【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化领域，具体为一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统及方法。
技术介绍
1、物理去毛刺主要的原理是通过切削的方式将材料表面的毛刺去掉，切削是将材料表面毛刺沿纵向或者横向切割掉，刀具的切削力会让毛刺变成细小的切屑，随着材料表面切削的不断移动，毛刺就被完全去掉；
2、但是,传统的物理去毛刺方法，只是针对去毛刺的最终结果进行分析，忽视了在去毛刺工艺过程中，对毛刺去除的实时检测，以调整设备的工作参数，因此，导致毛刺的去除不彻底或者过度，影响去毛刺的效率和产品的质量；
3、因此，人们急需一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，该方法包括以下步骤：
4、s1、待处理压铸件进行毛刺处理前，采集待处理压铸件的图像；同时，采集与待处理压铸件同类型的压铸件去除毛刺后的历史图像，所述同类型的压铸件满足去毛刺标准；将获取的图像进行灰度处理，提取图像中压铸件的轮廓数据并进行尺度归一化；
5、s2、根据该类型压铸件去毛刺后的历史轮廓数据，分析出该类型压铸件的标准轮廓数据，将待处理压铸件的轮廓数据与标准轮廓数据对比，分析出待处理压铸件的毛刺的轮廓特征，根据待处理压铸件毛刺的轮廓特征，设置设备的初
6、s3、根据设备的初始参数进行压铸件的毛刺处理，并在设备运行过程中，采集压铸件毛刺处理的实时图像数据，将获取的实时图像数据进行灰度处理，提取图像中压铸件的实时轮廓数据并进行尺度归一化，根据压铸件实时轮廓数据及当前设备的工作参数，预测毛刺处理的效果，并根据预测效果进行设备工作参数的调整。
7、根据上述技术方案，步骤s1中，集待处理压铸件的图像；同时，采集与待处理压铸件同类型的压铸件去除毛刺后的历史图像；对获取的图像进行处理，具体过程如下：
8、s2-1、待处理压铸件进行毛刺处理前，采集待处理压铸件的图像，并按照采集的待处理压铸件的图像的规格，采集α个满足去毛刺标准，与待处理压铸件同类型的压铸件，去毛刺后的历史图像，其中，α是系统预置的固定参数；
9、s2-2、将获取的α+1个图像利用图像识别技术进行灰度处理，并根据相同的采样密度提取图像中压铸件的轮廓，获得α个具有n个坐标点的轮廓点集以及1个具有m个坐标点的轮廓点集，其中，n表示与待处理压铸件同类型的压铸件，去毛刺后的历史图像的轮廓点集中坐标点的总数；m表示待处理压铸件的图像的轮廓点集中坐标点的总数；
10、将具有m个坐标点的轮廓点集记为点集a，利用图像识别技术提取图像中的轮廓，此时算法会返回一个轮廓列表，每个轮廓由一系列的点组成，相同的采样密度是为了使每个轮廓点集中的坐标点个数相对应，将所有轮廓点集进行尺度归一化，尺度归一化是一种常见的图像处理技术，用于将图像中的对象尺寸调整到统一的标准尺寸，在轮廓特征处理中，尺度归一化可以确保不同大小的轮廓具有相似的尺寸，从而更容易进行比较和分析。
11、根据上述技术方案，步骤s2中，分析待处理压铸件的毛刺的轮廓特征，具体过程如下：
12、s3-1、针对α个满足去毛刺标准，与待处理压铸件同类型的压铸件，去毛刺后的历史图像的轮廓点集进行轮廓对齐，根据下列公式，计算各轮廓点集中的各坐标点对应的平均坐标值：
13、
14、其中，(xi，yi)表示第i个坐标点对应的平均坐标值，xi表示第i个坐标点对应的平均横坐标值，yi表示第i个坐标点对应的平均纵坐标值，(xj，i，yj，i)表示第j个轮廓点集的第i个坐标点的坐标值，xj，i表示第j个轮廓点集的第i个坐标点的横坐标值，yj，i表示第j个轮廓点集的第i个坐标点的纵坐标值，i∈[1，n]，j∈[1，α]；
15、根据上述计算，获得该类型压铸件的标准轮廓点集记为点集b；
16、s3-2、将点集a与点集b进行轮廓对齐，所述轮廓对齐是使用平移或旋转变换来对齐多个轮廓点集，其目的是为了便于后面的分析，将轮廓对齐后的点集中的坐标点，根据最小距离匹配算法进行匹配分析，获得点集c和点集d，其中，点集c中的坐标点是点集a具有而点集b不具有的坐标点，点集d中的坐标点是点集a不具有而点集b具有的坐标点；
17、s3-3、将点集c中第一个出现的坐标点记为坐标点o，将点集c中最后一个出现的坐标点记为坐标点p，将点集c中纵坐标值最大的坐标点记为坐标点q，将点集d中坐标点的横坐标值与坐标点q的横坐标值相差最小的坐标点记为坐标点r；
18、坐标点o与坐标点p，根据下列公式计算待处理压铸件的毛刺的宽度：
19、w＝|xo-xp|
20、其中，w表示待处理压铸件的毛刺的宽度，xo表示坐标点o的横坐标值，xp表示坐标点p的横坐标值；
21、坐标点q与坐标点r，根据下列公式计算待处理压铸件的毛刺的长度：
22、l＝|yq-yr|
23、其中，l表示待处理压铸件的毛刺的长度，yq表示坐标点q的纵坐标值，yr表示坐标点r的纵坐标值。
24、根据上述技术方案，步骤s2中，根据待处理压铸件毛刺的轮廓特征，设置设备的初始参数，具体过程如下：
25、根据w设置设备初始运行的速度及时间，设备的初始速度及初始运行时间满足v0·t0≥w，其中，v0表示设备的初始速度，t0表示设备的初始运行时间；
26、根据l设置设备初始运行的调节距离，设备的调节距离满足其中，l0表示设备调节的初始距离，γ是系统预置的固定参数，γ表示设备调节的次数，所述调节距离是设备不是一次性将毛刺处理干净，而是先从毛刺长度一半的位置进行多次的处理，这样不仅给与设备调整空间，而且较少的由于设备去毛刺产生的毛刺，增加了产品的质量。
27、根据上述技术方案，步骤s3中，预测根据当前设备参数进行毛刺处理的效果，具体过程如下：
28、s5-1、采集压铸件毛刺处理的实时图像数据，将获取的实时图像数据进行灰度处理，并根据与点集a相同的采样密度提取图像中压铸件的轮廓，获得压铸件的实时轮廓点集记为点集e，将点集e与点集a进行轮廓对齐；
29、s5-2、轮廓对齐后的点集e与点集a中的坐标点，根据最小距离匹配算法进行匹配分析，获得点集f，其中，点集f中的坐标点是点集e具有而点集a不具有的坐标点，比较点集f中处在设备运行方向上的坐标点的纵坐标值的变化趋势；
30、若纵坐标值，在区间[y’-δ，y’+δ]稳定变化，根据当前设备的工作参数继续运行，预测毛刺处理达标，其中，y’表示集f中处在设备运行方向上的坐标点的纵坐标值的平均值，δ是系统预置的固定参数；
31、若纵坐标值逐渐减小，根据当前设备的工作参数继续运行，预测本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤S1中，采集待处理压铸件的图像；同时，采集与待处理压铸件同类型的压铸件去除毛刺后的历史图像；对获取的图像进行处理，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤S2中，分析待处理压铸件的毛刺的轮廓特征，具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤S2中，根据待处理压铸件毛刺的轮廓特征，设置设备的初始参数，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤S3中，预测根据当前设备参数进行毛刺处理的效果，具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤S3中，根据预测效果进行设备参数的调整，具体过程如下：
7.一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统，其特征在于：该系
8.根据权利要求7所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统，其特征在于：所述信息采集模块包括压铸件信息单元和设备信息单元；
9.根据权利要求7所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统，其特征在于：所述信息处理模块包括信息存储单元、信息分析单元和信息传输单元；
10.根据权利要求7所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化系统，其特征在于：所述执行模块包括设备调整单元和显示单元；
...【技术特征摘要】
1.一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤s1中，采集待处理压铸件的图像；同时，采集与待处理压铸件同类型的压铸件去除毛刺后的历史图像；对获取的图像进行处理，具体过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤s2中，分析待处理压铸件的毛刺的轮廓特征，具体过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤s2中，根据待处理压铸件毛刺的轮廓特征，设置设备的初始参数，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于自动化的去毛刺工艺反馈优化方法，其特征在于：步骤s3中，预测根据当前设备...
【专利技术属性】
技术研发人员：章明，徐林森，于海武，郑剑锋，
申请(专利权)人：江苏中科云控智能工业装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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