本發(fā)明涉及自動化，更具體地，涉及一種高精度物料邊緣糾偏方法及控制器。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代工業(yè)自動化領(lǐng)域，物料傳輸與定位是生產(chǎn)線上的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其精度與效率直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。特別是在高速、高精度的生產(chǎn)環(huán)境中，物料邊緣的準(zhǔn)確糾偏顯得尤為重要。然而，傳統(tǒng)的物料糾偏方法往往依賴于機械結(jié)構(gòu)、固定參數(shù)的控制算法或簡單的傳感器檢測，這些方法在面對復(fù)雜多變的物料形狀、傳輸速度及環(huán)境條件時，往往顯得力不從心。

2、首先，物料形狀的多樣性對糾偏精度提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。不同物料可能具有不同的邊緣特征，如直線、曲線、凹凸不平等，傳統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu)難以靈活適應(yīng)這些變化，導(dǎo)致糾偏精度受限。

3、其次，傳輸速度的變化也增加了糾偏難度。在高速傳輸過程中，物料邊緣的位置和形態(tài)可能因慣性、振動等因素而發(fā)生快速變化，傳統(tǒng)的固定參數(shù)控制算法難以實時跟蹤并準(zhǔn)確調(diào)整糾偏策略。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于多模態(tài)融合與實時反饋的高精度物料邊緣糾偏技術(shù)方案，旨在解決現(xiàn)有物料糾偏方法在面對復(fù)雜多變的物料形狀、傳輸速度及環(huán)境條件時存在的精度不足、適應(yīng)性差等問題。通過融合機器視覺、傳感器數(shù)據(jù)以及實時物理模型，實現(xiàn)物料邊緣的高精度、實時檢測與糾偏，提高生產(chǎn)線的整體效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

2、為實現(xiàn)以上發(fā)明目的，采用的技術(shù)方案是：

3、一種高精度物料邊緣糾偏方法，包括以下步驟：

4、s1.部署機器視覺系統(tǒng)，用于采集物料邊緣圖像；

5、s2.在物料傳輸路徑上部署傳感器網(wǎng)絡(luò)，用于采集物料的物理位置、速度及加速度數(shù)據(jù)；傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為傳感器數(shù)據(jù)；

6、s3.對采集到物料邊緣圖像進行預(yù)處理，對預(yù)處理后的圖像進行邊緣檢測，提取出物料邊緣的精確輪廓；將邊緣檢測的結(jié)果與傳感器數(shù)據(jù)在時間和空間上精確對齊與融合，獲得多維數(shù)據(jù)集；

7、s4.根據(jù)物料特性和傳輸系統(tǒng)動力學(xué)，建立物料運動的物理模型，用于預(yù)測物料邊緣的未來位置；

8、s5.將所述多維數(shù)據(jù)集作為物理模型的輸入訓(xùn)練物理模型，訓(xùn)練過程如下：

9、物理模型輸出預(yù)測的物料邊緣位置；將預(yù)測的物料邊緣位置與檢測的物料邊緣位置進行對比，計算偏差量，并基于偏差量動態(tài)調(diào)整物理模型的參數(shù)；

10、s6.利用訓(xùn)練好的物理模型對物料邊緣位置進行預(yù)測，將預(yù)測的物料邊緣位置與實時檢測的物料邊緣位置進行對比，計算偏差量；基于所述偏差量生成具體的控制指令，對偏差量進行糾正。

11、優(yōu)選地，所述步驟s3對采集到物料邊緣圖像進行預(yù)處理，具體包括有以下操作：去噪、增強對比度、邊緣銳化。

12、優(yōu)選地，對預(yù)處理后的圖像進行邊緣檢測具體過程如下：

13、利用高斯金字塔構(gòu)建圖像的多尺度空間，每個尺度對應(yīng)圖像的一個分辨率版本；

14、在每個尺度下，采用邊緣檢測算法進行邊緣檢測；

15、采用基于置信度的融合方法將各尺度下的邊緣檢測結(jié)果融合成原始邊緣圖；

16、從原始邊緣圖中提取連續(xù)的輪廓線，對提取的輪廓線進行評估，檢查其是否符合預(yù)期的物料形狀和大小，若符合，則將原始邊緣圖作為最終的邊緣檢測結(jié)果進行輸出；若不符合，采用基于圖論的方法對輪廓進行優(yōu)化；將優(yōu)化后的輪廓與原始邊緣圖進行融合，生成最終的物料邊緣輪廓圖進行輸出。

17、優(yōu)選地，在每個尺度下，采用邊緣檢測算法進行邊緣檢測的具體過程如下：

18、計算圖像中每個像素點的梯度；

19、判斷當(dāng)前像素點的梯度是否大于設(shè)定的閾值，若是將其確認為邊緣點；得到初步的邊緣檢測結(jié)果；

20、對初步的邊緣檢測結(jié)果采用非極大值抑制的方法進行處理，然后通過邊緣連接算法將孤立的邊緣點連接起來，形成完整的邊緣線。

21、優(yōu)選地，采用基于置信度的融合方法將各尺度下的邊緣檢測結(jié)果融合成原始邊緣圖的具體過程如下：

22、對每個尺度下的邊緣檢測結(jié)果，計算每個邊緣點的置信度；

23、將不同尺度下計算得到的置信度進行歸一化處理；

24、根據(jù)各尺度邊緣的置信度，為每個尺度的邊緣檢測結(jié)果分配不同的權(quán)重；

25、基于對邊緣點位置的加權(quán)平均操作將各尺度下的邊緣檢測結(jié)果進行融合。

26、優(yōu)選地，將邊緣檢測的結(jié)果與傳感器數(shù)據(jù)在時間和空間上精確對齊與融合，具體如下：

27、時間對齊：使用時間戳或外部同步信號，將邊緣檢測結(jié)果與傳感器數(shù)據(jù)在時間上精確對齊；

28、空間對齊：首先進行相機標(biāo)定，獲取相機的內(nèi)參和外參；根據(jù)傳感器的安裝位置和姿態(tài)，計算傳感器數(shù)據(jù)與圖像像素之間的映射關(guān)系；將傳感器數(shù)據(jù)映射到圖像平面上，實現(xiàn)像素級的對齊；

29、融合：對來自不同源的數(shù)據(jù)進行加權(quán)平均，以獲得綜合結(jié)果。

30、優(yōu)選地，所述步驟s5中，采取梯度下降的方法動態(tài)調(diào)整物理模型的參數(shù)。

31、優(yōu)選地，采取梯度下降的方法動態(tài)調(diào)整物理模型的參數(shù)的具體過程如下：

32、s11.

33、定義一個損失函數(shù):

34、其中n是樣本數(shù)量，xi是第i個樣本的輸入，yi是對應(yīng)的檢測的物料邊緣位置，f(θ；xi)是物理模型在參數(shù)θ和輸入xi下的預(yù)測值；

35、s12.計算損失函數(shù)l(θ)關(guān)于模型參數(shù)θ的梯度

36、s13.按照以下公式更新模型參數(shù)θ：

37、

38、其中α是學(xué)習(xí)率；

39、s14.重復(fù)s12、s13，直至l(θ)小于設(shè)定閾值。

40、同時，本發(fā)明還提供了一種糾偏控制器，其運行時執(zhí)行以上所述的高精度物料邊緣糾偏方法。

41、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

42、提升糾偏精度：通過引入高分辨率工業(yè)相機和先進的圖像處理算法，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)對物料邊緣的高精度識別。同時，結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模態(tài)信息融合系統(tǒng)，進一步提高糾偏的準(zhǔn)確性和可靠性。

43、增強系統(tǒng)適應(yīng)性：利用實時物理模型對物料運動進行預(yù)測，并結(jié)合動態(tài)反饋控制機制，使系統(tǒng)能夠?qū)崟r調(diào)整糾偏策略，適應(yīng)不同物料類型、傳輸速度及環(huán)境條件的變化。

44、提高生產(chǎn)效率：通過實現(xiàn)物料邊緣的實時、高精度糾偏，減少因糾偏不準(zhǔn)確導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷和廢品率，提高生產(chǎn)線的整體效率和產(chǎn)能。

技術(shù)特征：

1.一種高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：所述步驟s3對采集到物料邊緣圖像進行預(yù)處理，具體包括有以下操作：去噪、增強對比度、邊緣銳化。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：對預(yù)處理后的圖像進行邊緣檢測具體過程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：在每個尺度下，采用邊緣檢測算法進行邊緣檢測的具體過程如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：采用基于置信度的融合方法將各尺度下的邊緣檢測結(jié)果融合成原始邊緣圖的具體過程如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：將邊緣檢測的結(jié)果與傳感器數(shù)據(jù)在時間和空間上精確對齊與融合，具體如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：所述步驟s5中，采取梯度下降的方法動態(tài)調(diào)整物理模型的參數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的高精度物料邊緣糾偏方法，其特征在于：采取梯度下降的方法動態(tài)調(diào)整物理模型的參數(shù)的具體過程如下：

9.一種糾偏控制器，其特征在于：其運行時執(zhí)行權(quán)利要求1-8任一項所述的高精度物料邊緣糾偏方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種高精度物料邊緣糾偏方法，包括以下步驟：S1.部署機器視覺系統(tǒng)；S2.在物料傳輸路徑上部署傳感器網(wǎng)絡(luò)；S3.對采集到物料邊緣圖像進行預(yù)處理，對預(yù)處理后的圖像進行邊緣檢測，提取出物料邊緣的精確輪廓；將邊緣檢測的結(jié)果與傳感器數(shù)據(jù)在時間和空間上精確對齊與融合，獲得多維數(shù)據(jù)集；S4.根據(jù)物料特性和傳輸系統(tǒng)動力學(xué)，建立物料運動的物理模型，用于預(yù)測物料邊緣的未來位置；S5.將所述多維數(shù)據(jù)集作為物理模型的輸入訓(xùn)練物理模型；S6.利用訓(xùn)練好的物理模型對物料邊緣位置進行預(yù)測，將預(yù)測的物料邊緣位置與實時檢測的物料邊緣位置進行對比，計算偏差量；基于所述偏差量生成具體的控制指令，對偏差量進行糾正。

技術(shù)研發(fā)人員：黃葆鈞
受保護的技術(shù)使用者：廣州貝曉德智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2