CN101885152A - 一种自动找正的预印制图像板材数控切割方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动找正的预印制图像板材数控切割方法，包括以下步骤：A、提取待印刷图像的轮廓并根据提取的图像生成初始的数控加工代码；B、在待印刷图像周边空白处添加2个以上相同的标识图像；C、将带有标识图像的待印刷图像印刷于板材上；D、将步骤C得到的预印制图像板材装夹在数控切割机工作台上，通过固定在数控切割机主轴上的摄像机识别标识图像在机床上的位置，建立图像坐标系和切割机坐标系之间的坐标变换关系；E、根据步骤D中获得的坐标变换关系对步骤A得到的初始的数控加工代码进行编辑，得到直接定位的数控加工代码，数控切割机按照得到的数控加工代码进行切割。本发明具有硬件成本低、操作简便、找正精度高的优点。

Description

一种自动找正的预印制图像板材数控切割方法

技术领域

本发明涉及一种数控切割方法，尤其是一种自动找正的数控切割方法。

背景技术

预印制图像板材数控切割就是预先将图像印制到平面板材上，然后在机床上沿着图像轮廓的边缘对板材进行切割，得到外形与印制图像轮廓相一致的产品。这种技术因其实用、直观，加工的产品具有美观、立体感强等特点，在很多领域都有需求和应用，如装饰品、产品外包装、广告业等。一般的板材切割数控加工通常是先编写出待切割的图案或形状的数控加工程序代码，然后再将板材毛坯固定在机床上并大致确定零件的加工零点即可进行加工。与这种一般的板材切割数控加工不同，预印制图像的板材切割技术需要在加工前精确地确定图像与刀具的位置关系，即坐标找正，以保证数控加工程序控制刀具沿着图像轮廓走。

目前国内外一般用普通数控切割机床来加工这类预印制图像板材产品，没有提供针对性的找正工具，主要采取人工方法来进行坐标找正。一种方法是根据板材毛胚的外形来进行找正，先找出板材在机床上的位置，然后根据图像在板材上的理论位置而非实际印刷位置来确定待加工图像的位置。但实际上板材毛坯的大小会不一致，安装时也常会有旋转或平移误差，图像在不同板材上的位置也有较大误差，因此加工精度低，废品率高。

另一种方法是对实际图像位置进行人工找正，这种方法通常在图像上印刷一些标记点来辅助找正工作，标记点和图像是同时印刷在板材上的，印刷后虽然在不同板材上的位置会不同，但两者间的相对位置不变，找准标记点的位置就可知道图像的实际位置。找正时，需人工控制刀具移动并判断刀具是否在标记点的中心位置，因而十分费时，且每一块板材都需要重新找正，因而效率相当低。当找正结果与设定位置如果仅有平移误差，可以在数控***中通过修改某些加工参数来修正，但如果图像坐标系与切割机坐标系之间还有旋转变换，就需要对板材位置进行调整和重新装夹，远不能满足批量生产的要求。

还有人采用图像识别技术中的轮廓提取方法来提取图像轮廓线条并根据图像轮廓线条进行切割，例如，一份中国发明专利申请文件(申请号为200810063771.X，公开日为2009年2月11日)中披露了一种激光切割设备的巡边切割方法，首先通过摄像机采集需要切割物料上的图像，用校正文件进行校正，生成轮廓图形；然后以轮廓图形为基准建立匹配模型，然后将实时切割的图案通过摄像机按照设定的参数进行采集；再对采集到的图像进行矢量化处理产生图形；将图形与匹配模型按设定的相似度进行对比，满足设定相似度的为匹配成功的图像，对匹配成功的图像按照实际拍摄图像的轮廓图形产生切割数据；最后将切割数据发送到激光切割设备进行切割。这种方法可以在一定相似度范围内能自适应被切割图像的差异性，但由于现有轮廓识别技术的精度较低，该方法的加工精度不高，而且当图像差异性较大时，不能自主进行校准找正，无法完成对物料上图像的自动切割。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术存在的不足，在现有基于图像轮廓识别的自动切割技术的基础上提供一种能够自动找正的数控切割方法，从而提高图像轮廓切割时的精度以及切割效率。

本发明的思路是对待印刷图像添加若干定位标识图像，通过安装在切割设备主轴上的摄像机提取标识图像特定点在切割设备坐标系中的坐标，找到图像坐标系与切割设备坐标系之间的变换关系，对初始轮廓识别产生的数控加工代码进行修正，得到精确定位的数控加工代码，从而实现自动找正的预印制图像数控切割。本发明方法具体按照以下步骤执行：

A、提取待印刷图像的轮廓并根据提取的图像轮廓生成初始的数控加工代码；

本步骤中所述提取图像轮廓有多种现有技术可选择，例如：Canny边缘检测法、Sobel边缘检测法、二值法等，本发明优选二值法，并对二值法提取的图像轮廓进行消除噪声处理。

相邻轮廓点在像素位置上相邻或相隔一两个像素，它们之间的实际印刷距离由图像分辨率和打印尺寸决定，对于印刷板材，这个距离通常较小，若直接利用此图像轮廓去生成NC代码，易造成步长过小，使机床切割的速度发生波动和平均速度下降，从而影响加工质量和效率。因此，在将轮廓交由数控编程模块生成数控代码前，有必要对图像轮廓进行曲线拟合，拟合成直线、圆弧和B样条等矢量图元对象。本发明优选直线拟合方式，并提出了一种基于曲率的分段拟合方法。

本发明具体按照以下步骤进行印刷图像的轮廓提取：

A1、对图像进行二值化处理得到初步的图形轮廓；

A2、去除步骤A1得到的初步的图形轮廓中的噪声；

A3、采用基于曲率的分段拟合算法将图像轮廓拟合成矢量图元对象，具体包括以下分步骤：

A301、使用弦长比来估算曲率，并与预先设定的第一阈值比较；曲率大于预先设定的第一阈值的点为尖点，从而形成图形轮廓中的尖点序列；

A302、从尖点序列中取相邻两个尖点为待生成轮廓段的首点和末点；

A303、计算首点、末点之间其他点到首点、末点组成的线段之间的距离，找到其中距离最大的点，如果该距离小于用户给定的允许误差值，则将该首点、末点之间的轮廓段增加至轮廓段序列中；如否，则用该距离最远点取代原末点，原末点存至尖点序列；

A304、重复执行以上步骤A302、A303，直至尖点序列为空，此时得到完整的轮廓段序列。

经过以上处理过程后即可根据得到的图像轮廓进行数控切割设备的加工代码编辑，得到初步的数控加工代码。

B、在待印刷图像周边空白处添加2个以上相同的标识图像；

本步骤中标识图像可以手工添加，也可通过各种图像编辑软件进行添加，优选采用软件进行添加。标识图像可以根据实际情况任意选取，例如圆形、三角形、正方形等，本发明选择圆环作为标识图像，具有结构简单，易于识别，且识别精度高的优点。

C、将带有标识图像的待印刷图像印刷于板材上；

D、将步骤C得到的预印制图像板材装夹在数控切割机工作台上，通过固定在数控切割机主轴上的摄像机识别标识图像在机床上的位置，建立图像坐标系和切割机坐标系之间的坐标变换关系；

本发明对具体使用的摄像机及安装的角度无特别要求，只要可拍摄机床上装夹的预印制图像板材即可；由于摄像机是固定在数控切割机主轴上的，因此很容易计算得到摄像机所拍摄到的标识图像在切割机坐标系中的位置坐标，再结合标识图像在图像坐标系中的位置坐标，利用现有坐标变换方法即可得到图像坐标系和切割机坐标系之间的坐标变换关系。

E、根据步骤D中获得的坐标变换关系对步骤A得到的初始的数控加工代码进行编辑，得到直接定位的数控加工代码，数控切割机按照得到的数控加工代码进行切割。

本步骤具体是指将初始的数控加工代码中的图像轮廓在切割机坐标系中的坐标，通过步骤D中得到的坐标变换关系重新计算得到新的坐标，并用新得到的坐标替换原坐标，即得到直接定位的数控加工代码，数控切割机按照得到的数控加工代码进行切割。

相比现有技术，本发明的优点在于硬件成本低、操作简便、找正精度高，从而可以实现对预印制图像板材高效率、高精度的切割加工。

附图说明

图1是本发明的流程示意图；

图2是实施方案中采用的标识图像示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：

如附图1所示，本发明通过如下步骤实现预印制图像板材数控切割的找正：

A、提取待印刷图像的轮廓并根据提取的图像轮廓生成初始的数控加工代码；具体分为以下各步骤：

A1、对图像进行二值化处理得到初步的图形轮廓；

本实施方案中根据图像灰度使用最大类间方差法进行图像二值化处理，并采用大津法进行二值化阈值的选取；

本步骤中的最大类间方差法、大津法均为图像处理领域的现有技术，具体可参见文献(KAPUR J.，SAHOP P.，WONGA.A new method for gray-level picture thresholding using the entropyof the histogram.Computer Vision Graphic and Image Processing，1985，29：210～239.)

A2、去除步骤A1得到的初步的图形轮廓中的噪声；

本实施方案采用模板法去噪声，该方法简洁、方便，可以很好地保留原图边缘信息，有效地改善后续边缘检测的效果；

本步骤中的模板法是现有技术，具体可参见文献(贾永红.数字图像处理.武汉大学出版社.2003.9)

A3、采用基于曲率的分段拟合算法将图像轮廓拟合成矢量图元对象，具体包括以下分步骤：

A301、使用弦长比来估算曲率，并与预先设定的第一阈值比较；曲率大于预先设定的第一阈值的点为尖点，从而形成图形轮廓中的尖点序列；

设轮廓线上有m个像素点，在像素点p_i(i＝1，2，…m)附近找相邻k(k为大于0的整数，在本实施方案优选为2)个像素的邻点p_i-k(x_i-k，y_i-k)和p_i-k(x_i+k，y_i+k)，连接这两邻点的直线方程为：

Ax+By+C＝0                  (1)

其中，

A＝y_i-k-y_i+k

B＝x_i+k-x_i-k                (2)

C＝y_i+kx_i-k-y_i-kx_i+k

记

是点p_i-s到点p_i+s之间的弦长，点p_i到该弦的距离为：

$d_{\mathrm{ik}}=\frac{|{\mathrm{Ax}}_i+{\mathrm{By}}_i+C|}{L_{\mathrm{ik}}}---\left(3\right)$

则p_i点处的曲率C_ik可表示为

C_ik＝d_ik/L_ik                 (4)

依照以上计算可得到轮廓线上各像素点的曲率，将各点曲率与预先设定的第一阈值进行比较，选择曲率大于第一阈值的点为尖点；

本步骤中的第一阈值可以根据实际情况选取，本实施方案优选为0.25；

A302、从尖点序列中取相邻两个尖点为待生成轮廓段的首点和末点；

A303、计算首点、末点之间其他点到首点、末点组成的线段之间的距离，找到其中距离最大的点，如果该距离小于用户给定的允许误差值，则将该首点、末点之间的轮廓段增加至轮廓段序列中；如否，则用该距离最远点取代原末点，原末点存至尖点序列；

以某两个相邻尖点之间的轮廓段为例，设T_start指代当前拟合段的首点，T_end指代当前拟合段的末点，用户指定的法向允许误差为ε，用户指定的允许的最大拟合长度为L_ε；

(1)首先连接T_start、T_end，获得过两点的直线方程l。遍历T_start到T_end之间所有轮廓点，找到其中距离直线l最远的点P_max，如果P_max到直线l的距离大于ε，则将T_end放回尖点序列，P_max成为新的T_end；

(2)在T_start、T_end之间的轮廓点上重复(1)的做法，直到点P_max到直线l的距离小于等于ε。此时若线段T_startT_end的长度小于或等于L_ε，将T_end加入轮廓段序列；若线段T_startT_end的长度大于L_ε，则将线段等分，将各等分点和T_end加入轮廓段序列。

A304、重复执行以上步骤A302、A303，直至尖点序列为空，此时得到完整的轮廓段序列。

B、在待印刷图像周边空白处添加2个以上相同的标识图像；

本实施方案中选取的标识图像如附图2所示，呈圆环状，外圈为黑色，内部为白色，并且为了节省材料并保证精度，将圆环尺寸设计为外圆直径10mm，内圆直径为6mm或者8mm。

C、将带有标识图像的待印刷图像印刷于板材上；

D、将步骤C得到的预印制图像板材装夹在数控切割机工作台上，通过固定在数控切割机主轴上的摄像机识别标识图像在机床上的位置，建立图像坐标系和切割机坐标系之间的坐标变换关系；

为了简化后续数据处理，本实施方案使用数码摄像机，并沿使摄像机光轴垂直于数控切割机工作台面的方向安装在切割机主轴上。

本步骤具体可分为以下各步骤：

D1、将步骤C得到的预印制图像板材装夹到数控切割机床的工作台上；

D2、操作数控切割机动作，使其中一个标识图像出现在安装在数控切割机主轴上的摄像机的取景窗内并拍摄；

D3、对摄取的图像进行处理，提取标识图像中固定点在所摄取图像中的坐标，结合此时摄像机在切割机坐标系中的坐标并应用单相机投影模型，计算出所述标识图像固定点在切割机坐标系中的坐标；

为方便起见，本实施方案选取圆环的圆心作为标识图像固定点；具体计算方法包括以下各分步骤：

D301、提取圆环形标识图像的圆心在所拍摄图像坐标系中的坐标：

首先用Canny边缘检测算子提取图像的边缘轮廓，但由于Canny边缘检测算子只能得到整像素精度级边缘轮廓，因此边缘定位精度不高。本发明进一步采用了结合图像灰度梯度和灰度矩的方法来进行边界亚像素轮廓提取，然后对亚像素边界进行椭圆拟合，拟合的椭圆中心即是圆环形标识图像的圆心在所拍摄图像坐标系中的坐标；

本步骤中涉及的方法均为现有技术，详细内容参见(张辉.基于随机光照的双目立体测量关键技术及其***研究[博士学位论文].南京航空航天大学.2008.10)

D302、根据单相机投影模型来计算该圆心在机床中的坐标：

设O_oX_oY_oZ_o为相机坐标系，原点O_o为相机透镜的光学中心，Z_o轴为相机光轴，X_o轴、Y_o轴平行与像平面的u轴(水平像素方向)和v轴(垂直像素方向)。o_c为像平面o_cuv坐标系原点，是光轴与像平面的交点。OXYZ为切割机坐标系。因为相机光轴Z_c垂直于机床坐标平面，即o_cuv坐标系与切割机坐标系相平行。H为两坐标系平面之间的距离，d为像平面上一点d(u_d，v_d)，D为点d投影到切割机坐标系上的点，D在切割机坐标系下的坐标是D(X_D，Y_D)，C为光轴Z_c与切割机坐标系的交点，其坐标为C(X_C，Y_C)。根据相似三角形原理，有：

X_D-X_C＝u_d/k_H，Y_D-Y_C＝v_d/k_H                           (5)

其中，k_H为相机像平面与切割机坐标系平面相距H时的投影比例系数，很容易看出，只要H固定，则k_H就不变。因此***事先标定出像平面距机床平面H₀时的

当相机在像平面距机床平面H₀高度时，对标记点图像拍照，经过图像处理，求得标记点圆心

相机的机床坐标由相机光轴与机床平面交点

表示，则标记点圆心在切割机坐标系下的坐标

为：

$X_{D_0}=X_{C_0}+u_{d_0}/k_{H_0},$ $Y_{D_0}=Y_{C_0}+v_{d_0}/k_{H_0}---\left(6\right)$

根据公式(6)，即可确定每一个标识图像圆心在切割机坐标系下的坐标。

D4、操作切割机动作使摄像机依次移动至其它标识图像处，执行D3-D4步骤；直至所有标识图像圆心在切割机坐标系中的坐标均确定；

D5、根据所有标识图像圆心在待印刷图像坐标系中的坐标以及步骤D4中得到的所有标识图像圆心在切割机坐标系中的坐标，得到待印刷图像坐标系与切割机坐标系之间的线性变换矩阵；

本实施方案中，首先初略计算一个线性变换矩阵，然后运用SVD分解对线性变换矩阵进行优化；

设OXYZ是切割机坐标系，oxy是待印刷图像坐标系，预印制图像上两个标识图像固定点p₁，p₂在待印刷图像坐标系下的坐标为p₁(x₁，y₁)，p₂(x₂，y₂)，待印刷图像坐标系与切割机坐标系的夹角为

待印刷图像坐标系原点o在切割机坐标系下的坐标为o(t₁，t₂)。因此p_j(j＝1，2)在切割机坐标系下的坐标p_j(X_j，Y_j)为：

M_c为图像中的任意点从待印刷图像坐标系变换到切割机坐标系的线性变换矩阵。根据图像中两个点p₁，p₂，联立方程(7)可解出三个位置参数

t₁、t₂分别为：

此时计算出来的M_c矩阵是以相机光轴与机床工作台交点的机床坐标为基准的，而实际上坐标变换应该以刀具轴线与机床工作台交点为基准。因此需要对M_c进行修正，将刀具轴线与相机轴线的偏置关系考虑进来，并设T_x为刀具相对相机X轴方向偏置，T_y为刀具相对于相机Y轴方向偏置，线性变换矩阵M_c修正结果为：

$M=\left(\begin{array}{ccc}\cos \mathrm{\φ}& -\sin \mathrm{\φ}& t_1+T_x\\ \sin \mathrm{\φ}& \cos \mathrm{\φ}& t_2+T_y\\ 0& 0& 1\end{array}\right)---\left(9\right)$

上面是利用两个标识图像得到的线性变换矩阵；

为了进一步提高找正精度，可以通过增加标识图像的数量实现，当设置的标识图像数量超过2个时，利用SVD求解最小二乘的方法求解出最优的变换矩阵M：

设预印制图像上设置有N个(N为大于等于2的整数)标识图像，这些标识图像中所选固定点在待印刷图像坐标系中的坐标为p_j＝(x_j，y_j，1)^T，j＝1，2，…N，在切割机坐标系中的坐标为P_j＝(X_j，Y_j，1)^T，运用最小二乘法的思想建立公式(10)，运用SVD矩阵分解算法，解出使∑²最小的M矩阵，就是最优的线性变换矩阵，

${\mathrm{\Σ}}^2=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|P_j-{\mathrm{Mp}}_j\left|\right|}^2---\left(10\right)$

E、根据步骤D中获得的坐标变换关系对步骤A得到的初始的数控加工代码进行编辑，得到直接定位的数控加工代码，数控切割机按照得到的数控加工代码进行切割。

本步骤具体是指将初始的数控加工代码中的图像轮廓所有点的坐标，通过步骤D中得到的坐标变换关系重新计算得到在切割机坐标系中的新的坐标，并用新得到的坐标替换原坐标，即得到直接定位的数控加工代码，数控切割机按照得到的数控加工代码进行切割。

本实施方案中的相关计算均可通过计算机***自动实现。

Claims (6)

1.一种自动找正的预印制图像板材数控切割方法，其特征在于：按以下步骤进行：

A、提取待印刷图像的轮廓并根据提取的图像生成初始的数控加工代码；

B、在待印刷图像周边空白处添加2个以上相同的标识图像；

C、将带有标识图像的待印刷图像印刷于板材上；

D、将步骤C得到的预印制图像板材装夹在数控切割机工作台上，通过固定在数控切割机主轴上的摄像机识别标识图像在机床上的位置，建立图像坐标系和切割机坐标系之间的坐标变换关系；

E、根据步骤D中获得的坐标变换关系对步骤A得到的初始的数控加工代码进行编辑，得到直接定位的数控加工代码，数控切割机按照得到的数控加工代码进行切割。

2.根据权利要求1所述自动找正的预印制图像板材数控切割方法，其特征在于：步骤A中提取待印刷图像的轮廓采用了基于曲率的分段拟合矢量化算法，具体按照以下步骤：

A1、对图像进行二值化处理得到初步的图形轮廓；

A2、去除步骤A1得到的初步的图形轮廓中的噪声；

A3、采用基于曲率的分段拟合算法将图像轮廓拟合成矢量图元对象，具体包括以下分步骤：

A301、使用弦长比来估算曲率，并与预先设定的第一阈值比较；选择曲率大于预先设定的第一阈值的点为尖点，形成图形轮廓中的尖点序列；

A302、从尖点序列中取相邻两个尖点为待生成轮廓段的首点和末点；

A303、计算首点、末点之间其他点到首点、末点组成的线段之间的距离，找到其中距离最大的点，如果该距离小于用户给定的允许误差值，则将该首点、末点之间的轮廓段增加至轮廓段序列中；如否，则用该距离最大点取代原末点，原末点存至尖点序列；

A304、重复执行以上步骤A302、A303，直至尖点序列为空，此时得到完整的轮廓段序列。

3.根据权利要求2所述自动找正的预印制图像板材数控切割方法，其特征在于：所述第一阈值为0.25。

4.根据权利要求1所述自动找正的预印制图像板材数控切割方法，其特征在于：所述步骤D包括以下分步骤：

D1、将步骤C得到的预印制图像板材装夹到数控切割机床的工作台上；

D2、操作数控切割机动作，使其中一个标识图像出现在安装在数控切割机主轴上的摄像机的取景窗内并拍摄；

D3、对摄取的图像进行处理，提取标识图像中固定点在所摄取图像中的坐标，结合此时摄像机在切割机坐标系中的坐标并应用单相机投影模型，计算出所述标识图像固定点在切割机坐标系中的坐标；

D4、操作切割机动作使摄像机依次移动至其它标识图像处，执行D3-D4步骤；直至所有标识图像固定点在切割机坐标系中的坐标均确定；

D5、根据所有标识图像固定点在待印刷图像坐标系中的坐标以及步骤D4中得到的所有标识图像固定点在切割机坐标系中的坐标，得到待印刷图像坐标系与切割机坐标系之间的线性变换矩阵；

5.根据权利要求4所述自动找正的预印制图像板材数控切割方法，其特征在于：所述标识图像为圆环，内圆与外圆分别为白色、黑色；所述标识图像固定点是指圆环圆心。

6.根据权利要求5所述自动找正的预印制图像板材数控切割方法，其特征在于：所述圆环外圆直径为10mm，内圆直径为6mm或8mm。

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