【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动喷涂，尤其涉及一种智能喷涂方法及系统、介质。
技术介绍
1、随着人工智能的持续发展，我国加工行业也随之发展并开始转型，喷涂行业作为加工行业的重要环节，也在不断地向智能化和数字化方向转变。自动喷涂系统得以发展，并且由于其喷涂效率高，已经在业内广泛使用，为喷涂行业带来了飞跃性的发展和突破。但是自动喷涂系统仍然主要应用在特定产品，喷涂工件型号一致以及产品需求量大的特定喷涂生产流水线上。但是对于多数的企业来说，其待喷涂产品种类繁多，并且产品型号不固定，针对不同的产品种类，以及不同的产品型号，均需设定相应的工业流水线，因此传统的喷涂流水线的适应性有限。
2、针对上述传统流水线面临的现实问题，机器视觉技术逐渐被引入喷涂行业，通过机器视觉系统对待喷涂工件进行识别定位，为喷涂过程中的喷涂轨迹规划奠定了基础，基于机器视觉系统待喷涂工件的图像识别定位，通过控制系统规划生成最佳的喷涂路径，有效保障了喷涂的质量和图层的均匀性。因此引入视觉技术的自动喷涂系统进一步为喷涂行业带来的质的飞跃。
3、但是现有的引入视觉技术的工业机器人喷涂行业，通过对待喷涂工件的三维图像进行采集，通过控制系统根据其形状、大小和位置进行喷涂路径规划。在此过程中仅考虑了待喷涂工件形状大小等情况，而没有考虑不同工件使用不同的材质以及不同的涂料种类具备不同的喷涂特性的影响而导致喷涂质量不佳，因此如何针对不同的工件、不同工件的不同材质以及不同的涂料种类规划出不同的喷涂路径，是目前的喷涂行业亟需解决的技术问题。
技术实现
1、本专利技术的目的在于提供一种智能喷涂方法及系统、介质，用以解决喷涂行业中不同工件使用不同的材质以及不同的涂料种类具备不同的喷涂特性的影响而导致喷涂质量不佳的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：
3、第一方面，提供一种智能喷涂方法，包括以下步骤：
4、s1：对待喷涂工件表面进行预处理；
5、s2：获取待喷涂工件的图像特征数据和材质特征数据；
6、s3：对获取的待喷涂工件的图像特征数据进行预处理；
7、s4：结合待喷涂工件的图像特征数据和材质特征数据选择喷涂涂料的种类，并生成喷涂轨迹；
8、s5：根据生成的喷涂轨迹进行模拟喷涂并生成模拟喷涂结果；
9、s6：根据模拟喷涂结果判定生成的喷涂轨迹是否满足要求，若是，进行步骤s8；若否，进行步骤s7；
10、s7：对生成的喷涂轨迹进行修正；
11、s8：根据喷涂轨迹进行喷涂加工操作。
12、优选的，步骤s1包括以下具体步骤：
13、s11：根据待喷涂工件表面机械处理；
14、s12：对待喷涂工件表面的除污处理；
15、s13：根据材质的不同进行磷化处理或氧化处理或火焰处理或等离子处理。
16、优选的，步骤s3包括以下具体过程：
17、s31：剔除待喷涂工件的图像特征数据中的噪声图像特征数据；
18、s32：对去噪后的图像特征数据进行增强处理；
19、s33：提取待喷涂工件的图像特征数据中易影响喷涂质量的边缘特征。
20、优选的，在步骤s31中采用中值滤波法对待喷涂工件的图像特征数据进行去噪处理，其中中值滤波公式如下：
21、
22、其中，h(i，j)代表滤波后的新像素值，x(i，j)代表领域i2内的所有像素点，med表示对i2内的像素点取中值。
23、优选的，在步骤s4中，包括以下具体步骤：
24、s41：建立不同种类涂料的涂层增长速率模型；
25、s42：建立待喷涂工件的喷涂曲面模型；
26、s43：根据不同种类涂料的涂层增长速率模型和待喷涂工件的喷涂曲面模型生成喷涂轨迹。
27、优选的，步骤s42中，使用工件曲面分片算法进行处理，具体过程如下：
28、利用三角网格化将复杂曲面转化成曲率较小的曲面，其中三角网格化的模型公式如下：
29、a＝{ka；a＝1，2，3，…，n} (2)
30、其中，ka表示第a个分片，n表示三角网格化后的分片的总数，a表示待喷涂工件的曲面。
31、优选的，在步骤s5中，使用matlab软件对生成的喷涂轨迹进行模拟喷涂。
32、第二方面，提供一种智能喷涂系统，包括传送机构、工件表面处理单元、图像采集单元、图像处理单元、喷涂机构和主控单元；
33、所述传送机构用于实现对待喷涂工件的传送；
34、所述工件表面处理单元实现对待喷涂工件的表面进行机械处理或物理处理或化学处理；
35、所述图像采集单元用于采集待喷涂工件的三维图像；
36、所述图像处理单元用于对获取的待喷涂工件的三维图像进行去噪、增强和提取边缘特征的图像处理；
37、所述主控机构用于实现对传送机构、工件表面处理单元、图像采集单元、图像处理单元和喷涂机构的开启和关闭的控制。
38、优选的，所述图像采集单元为三维激光扫描仪。
39、第三方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的一种智能喷涂方法。
40、本专利技术的有益效果包括：
41、本专利技术提供的一种智能喷涂方法及系统、介质，首先通过对待喷涂工件表面进行预处理，降低工件表面杂质对喷涂的影响，并通过表面处理在一定程度上提升工件表面对喷涂涂料的附着力；然后获取待喷涂工件的图像特征数据和材质特征数据，由于不同的工件的形状、尺寸和材质不同，需要获取其图像以及材质特征数据；再对获取的待喷涂工件的图像特征数据进行预处理，以便于后续生成喷涂轨迹；再结合待喷涂工件的图像和材质特征数据选择喷涂涂料的种类，并生成喷涂轨迹；再根据生成的喷涂轨迹进行模拟喷涂并生成模拟喷涂结果；再根据模拟喷涂结果判定生成的喷涂轨迹是否合格，若是进入喷涂操作；若否对喷涂轨迹进行修正处理，再进行喷涂操作。上述喷涂过程有效降低了不同工件使用不同的材质以及不同的涂料种类具备不同的喷涂特性的影响提升了喷涂质量。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智能喷涂方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能喷涂方法，其特征在于，步骤S1包括以下具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种智能喷涂方法，其特征在于，步骤S3包括以下具体过程：
4.根据权利要求3所述的一种智能喷涂方法，其特征在于，在步骤S31中采用中值滤波法对待喷涂工件的图像特征数据进行去噪处理，其中中值滤波公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种智能喷涂方法，其特征在于，在步骤S4中，包括以下具体步骤：
6.根据权利要求5所述的一种智能喷涂方法，其特征在于，步骤S42中，使用工件曲面分片算法进行处理，具体过程如下：
7.根据权利要求1所述的一种智能喷涂方法，其特征在于，在步骤S5中，使用MATLAB软件对生成的喷涂轨迹进行模拟喷涂。
8.一种智能喷涂系统，其特征在于，包括传送机构、工件表面处理单元、图像采集单元、图像处理单元、喷涂机构和主控机构；
9.根据权利要求8所述的一种智能喷涂系统，其特征在于，所述图像采集单元为三维激光扫描仪。
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。