【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及装配控制，特别涉及一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法及系统。
技术介绍
1、扣紧功能件是户外运动服饰中的束缚部件，其装配质量直接影响整体性能和使用寿命，严重情况下甚至会危害人员户外安全。传统的扣紧功能件装配方法主要依赖人工操作和经验判断，容易受到人为因素的影响，导致装配精度不足、效率低下。此外，复杂的装配工艺对操作人员的技术要求较高，容易出现装配力度不均、装配位置偏差等问题，从而影响扣紧功能件的最终装配质量。
2、随着工业自动化和智能制造技术的发展，利用先进的智能识别和控制技术来提高扣紧功能件的装配精度和效率成为一种趋势。现有技术中，虽然已经有部分系统采用了视觉识别和机械自动化装配技术，但其识别精度和装配灵活性仍存在不足，尤其是在面对复杂形状或表面特征差异较大的组件时，容易出现识别错误或装配不到位的情况。此外，装配后的质量评估多依赖于事后的抽样检测，缺乏实时性和全面性。
3、因此，迫切需要一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，该方法能够在装配过程中对组件进行高精度识别和定位，并通过智能控制手段实时调整装配参数，从而提高装配精度和质量。同时，通过实时的质量评估和反馈机制，可以对装配过程中的问题进行及时修正，确保最终装配质量符合预期标准。
技术实现思路
1、为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法及系统。
2、本专利技术第一方面提供了一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，包括：
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4、获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据，根据所述装配流程数据和组件识别系统进行组件提取，并调整组件装配位置和装配方向，根据装配工艺数据控制每个组件的装配力度，得到扣紧功能件的装配方案；
5、根据所述装配方案对扣紧功能件组件进行装配操作，对装配完成后的扣紧功能件进行装配质量评估，得到装配质量评估结果；
6、根据所述装配质量评估结果，若扣紧功能件的装配质量低于预期质量，对扣紧功能件的装配参数进行校准操作。
7、本方案中，所述获取扣紧功能件每个组件的激光扫描数据构建组件三维模型，根据所述组件三维模型构建组件识别系统，具体为：
8、获取扣紧功能件每个组件的标准生产样品，基于激光扫描仪获取每个组件的标准生产样品的点云数据；
9、根据统计滤波方法对点云数据的离群点和噪声点进行去除，得到预处理点云数据；
10、将所述预处理点云数据投影至三维网格中，使用八叉树空间划分结构将预处理点云数据进行网格化处理，在每个网格单元中，选择每个网格单元内所有点的质心作为代表点，将每个网格单元的代表点进行整合，得到压缩点云数据；
11、基于三角网格重建算法和所述压缩点云数据构建每个组件表面的三维模型，并对所述三维模型进行曲面拟合操作；
12、计算每个组件三维模型表面的高斯曲率，根据所述高斯曲率提取每个组件的表面特征，得到每个组件的表面特征数据；
13、基于卷积神经网络构建组件识别系统，将所述每个组件的表面特征数据导入所述组件识别系统中进行学习和训练，得到具备组件识别能力的组件识别系统。
14、本方案中，所述计算每个组件三维模型表面的高斯曲率，根据所述高斯曲率提取每个组件的表面特征，得到每个组件的表面特征数据，具体为：
15、对于每个组件的三维模型，提取三维模型表面的三角网格，所述三角网格由顶点集v、边集e和三角形面片f构成；
16、对三维模型中的每个三角网格顶点进行高斯曲率计算，将进入高斯曲率计算的三角网格顶点标定为计算状态三角网格顶点；
17、确定与计算状态三角网格顶点的相邻三角形面片，所述相邻三角形面片共享所述计算状态三角网格顶点，根据所述相邻三角形面片确定与计算状态三角网格顶点的相邻顶点，得到计算状态三角网格顶点的顶点邻域，所述相邻顶点通过三角形边与计算状态三角网格顶点直接相连；
18、根据点云数据确定所述顶点邻域中每个相邻顶点的坐标，基于余弦定理计算出所述相邻三角形面片的每个内角角度，计算所有三角形面片内角总和，根据所述内角总和计算所述计算状态三角网格顶点的角度缺陷；
19、计算所述相邻三角形面片的面积，从每个相邻三角形面片中取预设等分面积进行累加，得到计算状态三角网格顶点的相关联局部区域面积，将角度缺陷除以所述相关联局部区域面积，得到计算状态三角网格顶点的高斯曲率，将所有三角网格顶点的高斯曲率进行整合并可视化操作，得到三维模型的高斯曲率分布图；
20、根据所述高斯曲率分布图确定每个组件的表面特征，所述表面特征包括特征点、几何特征边，对所述表面特征进行描绘，得到每个组件的表面特征数据。
21、本方案中，所述获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据，根据所述装配流程数据和组件识别系统进行组件提取，并调整组件装配位置和装配方向，根据装配工艺数据控制每个组件的装配力度，得到扣紧功能件的装配方案，具体为：
22、获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据；
23、实时获取组件传送带中每个组件俯视面的激光扫描数据，根据所述激光扫描数据确定每个组件俯视面的表面特征；
24、将传送带中每个组件俯视面的表面特征导入所述组件识别系统中进行特征匹配，确定传送带中每个组件俯视面特征与组件标准生产样品的表面特征之间的匹配程度；
25、将匹配程度高于预设值的组件标准生产样品作为传送带中每个组件的匹配结果，得到传送带中的组件识别结果；
26、根据所述扣紧功能件的装配流程数据确定当前组装流程需要进行装配的待装配组件，根据所述组件识别结果在传送带中随机抓取一个所述待装配组件；
27、获取抓取的待装配组件的当前抓取角度信息，所述当前抓取角度信息包括垂直角度信息和水平角度信息，根据所述装配工艺数据和当前抓取角度信息调整待装配组件的调整组件装配位置和装配方向，并控制每个组件的装配力度，得到扣紧功能件的装配方案。
28、本方案中，所述获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据，根据所述装配流程数据和组件识别系统进行组件提取，并调整组件装配位置和装配方向，根据装配工艺数据控制每个组件的装配力度，得到扣紧功能件的装配方案，还包括：
29、根据所述传送带中的组件识别结果，对传送带中识别出的多个待装配组件进行标记，得到标记组件；
30、根据所述传送带中每个组件俯视面特征与组件标准生产样品的表面特征之间的匹配程度，分析是否存在多个组件标准生产样品的表面特征与标记组件俯视面表面特征之间的匹配程度高于预设值；
31、若存在，将与多个组件标准生产样品的表面特征匹配程度高于预设值的标记组件标定为待进一步确认组件识别结果的待定组件，其它标记组件则标定为不需要进一步确定组件识别结果的非待定组件；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述获取扣紧功能件每个组件的激光扫描数据构建组件三维模型，根据所述组件三维模型构建组件识别系统，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述计算每个组件三维模型表面的高斯曲率，根据所述高斯曲率提取每个组件的表面特征，得到每个组件的表面特征数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据，根据所述装配流程数据和组件识别系统进行组件提取，并调整组件装配位置和装配方向，根据装配工艺数据控制每个组件的装配力度，得到扣紧功能件的装配方案，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据，根据所述装配流程数据和组件识别系统进行组件提取，并调整组件装配位置和装配方向，根据装配工艺数据控制每个组件
6.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述根据所述装配方案对扣紧功能件组件进行装配操作，对装配完成后的扣紧功能件进行装配质量评估，得到装配质量评估结果，具体为：
7.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述根据所述装配质量评估结果，若扣紧功能件的装配质量低于预期质量，对扣紧功能件的装配参数进行校准操作，具体为：
8.一种基于智能识别的扣紧功能件装配系统，其特征在于，所述基于智能识别的扣紧功能件装配系统包括储存器以及处理器，所述储存器包括基于智能识别的扣紧功能件装配方法程序，所述基于智能识别的扣紧功能件装配方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述获取扣紧功能件每个组件的激光扫描数据构建组件三维模型，根据所述组件三维模型构建组件识别系统，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述计算每个组件三维模型表面的高斯曲率，根据所述高斯曲率提取每个组件的表面特征，得到每个组件的表面特征数据，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述获取扣紧功能件的装配流程数据和装配工艺数据，根据所述装配流程数据和组件识别系统进行组件提取，并调整组件装配位置和装配方向，根据装配工艺数据控制每个组件的装配力度，得到扣紧功能件的装配方案，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于智能识别的扣紧功能件装配方法，其特征在于，所述获取扣...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾小杰，陈伟祥，苏本东，段洪涛，张冬平，段建华，曾纪月，段班余，曾纪术，
申请(专利权)人：深圳市益联塑胶有限公司，
类型：发明
国别省市：
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