一种自动取料摆盘机器制造技术

本申请涉及一种自动取料摆盘机器，该方案包括取料输送线，用于输送待摆盘的产品；摆盘输送线，与摆盘输送线平行设置；第一取料机构，架设于取料输送线和摆盘输送线上方，受控制单元控制实现对产品的取料和摆盘操作；第二取料机构，架设于取料输送线和摆盘输送线上方，并位于第一取料机构之后，受控制单元控制实现对错漏的产品或工件的取料和摆盘操作；摄像单元，分别设于第一取料机构和第二取料机构上；控制单元，分别与取料输送线、摆盘输送线、第一取料机构、第二取料机构及摄像单元通信连接，用于通过图像识别模型来识别产品或工件。本申请具有识别准确度高，且大幅度减少错漏问题发生的效果。生的效果。生的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种自动取料摆盘机器


[0001]本申请涉及自动化机械
，具体涉及一种自动取料摆盘机器。

技术介绍

[0002]自动取料摆盘机器作为一种自动化生产线的设备，主要作用是将流水线或输送带上的产品进行自动夹取，然后按照设定程序摆放在预定的容器或其他部件中或按照预定的样式进行摆放，从而实现了自动取料摆盘的功能。
[0003]目前最常规操作就是按照设定程序，通过硬件结构限位，实现自动取料摆盘功能，不借助任何图像识别等技术，仅仅适用于固定产品的生产，一旦变更产品就需要调整程序，调整硬件结构，局限性大，如中国专利CN205616233U公开的自动取料摆盘装置。
[0004]而目前虽然有通过加入图像识别方式来实现自动识别产品，从而实现对多种产品的识别定位，在变更产品时，无需额外调整产品，只需要适当地调整下硬件结构即可，局限性小，如中国专利CN113909126A公开的一种FPC成型摆盘成测一体工艺。然而，该专利和现有常见的图像识别方式均识别精度较低，容易导致错漏的问题发生。
[0005]因此，亟待一种能够提高识别精度，减少错漏问题发生的自动取料摆盘机器。
[0006]申请内容
[0007]本申请的目的是针对现有技术中存在的上述问题，提供了一种自动取料摆盘机器。
[0008]为了实现上述申请目的，本申请采用了以下技术方案：一种自动取料摆盘机器包括：
[0009]取料输送线，用于输送待摆盘的产品；
[0010]摆盘输送线，与摆盘输送线平行设置，用于输送供产品摆盘的工件，同时通过可替换的定位结构使得产品与工件的摆放阵列一致；
[0011]第一取料机构，架设于取料输送线和摆盘输送线上方，受控制单元控制实现对产品的取料和摆盘操作；
[0012]第二取料机构，架设于取料输送线和摆盘输送线上方，并位于第一取料机构之后，受控制单元控制实现对错漏的产品或工件的取料和摆盘操作；
[0013]摄像单元，分别设于第一取料机构和第二取料机构上，用于对产品或工件进行拍摄；
[0014]控制单元，分别与取料输送线、摆盘输送线、第一取料机构、第二取料机构及摄像单元通信连接，用于通过图像识别模型来识别产品或工件；
[0015]图像识别模型的构建步骤具体如下：
[0016]S00、从产品库和工件库中获取产品或工件的样本数据，并进行数据标注，标注信息为产品的标注框和工件的标注框；
[0017]S10、将标注完成后的样本数据按照设定比例划分为训练集、验证集以及测试集；
[0018]S20、将训练集输入至深度学习网络中进行训练；
[0019]S30、输入验证集对模型进行验证调整；
[0020]S40、输入测试集对模型进行测试，以完成模型的最终构建。
[0021]工作原理及有益效果：1、与现有技术相比，本申请通过深度学习进行图像识别，提高了识别率，同时配合两个取料机构，即使存在错漏也能够第一时间进行补救，如此使得最终的错漏问题发生率大大降低；
[0022]2、与现有技术相比，本申请适用于大多数的取料和摆盘的结构，适用范围广；
[0023]3、与现有技术相比，本申请还通过可替换的定位结构来保证产品或工件的最初位置是正确的，从而减少控制单元对第一取料机构和第二取料机构的控制难度。
[0024]进一步地，S20步骤中，深度学习网络的主体结构采用Rep残差模块。
[0025]进一步地，S20步骤中，将残差连接和密集连接结合，用于主体结构和瓶颈的输出。
[0026]进一步地，S20步骤中，采用无锚定框的方式进行工件和产品位置的回归学习，并采用变焦损失和分布焦损失。
[0027]进一步地，S20步骤中，训练集的输入图像大小按照产品或工件的大小设定，并设置对应的学习率。
[0028]进一步地，第一取料机构上还设有用于检测产品有无的有无传感器，该有无传感器与控制单元通信连接，当有无传感器检测到产品时，即为产品出现错漏，通过控制单元控制第二取料机构对错漏的产品进行取料摆盘操作。
[0029]进一步地，当有无传感器没有检测到产品时，保持第二取料机构处于待机状态。
[0030]进一步地，第一取料机构和第二取料机构均为机械臂和夹爪组成或多个不同方向的线性模组和夹爪组成。
[0031]进一步地，控制单元还设有错漏统计模块，每当产品出现错漏时，该错漏统计模块的计数加一，当计数达到设定阈值时，重新进行图像识别模型的训练。
[0032]进一步地，当错漏统计模块的计数在设定周期内始终低于设定阈值时，即表示图像识别模型的识别率达标，同时开启第一取料机构和第二取料机构进行产品的取料和摆盘操作。
附图说明
[0033]图1是本申请的一种实施方式结构示意图。
[0034]图中，1、取料输送线；2、摆盘输送线；3、第一取料机构；4、第二取料机构；5、摄像单元；6、控制单元；7、有无传感器；8、产品；9、工件。
具体实施方式
[0035]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0036]本领域技术人员应理解的是，在本申请的披露中，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是
指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本申请的限制。
[0037]如图1所示，本自动取料摆盘机器包括：
[0038]取料输送线1，用于输送待摆盘的产品8；
[0039]在本实施例中，取料输送线1可以是常见的皮带输送线，用于摆放产品8，可以通过常见的带有定位孔的定位板来定位好产品8的最初位置，方便后面的两个取料机构进行取料操作。
[0040]摆盘输送线2，与摆盘输送线2平行设置，用于输送供产品8摆盘的工件9，同时通过可替换的定位结构使得产品8与工件9的摆放阵列一致；
[0041]在本实施例中，摆盘输送线2与取料输送线1的结构实际上一样，采用的定位结构也是几乎差不多的结构，区别在于定位孔的大小不同，因为要适应工件9。
[0042]第一取料机构3，架设于取料输送线1和摆盘输送线2上方，受控制单元6控制实现对产品8的取料和摆盘操作；
[0043]在本实施例中，第一取料机构3的结构在本申请中并不限定，优选为最常见的机械臂装上电动夹爪或气动夹爪或吸盘的结构，或者是更简单的多个线性模组组合形成多自由度驱动结构，再安装上电动夹爪或气动夹爪或吸盘的结构，由于这些都是常规设置，因此本申请不再赘述。
[0044]第二取料本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动取料摆盘机器，其特征在于，包括：取料输送线，用于输送待摆盘的产品；摆盘输送线，与所述摆盘输送线平行设置，用于输送供产品摆盘的工件，同时通过可替换的定位结构使得产品与工件的摆放阵列一致；第一取料机构，架设于所述取料输送线和所述摆盘输送线上方，受控制单元控制实现对所述产品的取料和摆盘操作；第二取料机构，架设于所述取料输送线和所述摆盘输送线上方，并位于所述第一取料机构之后，受控制单元控制实现对错漏的产品或工件的取料和摆盘操作；摄像单元，分别设于所述第一取料机构和所述第二取料机构上，用于对所述产品和所述工件进行拍摄；控制单元，分别与所述取料输送线、所述摆盘输送线、所述第一取料机构、所述第二取料机构及所述摄像单元通信连接，用于通过图像识别模型来识别所述产品和所述工件；所述图像识别模型的构建步骤具体如下：S00、从产品库和工件库中获取产品或工件的样本数据，并进行数据标注，标注信息为产品的标注框和工件的标注框；S10、将标注完成后的样本数据按照设定比例划分为训练集、验证集以及测试集；S20、将训练集输入至深度学习网络中进行训练；S30、输入验证集对模型进行验证调整；S40、输入测试集对模型进行测试，以完成模型的最终构建。2.根据权利要求1所述的一种自动取料摆盘机器，其特征在于，S20步骤中，所述深度学习网络的主体结构采用Rep残差模块。3.根据权利要求2所述的一种自动取料摆盘机器，其特征在于，S20步骤中，将残差连接和密集连接结合，用于所述主体结构和瓶颈的输出。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王友利，周瑜，杨骞，泮正敏，刘晓安，
申请(专利权)人：浙江丰立智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：