本发明专利技术公开了基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，涉及工业机器人技术领域，包括：清晰度检测模块，判断成像清晰度是否达标，将判断结果输出；检测单元，对成像模块进行检测，周期性的形成检测信息；第一处理单元，获取评估值，并输出相应的控制策略；控制单元，依据输出的控制策略，自检单元对成像模块进行自检，判断成像模块是否存在有故障特征，由第二处理单元进行检索，将相应的应对方案输出，并由第三处理单元进行执行；如果不存，由第三处理单元发出警报。在成像模块产生内部故障时，对成像模块进行自检，对已经产生的故障进行判断，确定相应的解决方案，向用户发出警报，提高用户维修的效率，快速使维修模块恢复工作状态。态。态。
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统
[0001]本专利技术涉及工业机器人
，具体为基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统。
技术介绍
[0002]工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人被广泛应用于电子、物流、化工等各个工业领域之中。相比于传统的工业设备，工业机器人有众多的优势，比如机器人具有易用性、智能化水平高、生产效率及安全性高、易于管理且经济效益显著等特点，使得它们可以在高危环境下进行作业。
[0003]在工业机器人在车间处于工作状态时，通过自身的成像模块来对外界环境进行成像，基于成像结果，在人工智能的夹持下，对成像结果进行分析和判断，最终做出决策，因此成像模块的成像质量对工业机器人的视觉图像识别系统运行起到了重要作用。
[0004]在工业机器人在工作时，用于对外部成像的成像模块容易因为内部或者外部的问题受到干扰，从而影响成像质量，但是现有的工业机器人视觉图像识别系统智能判断成像模块是否存在问题时，很难确定产生故障的原因，这就导致在需要用户检测时，检测的效率较低。
技术实现思路
[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，通过设置清晰度检测模块，判断成像清晰度是否达标，将判断结果输出；检测单元，对成像模块进行检测，周期性的形成检测信息；第一处理单元，获取评估值，并输出相应的控制策略；控制单元，依据输出的控制策略，自检单元对成像模块进行自检，判断成像模块是否存在有故障特征，由第二处理单元进行检索，将相应的应对方案输出，并由第三处理单元进行执行；如果不存，由第三处理单元发出警报。在成像模块产生内部故障时，对成像模块进行自检，对已经产生的故障进行判断，确定相应的解决方案，向用户发出警报，提高用户维修的效率，快速使维修模块恢复工作状态，解决了
技术介绍
中的问题。
[0007](二)技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，包括：清晰度检测模块，在工业机器人成像模块的成像后，对成像结果进行检测，并在获取到成像清晰度值后，与相应的阈值进行比对，判断成像清晰度是否达标，如果不达标，则将判断结果输出；检测单元，在工业机器人的成像清晰度不达标时，对成像模块进行检测，周期性的形成检测信息，并建检测信息数据集；第一处理单元，从检测信息数据集中获取检测数据，进行第一次评估，获取评估值，并输出相应的控制策略；控制单元，依据输出的控制策略，通过对调焦模块及补光模块进行控制，对成像模块进行调整，由
清晰度检测模块对成像的清晰度再次进行检测，如果清晰度仍不能达到预期，则由自检单元对成像模块进行自检，判断成像模块是否存在有故障特征，如果存在，则由第二处理单元进行检索，如果存在相应的应对方案，将相应的应对方案输出，并由第三处理单元进行执行；如果不存在相应的应对方案，则由第三处理单元发出警报。
[0009]进一步的，所述检测单元包括：光线检测模块，对成像模块邻近区域的光照强度进行检测，形成光照强度LD；距离检测模块，判断成像模块与成像目标物之间距离，并形成成像距离JL；透光性检测模块，检测成像模块进光区域的模糊程度，并形成透光率TG。
[0010]进一步的，所述第一处理单元包括：第一评估模块，获取光照强度LD、成像距离JL及成透光率TG，先进行归一化处理，关联后获取评估值P；判断模块，获取评估值P，并将其与相应阈值进行对比，判断是否小于阈值，输出判断结果；分析模块，接收判断模块形成的判断结果，在评估值P小于相应阈值时，形成第一调整策略；在评估值P不小于相应阈值时，形成第二调整策略；控制单元，接收第一调整策略，形成第一控制指令，对调焦模块及补光模块中的至少一个进行调整。
[0011]进一步的，所述第一调整策略为：在光照强度LD小于阈值时，对位于成像模块周围的补光模块邻近区域的光照强度进行调节，直至光照强度LD符合阈值；在成像距离JL不符合阈值时，对由成像模块所具备的补光模块对焦距进行调整，直至成像清晰度符合阈值。
[0012]进一步的，所述第二调整策略为：控制自检单元对成像模块进行自检，判断是否为成像模块内部的问题。
[0013]进一步的，所述评估值P的获取方式如下：
[0014]获取光照强度LD、成像距离JL及成透光率TG，进行归一化处理，形成评估值P；其中，关联的方法符合如下公式：
[0015][0016]其中，0≤γ≤1，0≤θ≤1，0≤β≤1，γ、θ、β为权重，C为常数修正系数，其具体值可由用户调整设置，R为成像距离JL及光照强度LD之间相关系数，由若干组光照强度LD及成像距离JL计算得出。
[0017]进一步的，所述自检单元包括扫描模块、特征库及上记录模块，所述扫描模块，对成像模块进行扫描，如果存在故障，则将故障特征进行输出；所述特征库，获取输出的故障特征，并在故障特征库中进行检索，如果检索到，则确定成像模型的故障类型，对故障的种类进行输出；如果未在故障特征库中检索到，则由上记录模块对故障特征及相应的故障类型进行记录，存入特征库中。
[0018]进一步的，所述第二处理单元包括方案库及方案输出模块，所述方案库，获取特征库所确定的故障类型，在故障方案库中检索到相应的解决方案；所述方案输出模块，获取解决方案，并向用户输出。
[0019]进一步的，所述第三处理单元包括执行模块及第二评估模块；所述执行模块，依据方案输出模块输出的解决方案并由用户执行，获取执行结果；所述第二评估模块，重新利用清晰度检测模块检测成像的清晰度，对成像效果进行评估，判断维修效果，如果评估效果低于阈值，也即为未能成功维修，则将评估结果输出。
[0020]进一步的，所述第三处理单元还包括报警模块，获取评估结果，向外部发出警报，
在上记录模块记录到未知的故障特征时，向外部发出警报。
[0021](三)有益效果
[0022]本专利技术提供了基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统。具备以下有益效果：
[0023]通过设置清晰度检测模块、检测单元及第一处理单元，能够对成像模块进行检测和评估，从而对成像模块的工作状态进行判断，并且在成像模块工作状态较差时，对导致工作状态的原因进行区分，判断为内部原因还是外部原因，减少用户对成像模块进行检修及溯源的时间，提高检修的效率，而且由于利用检测单元周期性的对成像模块进行检测，也能够延长成像模块的使用寿命。
[0024]通过设置自检单元、第二处理单元及第三处理单元，在成像模块产生内部故障时，能够对成像模块进行自检，对已经产生的故障进行判断，并确定相应的解决方案，并在现有方案不能解决出现的问题时，或者出现未知的故障特征时，则向用户发出警报，由此，能够提高用户维修的效率，能够快速使维修模块恢复工作状态。
附图说明
[0025]图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于：包括：清晰度检测模块(60)，在工业机器人成像模块的成像后，对成像结果进行检测，并在获取到成像清晰度值后，与相应的阈值进行比对，判断成像清晰度是否达标，如果不达标，则将判断结果输出；检测单元(10)，在工业机器人的成像清晰度不达标时，对成像模块进行检测，周期性的形成检测信息，并建检测信息数据集；第一处理单元(20)，从检测信息数据集中获取检测数据，进行第一次评估，获取评估值，并输出相应的控制策略；控制单元(30)，依据输出的控制策略，通过对调焦模块(40)及补光模块(50)进行控制，对成像模块进行调整，由清晰度检测模块(60)对成像的清晰度再次进行检测，如果清晰度仍不能达到预期，则由自检单元(70)对成像模块进行自检，判断成像模块是否存在有故障特征，如果存在，则由第二处理单元(80)进行检索，如果存在相应的应对方案，将相应的应对方案输出，并由第三处理单元(90)进行执行；如果不存在相应的应对方案，则由第三处理单元(90)发出警报。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于：所述检测单元(10)包括：光线检测模块(11)，对成像模块邻近区域的光照强度进行检测，形成光照强度LD；距离检测模块(12)，判断成像模块与成像目标物之间距离，并形成成像距离JL；透光性检测模块(13)，检测成像模块进光区域的模糊程度，并形成透光率TG。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于：所述第一处理单元(20)包括：第一评估模块(21)，获取光照强度LD、成像距离JL及成透光率TG，先进行归一化处理，关联后获取评估值P；判断模块(22)，获取评估值P，并将其与相应阈值进行对比，判断是否小于阈值，输出判断结果；分析模块(23)，接收判断模块(22)形成的判断结果，在评估值P小于相应阈值时，形成第一调整策略；在评估值P不小于相应阈值时，形成第二调整策略；控制单元(30)，接收第一调整策略，形成第一控制指令，对调焦模块(40)及补光模块(50)中的至少一个进行调整。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工业机器人视觉图像识别系统，其特征在于：所述第一调整策略为：在光照强度LD小于阈值时，对位于成像模块周围的补光模块(50)邻近区域的光照强度进行调节，直至光照强度LD符合阈值；在成像距离JL不符合阈值时，对由成像模...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭江涛，黎红，王涛，曹澍，李雅洁，裴香龙，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：
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