CN103381436B - 用来测量板材的弯曲角度的设备和方法 - Google Patents

Abstract

一种用来测量板材(3)的弯曲角度的设备(2)，该设备(2)包括处理单元(10)和至少一个传感器(4)，该至少一个传感器(4)包括：光源(42)，它将光图案(52)投射到板材(3)的至少一个侧面(31，32)上；和记录装置(41)，适于记录在板材的侧面上的所述光图案的投射的图像。处理单元(10)适于控制记录装置，以便在板材(3)的弯曲操作期间在至少一个时刻中记录图像；控制单元能够将记录的图像(55)转换成点云(57)，并且包括神经网络(115)，该神经网络(115)适于将弯曲角度值(60，200)与点云(57)相关联。

Description

用来测量板材的弯曲角度的设备和方法

技术领域

本发明涉及用来测量板材的弯曲角度的设备和方法。

背景技术

压弯机在现有技术中是已知的，这些压弯机适于将金属板材弯曲，并且得到具有适当弯曲角度的轮廓。

所述压弯机可以设有弯曲角度测量***，这些弯曲角度测量***包括处理单元(计算机)和一个或多个传感器；每个传感器通常包括在弯曲板材的操作期间适于投射光图案的装置、和适于记录图案变形的装置。

EP1102032描绘了一种用来测量板材的弯曲角度的方法、和一种用来测量所述弯曲角度的装置。

该方法包括在例如模具之类的部件的两侧上测量在平面上的多个距离，该平面与板材和部件相交。所述距离包括在测量仪器与在板材上的各个点之间的多个距离、和在测量仪器与在部件上的各个点之间的多个另外距离，从而对于部件的每一侧确定测量距离的相应轮廓，并且由这些距离的轮廓确定在板材与部件之间的相应角度；作为在板材与部件之间确定的角度的函数，确定板材的弯曲角度。

测量装置在例如模具之类的部件的两侧上包括仪器，该仪器用来测量离平面的距离，该平面与板材和部件相交。所述距离包括在测量仪器与在板材上的各个点之间的多个距离、和在测量仪器与在部件上的各个点之间的多个另外距离。该装置包括适于对于部件的每一侧确定测量距离的相应轮廓的装置、和用来由这些距离的轮廓确定在板材与部件之间的相应角度的装置；作为在板材与部件之间确定的角度的函数，确定板材的弯曲角度。

EP1204845描述了一种过程和一种设备，该过程用来探测弯曲角度，该设备用来在弯曲操作期间确定板材的弯曲角度的变化。

该过程包括光束，该光束对准工件的侧面-必须测量该工件的角位置，并且构造成光平面或光锥，构造成光线或光路，或者特别是构造成对称几何形状，该对称几何形状产生在工件上或其侧面上。按光电方式，例如借助于摄像机，特别是借助于阵列摄像机，探测在弯曲操作期间接触点的位置的变化，并且通过由摄像机看到的接触点的位置的变化，计算工件的侧面的角位置。

光线或光路、或几何形状的对称线与工件的弯曲线或者平行地或者大体平行地投射到工件侧上，并且通过由摄像机所看到的所述线(一根或多根)的平行平移的延伸，计算工件的侧面的角度的变化。

该设备包括：测量光束或光源、和接收器，该接收器-特别是阵列摄像机-记录光路，这些光路由测量光束或光源产生在工件上；和计算机，它计算由光路(一条或多条)的位置的变化生成的角度变化。测量光束或光源布置或构造成，产生的光路形成至少轻微弯曲线或直线或几何对称形状、表面或图形，以便完成以上所表示的过程。该设备的特征在于，测量光束或光源布置成，这样布置光线(一根或多根)等、或几何形状的对称线，从而与弯曲角或者平行地或者大体平行地延伸，该光线(一根或多根)作为按直线方式定界的光角度外形。

发明内容

鉴于现有技术，本发明的目的是，提供一种用来测量板材的弯曲角度的设备，该设备与那些已知设备不同。

按照本发明，所述目的借助于一种用来测量板材的弯曲角度的设备实现，该设备包括处理单元和至少一个传感器，该至少一个传感器包括：光源，将光图案投射到板材的至少一个侧面上；和记录装置，适于记录在板材的至少一个侧面上的所述光图案的投射的图像，其特征在于，所述处理单元构造成，控制所述记录装置，以便在板材的弯曲操作期间在至少一个时刻记录图像，所述处理单元能够将记录图像转换成点云，并且包括神经网络，该神经网络构造成，将弯曲角度值与所述点云相关联，所述处理单元构造成，检查所述弯曲角度值是否等于板材的希望弯曲角度值，并且如果检查操作是否，则它适于驱动记录装置，以便在板材的弯曲操作期间在多个依次时刻中记录图像-这些多个依次时刻由不等于零的时间间隔分隔开，直到设备达到板材的弯曲角度值的希望测量值，在所述时刻的每一个中的所述处理单元能够将记录的图像转换成点云，并且所述神经网络再次在所述时刻的每一个中，适于将板材的弯曲角度值与所述点云相关联。

附图说明

本发明的特征和优点由其实际实施例的如下详细描述将成为显然的，该实际实施例通过在附图中的非限制性例子表明，在附图中：

图1表示板材的弯曲角度的测量装置的截面图，该测量装置是根据本发明的实施例，并且设有一个单独传感器；

图2表示根据本发明实施例的变形的板材的弯曲角度的测量装置的截面图，该测量装置设有两个传感器；

图3表示光图案，该光图案具有三条倾斜线，这三条倾斜线投射到板材和掩模上，该板材经受弯曲，该掩模用来隐藏模具；

图4表示在图1中的弯曲角度的测量设备的前视图；

图5表示在图1中的弯曲角度的测量设备的立体图；

图6表示压弯机的立体图，该压弯机包括根据本发明的板材的弯曲角度的测量设备；

图7表示在图6中的压弯机的侧视图；

图8表示根据本发明的设备的方块图；

图9表示根据本发明的用来测量弯曲角度的方法的流程图。

具体实施方式

图1-图7表示在压弯机1中的设备2，该设备2用来测量板材3的弯曲角度。压弯机1典型地设有模具9(图1、图2、图4-7)，该模具9由支架11支撑；模具9是可互换类型的，以允许各种弯曲类型。压弯机1包括弯曲刀片12(图6、图7)，该弯曲刀片12由机械组件13致动，从而根据在板材3上的线P压出纵向折痕，该板材3***在模具9与弯曲刀片12之间。由此，板材3在弯曲步骤期间或之后的情况下，附图标记31和32是板材3的两个表面或侧面，这两个表面或侧面与弯曲线P相邻。

该测量设备2包括至少一个传感器4(图1)，该至少一个传感器4包括记录装置41，例如摄像机或摄影机，并且包括光源42，例如激光器；优选地包括两个传感器4(图2)。

每个传感器4由夹具14支撑，并且高度借助于杆15是可调整的，夹具14可在该杆15上滑动。所述杆15与支撑元件16是整体的，该支撑元件16沿导向件8滑动，这些导向件8相对于模具9是纵向的。

光源42适于将光图案52投射在板材3的表面31、32上。光图案是指任何几何形状、线、多根平行线或倾斜线或点阵列。

记录装置41适于记录所述光图案52的图像，该光图案52由光源42投射在板材3的表面31、32上，即投射在正被弯曲的板材上的变形光图案。

记录装置41和光源42连接到处理单元10上，该处理单元10包括微处理器101和存储器102，应用程序软件安装在该存储器102上并且运行。指示性地，处理单元10可以看作一组单元或零件，这组单元或零件用来控制记录装置41和光源42，并且用来处理由记录装置41记录的图像。单元与应用程序软件的各种功能相对应，该应用程序软件安装在存储器102中并且在其中运行。

处理单元10(图8)包括单元110，该单元110适于控制光源42，并且适于以后控制记录装置41，该光源42用来照射板材3的表面31、32，该记录装置41用来记录图像，该图像通过由光源42生成的光图案的投射在表面31、32上得到。

按照本发明，记录装置41构造成，在弯曲板材3的操作期间，至少在一个时刻Treg1中，但优选地在多个以后时刻Treg1、Treg2、...、Tregn中记录图像，直到实现板材3的弯曲角度的要求测量值，该图像通过光图案52的投射在表面31、32上得到，这些多个以后时刻Tregl、Treg2、...、Tregn由时间间隔Td间隔开，这些时间间隔Td不是零。时间间隔Td优选地具有相同持续时间，即15毫秒。

光图案52优选地包括多根线，这些线相对于彼此倾斜，并且投射成与板材3的表面31、32平行或基本上平行(图3)。具体地说，倾斜线的数量可以是两根或三根。

记录装置41在弯曲板材3的操作期间，至少在一个时刻Treg1中，但优选地在时刻Tregl、Treg2、...、Tregn中记录图像55。

在每个时刻Tregl、Treg2、...、Tregn中，借助于有线或无线连接，将变形图案的记录的图像55发送到处理单元10，特别是发送到单元111。

在单元112中，处理单元10优选地应用掩模51，该掩模51用来隐藏在记录的图像55中的模具9，从而忽略投射到模具9本身上的光图案的部分。

处理单元10同样在单元112中，然后处理记录的图像55的光源，以将激光光图案52与由板材3的表面31、32代表的背景区分开；按这种方式得到记录的光图案56。

处理单元10在单元113中适于处理所述记录的光图案56，以得到点云57。

处理单元10的另一个单元114适于取样点云57的点，以便减小待处理的数据量；得到多个样本58，这些多个样本58在同样在单元114中的重新组合步骤之后，输入到另一个单元，该另一个单元包括神经网络115。

样本58可以按随机方式挑选。在全部情况下，样本优选地指在模具9上，优选地在离模具9的20毫米的距离处，板材3的表面31、32的一个区域；由此，通过挑选在该区域中的样本，得到较高测量精度和加快测量操作速度。

样本58的数量优选地从200至300变化。

神经网络115基于输入到其的点的构造，即根据作为输入供给的多个样本58，可探测弯曲角度。

在使用之前，应该训练神经网络115，以由点云的样本提供弯曲角度，即神经网络115应该以前已经处理适当量的构造。

一般地，神经网络115可建议求解的问题的线性化。这样一种线性化表达以前从未检查到的新情况落在解法区域内的统计概率，该解法区域在训练步骤期间已经检查和生效。这个结果固有地能够压缩数据量，因为一旦已经学习数值模型，神经网络就不必访问数据库，从该处拾取在点的构造与弯曲角之间的对应性，因为它能够自主地重新建造它们。

将训练进一步取样，即：待存储的数量更小，因为神经网络通过内插可重新构造剩余数据。在手中的情况下，只有多个点云样本的构造的一些，而不是全部可能的构造，在训练步骤期间存储。神经网络115因而学习在输入变量(点云的多个样本)与输出变量(弯曲角度)之间的关系，并且证明：不仅能够复制以前从未发现的点构造，而且能够复制已经看到的那些点构造，而不必具有可得到图像的数据库。此外，对于点云的研究不需要解决图像失真问题的算法，在基于距离计算(例如，在两根线之间的角度)的测量策略的情况下，图像失真问题是可能发生的。

将在来自神经网络115的输出处的弯曲角度60输入到单元116中，该单元116检查弯曲角度60是否与希望的角度相等。如果检查是否，则在以后时刻Treg1、Treg2、...、Tregn中重复板材3的弯曲角度的测量，直到实现希望的测量角度值，即直到检查操作是肯定的；每当操作是否时，单元116通知控制单元110，以控制记录装置和进行图像的新记录，该图像通过从光源42生成的光图案的投射在表面31、32上得到。单元116也优选地检查从神经网络115输出的数据的相关性；在相关性检查操作和检查操作的结果都是肯定的情况下，将测量值200发送到用户。

处理单元10按如下方式工作(图9)。

第一步骤A，控制在板材3的一个或两个表面31、32上的光图案52的投射；和步骤B，在弯曲板材3的操作期间，在时刻Treg1中，记录通过光图案52投射在表面31、32上得到的图像。

然后，步骤C，施加掩模51，该掩模51用来隐藏在记录的图像55中的模具9；和步骤D，将激光光图案52与由板材3的表面31、32代表的背景区分开，从而得到记录的光图案56。

以后的步骤E，将记录的光图案56转换成点云57；和步骤F，将点云57取样，以便得到多个样本58；及重新组合样本的步骤。

在步骤G处，多个重新组合样本58由神经网络处理，该神经网络用来识别与所述多个重新组合样本58相对应的弯曲角度60。

在以后步骤H期间，优选地检查弯曲角度60的相关性；在肯定结果(是)的情况下，对于以后步骤L，输出弯曲角度的值60，否则(否)重新开始步骤G。

在步骤L处，有检查步骤，在该检查步骤中，评估在时刻Tregl中得到的弯曲角度的值60是否是希望的值；如果是如此(是)，则测量方法结束，否则(否)，在离时刻Tregl的时间间隔Td之后的以后时刻Treg2中，进行弯曲角度的另一次测量，即，从步骤B重新开始测量方法，或者如果在板材3的一个或两个表面31、32上的光图案的投射也不是连续的，而是断续的，则通过控制光图案的投射，从步骤A重新开始测量方法。

在步骤L处，有新检查步骤，在该新检查步骤中，评估在时刻Treg2中得到的弯曲角度的值60是否是希望的值；如果是如此(是)，则测量方法结束，否则(否)，在离时刻Treg2的时间间隔Td之后的以后时刻Treg3中，进行弯曲角度的另一次测量，即，从步骤B或A再次重新开始测量方法。

测量方法在以后时刻Treg3...Tregn中继续，直到检查到在步骤L处，得到的测量值是希望值，并因而将测量值200传输到用户。

Claims (15)

1.用来测量板材(3)的弯曲角度的设备(2)，其包括处理单元(10)和至少一个传感器(4)，该至少一个传感器(4)包括：光源(42)，其将光图案(52)投射到板材(3)的至少一个侧面(31，32)上；和记录装置(41)，其适合于记录所述光图案投影在板材的至少一个侧面上的图像(55)，其特征在于，所述处理单元(10)构造成，控制所述记录装置，以在板材(3)的弯曲操作期间，在至少一个时刻中记录图像，所述处理单元(10)能够将记录的图像(55)转换成点云(57)，并且包括神经网络(115)，该神经网络(115)构造成，将弯曲角度值(60，200)与所述点云(57)相关联，并且所述处理单元(10)构造成，检查(116)所述弯曲角度值(60，200)是否等于板材的期望弯曲角度值，并且如果检查操作是否，则它适于驱动所述记录装置，以在板材(3)的弯曲操作期间，在多个依次的时刻中记录图像，这些多个依次的时刻由不等于零的时间间隔分隔开，直到板材的弯曲角度值达到板材的期望弯曲角度值，在所述时刻的每一个中的所述处理单元能够将记录的图像(55)转换成点云(57)，并且所述神经网络(115)始终在所述时刻的每一个中构造成，将板材的弯曲角度值(60，200)与所述点云(57)相关联。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理单元(10)构造成，将所述点云(57)取样，并且将多个样本(58)发送到对于神经网络(115)的输入中，所述神经网络(115)适于将弯曲角度值(60，200)与所述样本(58)相关联。

3.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述光源(42)适于投射光图案(52)，该光图案(52)包括多根倾斜线。

4.根据权利要求3所述的设备，其特征在于，所述光源(42)适于投射光图案(52)，该光图案(52)包括两根倾斜线。

5.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述处理单元(10)构造成，处理由所述记录装置(41)记录的图像(55)的光阈值，从而将光图案(52)与由板材(3)代表的背景区分开。

6.一种压弯机(1)，包括用来测量板材(3)的弯曲角度的设备(2)，该设备(2)根据权利要求1至5中的任一项限定。

7.根据权利要求6所述的压弯机，其特征在于，其包括用来弯曲金属制的板材(3)的模具(9)，所述处理单元(10)适合于掩蔽所述模具(9)，从而忽略由记录装置(41)记录的光图案的部分，该部分与所述模具(9)相关。

8.用来测量板材(3)的弯曲角度的方法，所述方法包括：将光图案(52)投射(A)到板材(3)的至少一个侧面上；记录(B)图像(55)，该图像(55)与在板材(3)的至少一个侧面上的所述光图案的投影相关，其特征在于，所述记录发生在板材(3)的弯曲操作期间的至少一个时刻中，所述方法包括：将记录图像转换(E)成点云(57)，并且由神经网络(115)的应用程序(G)使弯曲角度值(60，200)与所述点云相关联，检验(L)板材的弯曲角度值(60，200)是否等于板材的期望弯曲角度值，而如果所述检验步骤是否(NO)，则在板材(3)的弯曲操作期间对于由不等于零的不同时间间隔分隔开的依次的时刻，重复如下步骤：记录图像；将记录图像转换(E)成点云(57)；和由神经网络(115)的应用程序(G)使弯曲角度值(60，200)与所述点云相关联，直到检查到达到板材的期望弯曲角度值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，其包括：将所述点云取样(F)，以得到多个样本(58)；和将神经网络(115)应用于所述多个样本(58)，以得到所述弯曲角度值(60，200)。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，待投射的光图案包括多根倾斜线。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，待投射的光图案由两根倾斜线形成。

12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，其包括：在记录步骤之后，处理(D)通过所述记录装置记录的图像(55)的光阈值，从而将光图案(52)与由板材代表的背景区分开。

13.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，板材弯曲通过模具(9)的应用而进行，所述方法包括：在处理(D)光阈值的步骤之前，掩蔽模具(9)。

14.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，其包括：训练神经网络(115)，在该神经网络(115)中，只存储取样点云的某些构造，所述训练步骤在光图案的投射步骤之前。

15.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，其包括：在数据到用户的传输之前，检查由神经网络(115)在输出中提供的所述数据的相关性。