一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统及方法，本发明专利技术的系统包括图像采集模块、微处理器和控制器。本发明专利技术的方法包括以下步骤：图像采集、图像处理和数据处理。本发明专利技术的系统通过微处理器对图像采集模块采集的原竹端面图像进行处理并选择最优剖分工具，控制器控制原竹剖分设备使用最优剖分工具进行原竹剖分作业，提高了原竹出材率、加工效率以及加工质量。本发明专利技术的方法基于图像处理方法获得原竹端面内外径尺寸，根据原竹尺寸和加工需求自动化选择剖分刀具，为优化原竹剖分工序提供了理论支持。工序提供了理论支持。工序提供了理论支持。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统及方法


[0001]本专利技术涉及原竹加工
，特别是涉及一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统及方法。

技术介绍

[0002]“以竹代木”是我国应对木材供需不平衡问题的最佳选择。竹材具有物理特性好、繁殖速度快、产量高等优势，作为绿色资源被广泛应用于建筑、家具等领域。剖分是原竹加工中不可或缺的关键工序，而剖分刀具的选择直接决定了原竹出材率高低与最终成品形态。因此，实现原竹剖分刀具的自动选择不仅有助于提高原竹出材率并降低企业经济成本，还有助于提高原竹加工产业自动化、智能化水平，促进原竹加工产业向高端产业转型。
[0003]原竹剖分刀具的选择目前主要依赖于人工经验，理论体系不够完善，人工劳动强度大，工作效率低。且人工选刀很难最大化原竹出材率，较大地制约了原竹利用率与加工效率。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统及方法，本专利技术的系统通过微处理器对图像采集模块采集的原竹端面图形进行处理并选择最优剖分刀具，控制器控制原竹剖分设备使用最优剖分刀具进行原竹剖分作业，提高了原竹出材率、加工效率以及加工质量，本专利技术的方法基于机器视觉的图像处理方法得到待加工原竹端面内外径尺寸，再根据原竹尺寸和加工需求自动化选择剖分刀具，为优化原竹剖分工序提供了理论支持。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一方面，本专利技术提供了一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统，包括：
[0007]图像采集模块，用于采集原竹端面图像并传输至微处理器；
[0008]微处理器，用于接收来自图像采集模块的图像信息，进行图像分析得到原竹端面内外径尺寸，并结合加工需求进行数据处理，得到最优剖分刀具选择结果，并将最优剖分刀具选择结果传输至控制器；
[0009]控制器，用于接收来自微处理器的最优剖分刀具选择结果并控制原竹剖分设备进行换刀等工作。
[0010]本专利技术的工作原理如下：利用图像采集模块对待剖分原竹进行端面图像采集，微处理器对图像进行分析后，结合加工需求自动进行最优刀具选择，原竹剖分设备根据最优刀具信息换刀并进行原竹剖分加工，保证了原竹剖分的高出材率。
[0011]本专利技术的系统通过微处理器对图像采集模块采集的原竹端面图形进行处理并选择最优剖分刀具，控制器控制原竹剖分设备更换最优剖分刀具进行原竹剖分，提高了原竹出材率、加工效率以及加工质量。
[0012]在进一步的技术方案中，所述图像采集模块包括：
[0013]第一图像采集模块，用于采集原竹小径端面图像并传输给微处理器；
[0014]第二图像采集模块，用于采集原竹大径端面图像并传输给微处理器。
[0015]原竹整体具有锥度，即一端的直径较大，另一端的直径较小，上述的原竹小径端面为原竹直径相对较小的一端的端面，原竹大径端面为原竹直径相对较大的一端的端面。
[0016]通过第一图像采集模块和第二图像采集模块分别对原竹的大小径端面进行图像采集，保证图像质量的同时提高了采集效率。
[0017]在进一步的技术方案中，所述基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统还包括：
[0018]人机交互界面，用于接收用户输入的加工需求并显示当前状态信息。
[0019]人机交互界面的设置，可以很方便的将当前原竹加工尺寸需求输入至系统，并可以根据处理信息的显示获知当前原竹端面内外径尺寸、剖分数以及出材率情况，便于对原竹加工进程进行实时监管。
[0020]在进一步的技术方案中，所述微处理器包括：
[0021]通讯模块，用于与图像采集模块和控制器建立通讯连接，实现数据传输；
[0022]机器视觉模块，用于将接收到的原竹端面图像进行图像处理，得到原竹端面内外径尺寸作为识别结果；
[0023]数据处理模块，用于根据原竹端面内外径尺寸及加工需求计算最优剖分刀具及其出材率作为结果输出。
[0024]通过通讯模块、机器视觉模块和数据处理模块使得微处理器具有了通讯、视觉识别及数据处理的功能，将整个计算过程集中在微处理器中进行，效率更高。
[0025]在进一步的技术方案中，所述人机交互界面基于PyQT5设计，包括：
[0026]图像信息显示栏，用于显示当前原竹端面图像信息和微处理器处理所得原竹端面内外径尺寸；
[0027]加工需求输入栏，用于接收用户输入的竹条加工尺寸需求；
[0028]处理结果显示栏，用于显示最优刀具选择结果及其出材率。
[0029]基于PyQT5设计的人机交互界面便于操作，能够跨平台运行，性能高，显示效果好，不仅可以进行加工需求的输入，还可以对当前原竹端面图像、内外径尺寸以及最优刀具选择结果和出材率进行显示，功能强大。
[0030]另一方面，本专利技术还提供了一种根据上述任意技术方案所述的基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择方法，包括以下步骤：
[0031]图像采集，利用图像采集模块采集原竹端面图像；
[0032]图像处理，图像处理得到原竹端面内外径尺寸；
[0033]数据处理，根据当前原竹端面内外径尺寸、加工需求等进行计算，选择最优原竹剖分刀具。
[0034]本专利技术的方法基于机器视觉的图像处理方法获得待加工原竹端面内外径尺寸，根据原竹尺寸和加工需求自动化选择剖分刀具，为优化原竹剖分工序提供了理论支持。
[0035]在进一步的技术方案中，所述图像处理包括以下步骤：
[0036]采集图像进行中值滤波与阈值化处理，获取原竹端面图像信息；
[0037]进行Canny边缘检测，获取原竹端面边缘；
[0038]进行边缘极值查找，获取原竹端面内外径像素尺寸；
[0039]基于相机标定，得出原竹端面内外径实际尺寸。
[0040]采用机器视觉技术识别原竹端面信息，能够准确获得原竹端面内外径尺寸，误差小精度高。
[0041]在进一步的技术方案中，所述数据处理包括以下步骤：
[0042]根据当前原竹端面内外径尺寸计算不同刀具加工后的竹段尺寸，筛选出满足加工需求的刀具；
[0043]针对筛选出的刀具计算不同刀具加工后的出材率，选择使原竹出材率最大化的剖分刀具。
[0044]计算出不同刀具作用于当前原竹加工后的竹段尺寸，并将其与用户输入的加工需求进行对比，筛选出满足加工需求的刀具后再计算各刀具加工后的出材率，保证原竹加工质量的同时最大化其出材率。
[0045]在进一步的技术方案中，根据当前原竹端面内外径尺寸计算刀具加工后的竹段尺寸包括以下步骤：
[0046]基于最小二乘法，采用多段不同曲率的扇环形竹段拟合出当前待加工原竹实际椭圆截面；
[0047]基于圆截面加工竹段尺寸模型对不同曲率扇环形竹段分别进行计算，最终得到该原竹加工所得竹段尺寸。
[0048]在进一步的技术方案中，计算刀具加工后的出材本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于采集原竹端面图像并传输至微处理器；微处理器，用于接收来自图像采集模块的图像信息，进行图像分析得到原竹端面内外径尺寸，并结合加工需求进行数据处理，得到最优剖分刀具选择结果，并将最优剖分刀具选择结果传输至控制器；控制器，用于接收来自微处理器的最优剖分刀具选择结果并控制原竹剖分设备进行换刀等工作。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统，其特征在于，所述图像采集模块包括：第一图像采集模块，用于采集原竹小径端面图像并传输给微处理器；第二图像采集模块，用于采集原竹大径端面图像并传输给微处理器。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统，其特征在于，所述系统还包括：人机交互界面，用于接收用户输入的竹段尺寸加工需求并显示。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统，其特征在于，所述微处理器包括：通讯模块，用于与图像采集模块和控制器建立通讯连接，实现数据传输；机器视觉模块，用于将接收到的原竹端面图像进行图像处理，得到原竹端面内外径尺寸作为识别结果；数据处理模块，用于根据原竹端面内外径尺寸及加工需求计算最优剖分刀具及其出材率作为结果输出。5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的原竹剖分刀具自动选择系统，其特征在于，所述人机交互界面基于PyQT5设计，包括：图像信息显示栏，用于显示当前原竹端面图像信息和微处理器处理所得原竹端面内外径尺寸；加工需求输入栏，用于接收用户输入的竹段加工尺寸需求；处理结果显示栏，用于显示最优剖分刀具选择结果及...

【专利技术属性】
技术研发人员：刁燕，周佳美，张根莱，田兴国，何向东，李政豪，史生坤，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：