一种工业智能机器人的制作方法

本发明涉及轴承加工的图像识别，具体为一种工业智能机器人。

背景技术：

1、随着制造业的转型升级和智能化发展，工业智能机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色，轴承作为工业机器人的关键零部件之一，其加工质量和精度直接影响到机器人的整体性能和寿命，因此，工业智能机器人轴承加工技术成为了制造业领域的研究热点，而在工业智能机器人轴承加工领域，图像识别技术正逐渐成为提升加工精度和效率的关键手段，通过高精度图像采集与智能分析，机器人能够更准确地识别轴承加工过程中的各种特征，从而优化加工参数，提高加工质量。

2、传统图像识别方法在处理复杂多变的轴承加工图像时，往往难以准确提取关键特征，导致识别精度受限，进而影响加工参数的设定和调整，且由于缺乏有效的图像特征与加工参数之间的映射关系，现有技术往往难以根据图像识别结果精准调整加工参数，导致加工效果不稳定，难以满足高精度轴承的加工需求，而在加工过程中，现有技术往往缺乏实时、有效的反馈调整机制，无法根据加工效果实时调整加工参数，导致加工误差累积，影响最终产品质量，另外，传统加工设备大多依赖人工操作和判断，缺乏智能化控制，无法充分利用图像识别技术的优势，实现加工过程的自动化和智能化。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种工业智能机器人，解决了上述背景技术中所提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，应用于轴承加工中的图像处理；

3、包括图像采集模块和图像调整处理模块；

4、具体实现步骤如下：

5、数据采集，通过图像采集模块，且在无遮挡并覆盖整个轴承加工区域的基础上，对轴承加工区域进行图像数据采集和初步提取，采集和初步提取图像数据中的关键特征，关键特征包括面积比和边缘复杂度；

6、数据调整处理，基于所述图像采集模块的图像数据采集和初步提取，并通过图像调整处理模块，将调整后的加工参数传输给工业智能机器人，执行轴承加工方向的调整操作，所述图像调整处理模块包括有图像特征初步提取处理单元，精细加工参数调整单元和图像智能调整优化单元；

7、数据上传，将图像数据上传到工业智能机器人控制系统终端；

8、所述图像采集模块所用到的设备包括有工业相机，用于采集轴承加工区域的图像数据；

9、所述图像调整处理模块所用到的设备包括有图像处理工作站和传感器，图像处理工作站利用图像处理算法和机器学习模型，进行图像的调整处理，传感器监测轴承加工过程中的实时数据，包括切削力和温度。

10、可选的，所述图像特征初步提取处理单元的计算公式如下：

11、；

12、mb=mm/zm；

13、y=ty/my；

14、其中：

15、tc为图像特征值；

16、mb为图像面积比值，mm为提取图像面积数zm为图像面积总数；

17、bf为边缘复杂值，bf反映了提取图像面积数mm内图像边缘的复杂程度；

18、y为颜色对比值；

19、ty为提取图像颜色值，ty反映了提取图像面积数mm内图像颜色呈现程度；

20、my为图像颜色值，my反映了图像面积总数zm内整体图像背景呈现程度；

21、l为图像亮度值；

22、所述图像特征初步提取处理单元的提取处理过程如下：

23、通过所述图像采集模块，采集和初步提取包括图像面积比值mb，边缘复杂值bf，颜色对比值y和图像亮度值l的关键特征，输入所述图像特征初步提取处理单元处理后，输出一个用于评估图像数据中，轴承加工区域显著性和质量综合的图像特征值tc。

24、可选的，所述精细加工参数调整单元的计算公式如下：

25、；

26、其中：

27、tz为调整后精细参数值，包括切削速度和进给率；

28、bj为标准加工参数值；

29、a为自然数值，1+a-tc*y反映了当图像特征值tc变化时，调整后精细参数值tz随之调整的敏感程度变化；

30、所述精细加工参数调整单元的调整过程如下：

31、基于所述图像特征初步提取处理单元输出的图像特征值tc，并结合标准加工参数值bj，以及图像特征值tc变化时，调整后精细参数值tz随之调整的敏感程度变化，输出适应当前图像特征的调整后精细参数值tz。

32、可选的，所述图像智能调整优化单元的计算公式如下：

33、；

34、其中：

35、mbnew为调整后图像面积比值；

36、b为调整因子；

37、btz为目标精细参数值；

38、作用于对图像面积比值mb进行反馈调整；

39、所述图像智能调整优化单元的调整优化过程如下：

40、基于所述图像特征初步提取处理单元输出的图像特征值tc和所述精细加工参数调整单元输出的调整后精细参数值tz，并结合目标精细参数值btz，加以调整因子b的调整，输出影响下一次智能机器人加工方向识别的调整后图像面积比值mbnew。

41、可选的，基于所述图像智能调整优化单元输出的调整后图像面积比值mbnew的识别调整如下：

42、任意一次所述图像智能调整优化单元输出的调整后图像面积比值mbnew，均作为下一次所述图像特征初步提取处理单元中的输入值，即图像面积比值mb，换而言之，由本次输出的调整后图像面积比值mbnew，替代下一次输入的图像面积比值mb，进行迭代处理，从而不断识别调整的图像面积比值mb，以令工业机器人识别和处理轴承加工区域方向。

43、可选的，所述调整后图像面积比值mbnew调整范围的控制与应对如下：

44、s1、设定mbmax为图像面积最大比值，以及设定mbmin为图像面积最小比值；

45、s2、若图像面积最大比值mbmax大于调整后图像面积比值mbnew大于图像面积最小比值mbmin，则认为调整后图像面积比值mbnew处于安全调整范围，当保持及持续迭代调整；

46、s3、若调整后图像面积比值mbnew大于图像面积最大比值mbmax，若调整后图像面积比值mbnew小于图像面积最小比值mbmin，无论上述何种情况，均认为调整后图像面积比值mbnew处于危险调整范围，传感器监测并发出警告、停止调整即进行处理。

47、可选的，所述边缘复杂值bf具体采用边缘检测算法，包括canny、sobel识别图像数据中的边缘，且通过计算图像数据中像素点与其邻域像素点的梯度强度和方向来检测边缘，从检测到的边缘中提取特征，特征包括有边缘的数量、长度、曲率、方向，特征用于量化边缘的复杂度，利用包括加权求和及主成分分析的算法输出边缘复杂值bf。

48、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

49、一、本发明通过引入先进的图像识别算法和深度学习技术，并结合图像特征初步提取处理单元，能够更准确地提取轴承加工图像中的关键特征，如面积比、边缘复杂度、颜色对比度和亮度水平，为加工参数的设定和调整提供可靠依据，以此提高图像识别精度。

50、二、本发明基于精细加工参数调整单元的计算，将图像识别结果与预设的加工参数标准相结合，通过精细计算得出最优加工参数，实现了加工参数的精准调整，并提高加工精度和稳定性。

51、三、本发明通过图像智能调整优化单元引入反馈调整机制，根据实时加工效果与预期目标的偏差，动态调整面积比及其他的关键参数，形成闭环控制，确保加工过程始终保持在最优状态。

52、四、本发明通过将图像识别技术与工业智能机器人相结合，实现加工过程的自动化、智能化控制，机器人能够根据图像识别结果和加工参数调整算法，自主完成加工任务，减少人工干预，提高生产效率和产品质量，提升智能化水平。

技术特征：

1.一种工业智能机器人，其特征在于，应用于轴承加工中的图像处理；

2.根据权利要求1所述的一种工业智能机器人，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的一种工业智能机器人，其特征在于：所述图像特征初步提取处理单元的计算公式如下：

4.根据权利要求3所述的一种工业智能机器人，其特征在于：所述精细加工参数调整单元的计算公式如下：

5.根据权利要求4所述的一种工业智能机器人，其特征在于：所述图像智能调整优化单元的计算公式如下：

6.根据权利要求5所述的一种工业智能机器人，其特征在于：基于所述图像智能调整优化单元输出的调整后图像面积比值mbnew的识别调整如下：

7.根据权利要求6所述的一种工业智能机器人，其特征在于：所述调整后图像面积比值mbnew调整范围的控制与应对如下：

8.根据权利要求3所述的一种工业智能机器人，其特征在于：所述边缘复杂值bf具体采用边缘检测算法，包括canny、sobel识别图像数据中的边缘，且通过计算图像数据中像素点与其邻域像素点的梯度强度和方向来检测边缘，从检测到的边缘中提取特征，特征包括有边缘的数量、长度、曲率、方向，特征用于量化边缘的复杂度，利用包括加权求和及主成分分析的算法输出边缘复杂值bf。

技术总结
本发明公开了一种工业智能机器人，涉及轴承加工的图像识别技术领域，通过图像采集模块，且在无遮挡并覆盖整个轴承加工区域的基础上，对轴承加工区域进行图像数据采集和初步提取，采集和初步提取图像数据中的关键特征，基于图像采集模块的图像数据采集和初步提取，并通过图像调整处理模块，将调整后的加工参数传输给工业智能机器人，执行轴承加工方向的调整操作，将图像数据上传到工业智能机器人控制系统终端，通过三种算法单元的相互配合，提高加工精度、提升加工效率、增强智能化水平和推动自主发展方面，通过引入先进技术、优化加工流程、加强技术研发和创新的措施，推动工业智能机器人轴承加工技术的不断进步和发展。

技术研发人员：李孟涛,杨宝强,路锦芳
受保护的技术使用者：宝鸡百佳意机械科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5