一条曲线，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将针对所述工件识别的所述至少一条曲线与所
述缝合机器人的可用曲线的列表进行比较。25.如权利要求22所述的系统，其中基于所述不规则部分模型与所述一个或多个传入的检查图像中的所述工件的比较来识别所述工件的至少一个不规则部分，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将针对所述工件识别的所述至少一个不规则部分与针对所述缝合机器人的定义的不规则部分限值进行比较。26.如权利要求21至25中任一项所述的系统，其中所述视觉基础模块的执行进一步响应于所述工件满足所述传入检查标准来确定所述缝合机器人对所述工件的处理是否满足由所述传感器配置文件及所述机器人系统配置文件指定的联线过程标准，所述确定至少部分基于由所述传感器系统获得的所述工件的一个或多个联线过程图像与所述传感器配置文件的标准的比较，以及将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件。27.如权利要求26所述的系统，其中确定所述工件是否满足所述联线过程标准包括验证所述工件的处理完成。28.如权利要求26所述的系统，其中将所述一个或多个联线过程图像与所述传感器配置文件的区域模型进行比较、与所述传感器配置文件的线模型进行比较、或与所述传感器配置文件的针脚类型模型进行比较。29.如权利要求28所述的系统，其中所述工件的区域根据所述一个或多个联线过程图像和所述区域模型来确定，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将所述区域与所述缝合机器人的最大区域参数和最小区域参数进行比较。30.如权利要求28所述的系统，其中基于所述线模型与所述一个或多个联线过程图像中的所述工件的比较来识别所述工件的线颜色或线尺寸，并且将所述传感器配置文件应用于所述机器人系统配置文件包括将所述线颜色或所述线尺寸与所述缝合机器人的可用线能力...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：索夫特威尔自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：