一种打钉机器人控制系统的制作方法

1.本发明涉及工业机械技术领域，具体涉及一种打钉机器人控制系统。


背景技术：

2.现有在对工件进行打钉操作时，一般是技术人员根据工作经验去确定待打钉区域，之后通过手动打钉的方式完成打钉操作。这种方式一方面在确定待打钉区域时，跟技术人员的经验和熟练程度有关，且人工方式确定待打钉区域也容易出现误差，进而容易导致打钉精确度不高；另一方面，后续是手动打钉，照此操作亦容易导致打钉精确度不高，人为操作效率低，难以大规模的工业化应用。


技术实现要素：

3.针对上述问题，本发明提供一种打钉机器人控制系统，其能够实现自动化打钉工作，提高打钉效率和准确度。
4.本发明的目的采用以下技术方案来实现：一种打钉机器人控制系统，其用于打钉，其包括：工件图像采集模块、工件图像处理模块、工作台和自动打钉设备；所述工作台，用于放置并固定待打钉的工件；所述工件图像采集模块，用于采集所述工件的工件图像，并将采集到的工件图像发送至所述工件图像处理模块；所述工件图像处理模块，用于对接收到的工件图像进行处理，得到待打钉工件的待打钉区域，并将其待打钉区域的信息发送至自动打钉设备；所述自动打钉设备，用于根据接收到的待打钉区域的信息，控制其打钉头移动到所述待打钉区域的上方以实现打钉操作。
5.优选地，所述工件图像处理模块包括：工件图像分割单元、工件图像降噪单元和待打钉区域识别单元；所述工件图像分割单元，用于对所述工件图像进行处理，分割出第一工件图像；所述工件图像降噪单元，用于对所述第一工件图像进行降噪操作；所述待打钉区域识别单元，用于对降噪后的所述第一工件图像中的待打钉区域进行识别，得到待打钉区域中需要打钉的位置信息。
6.优选地，所述工件图像分割单元包括：边缘检测单元和分割单元；所述边缘检测单元，用于对所述工件图像进行工件轮廓边缘检测，得到工件轮廓图；所述分割单元，用于基于得到的工件轮廓图，对灰度化后的工件图像进行分割，得到第一工件图像。
7.优选地，所述的对所述工件图像进行工件轮廓边缘检测，得到工件轮廓图，具体是：
利用如下公式确定滑动窗口的大小：
8.式中，s为滑动窗口的大小，表示向下取整，b为预设的基准窗口大小，为预设的像素点亮度分量的最大值，为预设的像素点亮度分量的最小值，为工件图像中的像素点亮度分量的最大值，为工件图像中的像素点亮度分量的平均值；将确定好的滑动窗口在工件图像上进行滑动，计算滑动窗口内像素点的疏密度值；遍历工件图像中的所有像素点，得到所有像素点的疏密度值；基于得到的疏密度值，进行工件轮廓边缘判断，以得到工件轮廓图；具体是，若像素点的疏密度值大于预设的阈值，则该像素点为边缘点，反之，则不是。
9.优选地，所述工件图像采集模块为图像传感器或ccd相机。
10.本发明的有益效果为：该系统能够实现自动化打钉工作，提高打钉效率和准确度。
附图说明
11.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
12.图1是打钉机器人控制系统框架结构图；图2是工件图像处理模块2的框架结构图。
13.附图标记：工件图像采集模块1、工件图像处理模块2、工作台3、自动打钉设备4、工件图像分割单元21、工件图像降噪单元22、待打钉区域识别单元23、边缘检测子单元211和分割子单元212。
具体实施方式
14.结合以下实施例对本发明作进一步描述。
15.参见图1-图2，一种打钉机器人控制系统，其用于打钉，其包括：工件图像采集模块1、工件图像处理模块2、工作台3和自动打钉设备4；所述工作台3，用于放置并固定待打钉的工件；所述工件图像采集模块1，用于采集所述工件的工件图像，并将采集到的工件图像发送至所述工件图像处理模块2；所述工件图像处理模块2，用于对接收到的工件图像进行处理，得到待打钉工件的待打钉区域，并将其待打钉区域的信息发送至自动打钉设备4；所述自动打钉设备4，用于根据接收到的待打钉区域的信息，控制其打钉头移动到所述待打钉区域的上方以实现打钉操作。
16.优选地，所述工件图像处理模块2包括：工件图像分割单元21、工件图像降噪单元22和待打钉区域识别单元23；
所述工件图像分割单元21，用于对所述工件图像进行处理，分割出第一工件图像；所述工件图像降噪单元22，用于对所述第一工件图像进行降噪操作；所述待打钉区域识别单元23，用于对降噪后的所述第一工件图像中的待打钉区域进行识别，得到待打钉区域中需要打钉的位置信息。
17.优选地，该控制系统还包括数据库，所述数据库中预存有待打钉工件的需要打钉的具体位置信息。待打钉区域识别单元23对降噪后的所述第一工件图像中的待打钉区域进行识别具体是：将降噪后的工件图像跟数据库中预存的待打钉工件的需要打钉的具体位置信息进行一一比对，获取待打钉区域中需要打钉的位置信息，从而便于后续自动打钉设备4控制打钉头将其移动至对应位置以实现打钉操作。
18.优选地，所述工件图像分割单元21包括：边缘检测子单元211和分割子单元212；所述边缘检测单元，用于对所述工件图像进行工件轮廓边缘检测，得到工件轮廓图；所述分割单元，用于基于得到的工件轮廓图，对灰度化后的工件图像进行分割，得到第一工件图像。
19.优选地，所述的对所述工件图像进行工件轮廓边缘检测，得到工件轮廓图，具体是：利用如下公式确定滑动窗口的大小：
20.式中，s为滑动窗口的大小，表示向下取整，b为预设的基准窗口大小，为预设的像素点亮度分量的最大值，为预设的像素点亮度分量的最小值，为工件图像中的像素点亮度分量的最大值，为工件图像中的像素点亮度分量的平均值；将确定好的滑动窗口在工件图像上进行滑动，计算滑动窗口内像素点的疏密度值；遍历工件图像中的所有像素点，得到所有像素点的疏密度值；基于得到的疏密度值，进行工件轮廓边缘判断，以得到工件轮廓图；具体是，若像素点的疏密度值大于预设的阈值，则该像素点为边缘点，反之，则不是。
21.优选地，所述工件图像采集模块为图像传感器或ccd相机。
22.本发明的有益效果为：该系统能够实现自动化打钉工作，提高打钉效率和准确度。
23.在对工件图像进行采集时，亮度对采集的图像质量的影响很大，若亮度太低，则采集的图像中所含噪声点太多，将不利于后续工件待打钉区域的识别，因此，本发明基于亮度信息值对滑动窗口大小进行调节，在亮度太低时，说明工件图像中包含噪声点较多，此时选择尺寸相对小的滑动窗口进行工件边缘轮廓检测，有利于得到更为准确的工件边缘轮廓，便于后续对待打钉区域的识别，若亮度相对较高时，此时选择尺寸相对大的滑动窗口进行工件边缘轮廓检测，此时滑动窗口内所含噪声点较少，此时能够在保证对工件边缘轮廓进行准确检测的同时也提高了检测效率。
24.将确定好的滑动窗口在工件图像上进行滑动，计算滑动窗口内像素点的疏密度
值；遍历工件图像中的所有像素点，得到所有像素点的疏密度值；基于得到的疏密度值，进行工件轮廓边缘判断，以得到工件轮廓图；具体是，若像素点的疏密度值大于预设的自适应阈值，则该像素点为边缘点，反之，则不是。
25.优选地，所述工件图像采集模块为图像传感器或ccd相机。
26.本发明的有益效果为：该系统能够实现自动化打钉工作，提高打钉效率和准确度。
27.在一种可选的实施方式中，将确定好的滑动窗口在工件图像上进行滑动，计算滑动窗口内像素点的疏密度值，具体是：以像素点q(x0,y0)为中心，以确定好的尺寸的滑动窗口作为检测窗口，利用下式计算像素像素点q(x0,y0)的疏密度值：
28.式中，为像素点q与其所在监测窗口内其他像素点v的疏密度值，为监测窗口内除像素点q以外其他像素点构成的集合，m为该集合中像素点的个数，、为像素点q的l分量在水平方向和竖直方向的导数，、为像素点q的a分量在水平方向和竖直方向的导数,、为像素点q的b分量在水平方向和竖直方向的导数，、为像素点v的l分量在水平方向和竖直方向的导数，、为像素点v的a分量在水平方向和竖直方向的导数，、为像素点v的b分量在水平方向和竖直方向的导数，α1、α2、α3为权重系数，其满足α1+α2+α3=1，作为优选，α1=0.5，α2=0.3，α3=0.2。
29.有益效果：采用如上方式计算像素点q的疏密度值，考虑了像素点与其监测窗口内其他像素点在l分量、a分量和b分量在水平方向和竖直方向上的影响，从而能够准确地估算像素点q的疏密度值，以便于后续对像素点进行边缘监测，改善后续对待打钉区域的准确识别，以便于打钉机器人可以准确执行打钉指令。
30.在一种可选的实施方式中，基于得到的疏密度值，进行工件轮廓边缘判断，以得到工件轮廓图；具体是，若像素点的疏密度值大于预设的自适应阈值，则该像素点为边缘点，反之，则不是，将得到的边缘点进行连接，其得到的即为工件轮廓边缘图，其位于工件轮廓边缘线（包括工件轮廓边缘点）内的图像即为工件轮廓图；其中，预设的自适应阈值可通过如下方式具体确定：
31.式中， 为预设的关于像素点q的自适应疏密度阈值，为将所有像素点进行降序排列后，其排序序列中的中间值，、为像素点中的最大疏密度值和最小疏密度值，为所有像素点的疏密度值的平均值，为以像素点q为中心，以上方确定好的尺寸的滑动窗口内所有像素点疏密度值的平均值，为高斯函数的标准差。
32.有益效果：在上述实施方式中，预设的自适应阈值基于所求像素点的疏密度值进行自适应设定，相比于直接设定一固定疏密度阈值，其具有更好地灵活性，从而能够根据各像素点的实际情况具体设定疏密度阈值，实现对各像素点的精确分类，从而获得更为精准的工件轮廓图。
33.本发明的有益效果为：该系统能够实现自动化打钉工作，提高打钉效率和准确度。
34.最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

技术特征：
1.一种打钉机器人控制系统，其特征在于，其用于打钉，其包括：工件图像采集模块、工件图像处理模块、工作台和自动打钉设备；所述工作台，用于放置并固定待打钉的工件；所述工件图像采集模块，用于采集所述工件的工件图像，并将采集到的工件图像发送至所述工件图像处理模块；所述工件图像处理模块，用于对接收到的工件图像进行处理，得到待打钉工件的待打钉区域，并将其待打钉区域的信息发送至自动打钉设备；所述自动打钉设备，用于根据接收到的待打钉区域的信息，控制其打钉头移动到所述待打钉区域的上方以实现打钉操作。2.根据权利要求1所述的打钉机器人控制系统，其特征在于，所述工件图像处理模块包括：工件图像分割单元、工件图像降噪单元和待打钉区域识别单元；所述工件图像分割单元，用于对所述工件图像进行处理，分割出第一工件图像；所述工件图像降噪单元，用于对所述第一工件图像进行降噪操作；所述待打钉区域识别单元，用于对降噪后的所述第一工件图像中的待打钉区域进行识别，得到待打钉区域中需要打钉的位置信息。3.根据权利要求2所述的打钉机器人控制系统，其特征在于：所述工件图像分割单元包括：边缘检测单元和分割单元；所述边缘检测单元，用于对所述工件图像进行工件轮廓边缘检测，得到工件轮廓图；所述分割单元，用于基于得到的工件轮廓图，对灰度化后的工件图像进行分割，得到第一工件图像。4.根据权利要求3所述的打钉机器人控制系统，其特征在于，所述的对所述工件图像进行工件轮廓边缘检测，得到工件轮廓图，具体是：利用如下公式确定滑动窗口的大小：，式中，s为滑动窗口的大小，表示向下取整，b为预设的基准窗口大小，为预设的像素点亮度分量的最大值，为预设的像素点亮度分量的最小值，为工件图像中的像素点亮度分量的最大值，为工件图像中的像素点亮度分量的平均值；将确定好的滑动窗口在工件图像上进行滑动，计算滑动窗口内像素点的疏密度值；遍历工件图像中的所有像素点，得到所有像素点的疏密度值；基于得到的疏密度值，进行工件轮廓边缘判断，以得到工件轮廓图；具体是，若像素点的疏密度值大于预设的阈值，则该像素点为边缘点，反之，则不是。5.根据权利要求1所述的打钉机器人控制系统，其特征在于，所述工件图像采集模块为图像传感器或ccd相机。

技术总结
本发明涉及工业机械技术领域，具体涉及一种打钉机器人控制系统，其包括：工件图像采集模块、工件图像处理模块、工作台和自动打钉设备；所述工作台，用于放置并固定待打钉的工件；所述工件图像采集模块，用于采集所述工件的工件图像，并将采集到的工件图像发送至所述工件图像处理模块；所述工件图像处理模块，用于对接收到的工件图像进行处理，得到待打钉工件的待打钉区域，并将其待打钉区域的信息发送至自动打钉设备；所述自动打钉设备，用于根据接收到的待打钉区域的信息，控制其打钉头移动到所述待打钉区域的上方以实现打钉操作。该系统能够实现自动化打钉工作，提高打钉效率和准确度。度。度。


技术研发人员：刘磊 魏惠敏 张敏敏
受保护的技术使用者：山东嘉达装配式建筑科技有限责任公司
技术研发日：2023.08.28
技术公布日：2023/10/7