CN117900918A - 一种打磨规则模板化方法、***、终端及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种打磨规则模板化方法、***、终端及可读存储介质,获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果;根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果;对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果;通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。解决现有技术打磨工艺因为外界因素出现工件打磨结果不准确的问题。提高了模板打磨标注结果的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及智能制造装备产业领域,尤其涉及一种打磨规则模板化方法、***、终端及可读存储介质。
背景技术
在机器人打磨加工这一场景下,机器人在进行加工前,必须将工件的打磨要求和打磨工艺信息导入机器人轨迹规划***。
目前,传统的人工处理方式是将打磨要求和打磨工艺信息标注在三维数模上或者CAD图纸上。在多品种小批量这一需求下,传统的图纸标注非常容易让操作工人理解,并自动的将打磨要求,拓展到其他同类产品上。但是对与机器人而言却无法完成这种拓展,不同于人工处理方式需要对每个型号的工件进行标注,这会导致及其巨大的人工标注工作量。并且在大量的人工标注工作过程中,难免会出现巨大的误差,使得机器人打磨工艺出现巨大偏差出现工件打磨结果不准确的问题。
发明内容
基于上述问题,本发明提出了一种打磨规则模板化方法、***、终端及可读存储介质,解决现有技术打磨工艺因为外界因素出现工件打磨结果不准确的问题。
为实现上述目的,本发明实施例提供了一种打磨规则模板化方法,包括:
获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果;
根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果;
根据所述第二模板各轮廓分段类型描述结果,对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果;
通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
本发明实施例提出的一种打磨规则模板化方法,通过对模板CAD进行轮廓描述,介入预设阈值以使各轮廓类型得以区分,再通过与预设拟合轮廓校验模板进行模板校验,保证轮廓描述结果的准确性;再对轮廓进行打磨标记后,采用归一化的处理方法得到模板打磨标记结果,由于通过本方法得到的工件模板打磨标记结果具备完整的工件尺寸类型信息,因此能够方便适用于其他同类产品上,不再需要对所有工件一一进行标注,大大提高产出效率以及减少外界因素的引入导致最终模板标记出现偏差;通过上述打磨规则模板化的方法,提高了模板打磨标注结果的准确度。
进一步的,所述获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,具体为:
获取模板CAD,建立坐标系并设置启动原点;
根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型;
统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
进一步的,所述根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型,具体为:
根据坐标系、启动原点和预设方向,遍历模板CAD并获取各轮廓的起点和尾点,得到各轮廓的长度;
当确定轮廓长度大于预设阈值的直线,得到长直线;
当确定轮廓长度大于预设阈值的圆弧,得到长圆弧;
当确定轮廓长度小于预设阈值的直线,得到短直线;
当确定轮廓长度小于预设阈值的圆弧,得到短圆弧。
进一步的,所述统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,具体为:
通过将短直线段和短圆弧转换为同一段短直线进行表示,得到第一短直线;
通过将长圆弧转换为若干等长短直线进行表示,得到第二短直线;
统计所述第一短直线、第二短直线和长直线的类型和数量结果,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
本发明实施例提出的一种打磨规则模板化方法,通过将短直线段、短圆弧和长圆弧转换为短直线,只保留了短直线和长直线,更便于后续模板校验,提高后续步骤执行结果的准确度,同时,较少的类型数量,减少打磨机器人识别模板的时间,提高产出效率同时也不容易因模板类型数量问题出现较大的误差,以使整体模板打磨标记结果更准确。
进一步的,所述根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果,具体为:
获取预设拟合轮廓校验模板;
根据所述预设拟合轮廓校验模板和所述第一模板各轮廓分段类型描述结果,比对长直线数量或长直线与短直线出现顺序是否一致,得到模板匹配结果;
当确定模板匹配结果为校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
进一步的,所述通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板,具体为:
获取所述模板打磨标记结果中各轮廓的起点值和尾点值,并筛选出对应的最大值,得到最大起点值和最大尾点值;
对最大起点值和所述最大尾点值进行比例尺缩放,得到综合比例尺;
通过所述综合比例尺,对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
本发明还提供一种打磨规则模板化***,包括:轮廓分段类型描述模块、模板校验模块、打磨标记模块和归一化处理模块;
所述轮廓分段类型描述模块用于获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果;
所述模板校验模块用于根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果;
所述打磨标记模块用于根据所述第二模板各轮廓分段类型描述结果,对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果;
所述归一化处理模块用于通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
本发明实施例提出的一种打磨规则模板化***,通过轮廓分段类型描述模块对模板CAD按照预设阈值进行轮廓描述,区分模板CAD中各轮廓的类型,通过模板校验模块进行正确性校验,再通过归一化处理模块对打磨标记结果进行处理,不仅对工件轮廓进行区分,还保证了工件描述的准确度,同时由于对工件类型进行整理,以使最终对模板归一化后,能够具备完整的工件尺寸类型信息,泛化模板的使用对象,无需对工件全部进行标记处理,即可实现机器人打磨;因此,本发明所述的一种打磨规则模板化***不仅能够减少标注人工成本而提高工作效率,还可以通过保证工件描述的准确度提高整体工件打磨规则模板化后的准确型。
进一步的,所述轮廓分段类型描述模块用于获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
初始设置单元、轮廓遍历单元和结果统计单元;
所述初始设置单元用于获取模板CAD,建立坐标系并设置启动原点;
所述轮廓遍历单元用于根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型;
所述结果统计单元用于统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
进一步的,所述轮廓遍历单元用于根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型,还包括:
轮廓长度获取子单元、长直线判断子单元、长圆弧判断子单元、短直线判断子单元和短圆弧判断子单元;
所述轮廓长度获取子单元用于根据坐标系、启动原点和预设方向,遍历模板CAD并获取各轮廓的起点和尾点,得到各轮廓的长度;
所述长直线判断子单元用于当确定轮廓长度大于预设阈值的直线,得到长直线;
所述长圆弧判断子单元用于当确定轮廓长度大于预设阈值的圆弧,得到长圆弧;
所述短直线判断子单元用于当确定轮廓长度小于预设阈值的直线,得到短直线;
所述短圆弧判断子单元用于当确定轮廓长度小于预设阈值的圆弧,得到短圆弧。
进一步的,所述结果统计单元用于统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
第一短直线转换子单元、第二短直线转换子单元和轮廓数量类型统计子单元;
所述第一短直线转换子单元用于通过将短直线段和短圆弧转换为同一段短直线进行表示,得到第一短直线;
所述第二短直线转换子单元用于通过将长圆弧转换为若干等长短直线进行表示,得到第二短直线;
所述轮廓数量类型统计子单元用于统计所述第一短直线、第二短直线和长直线的类型和数量结果,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
进一步的,所述模板校验模块用于根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
预设拟合模板获取单元、模板匹配单元和匹配结果判断单元;
所述预设拟合模板获取单元用于获取预设拟合轮廓校验模板;
所述模板匹配单元用于根据所述预设拟合轮廓校验模板和所述第一模板各轮廓分段类型描述结果,比对长直线数量或长直线与短直线出现顺序是否一致,得到模板匹配结果;
所述匹配结果判断单元用于当确定模板匹配结果为校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
进一步的,所述归一化处理模块用于通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板,还包括:
最大值筛选单元、比例尺综合单元和归一化单元;
所述最大值筛选单元用于获取所述模板打磨标记结果中各轮廓的起点值和尾点值,并筛选出对应的最大值,得到最大起点值和最大尾点值;
所述比例尺综合单元用于对最大起点值和所述最大尾点值进行比例尺缩放,得到综合比例尺;
所述归一化单元用于通过所述综合比例尺,对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
本发明实施例还提出一种打磨规则模板化终端,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时执行上述一种打磨规则模板化方法或实现一种打磨规则模板化***。
本发明实施例还提出一种打磨规则模板化可读存储介质,所述可读存储介质包括:计算机可读存储介质和存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述一种打磨规则模板化方法或实现上述一种打磨规则模板化***。
有益效果:
(1)通过本发明实施例提出的一种打磨规则模板化方法及***,得到的工件模板打磨标记结果具备完整的工件尺寸类型信息,能够方便适用于其他同类产品上,不再需要对所有工件一一进行标注,大大提高产出效率以及减少外界因素的引入导致最终模板标记出现偏差;因此通过上述打磨规则模板化的方法,提高了模板打磨标注结果的准确度。
(2)通过本发明实施例提出的一种打磨规则模板化方法及***,将短直线段、短圆弧和长圆弧转换为短直线,只保留了短直线和长直线,更便于后续模板校验,提高后续步骤执行结果的准确度,同时,较少的类型数量,减少打磨机器人识别模板的时间,提高产出效率同时也不容易因模板类型数量问题出现较大的误差,以使整体模板打磨标记结果更准确。
附图说明
图1为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化方法的步骤流程示意图;
图2为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的模块结构示意图;
图3为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的轮廓分段类型描述模块结构示意图;
图4为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的轮廓遍历单元结构示意图;
图5为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的结果统计单元结构示意图;
图6为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的模板校验模块结构示意图;
图7为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的归一化处理模块结构示意图;
图8为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化方法的模板CAD结构示意图;
图9为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的模板CAD待打磨标记区域结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参见图8,图8为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化方法的模板CAD结构示意图;本发明实施例以如图8所示的模板CAD进行解释,下文将不再赘述。
参见图9,图9为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的模板CAD待打磨标记区域结构示意图,本发明实施例以如图9所示的工件待打磨标记段进行解释,下文将不再赘述。
实施例1
参见图1,图1为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化方法的步骤流程示意图。如图1所示,本发明提出一种打磨规则模板化方法,包括步骤101至步骤104,各步骤具体如下:
步骤101获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
作为本实施例的一种举例,获取模板CAD,建立坐标系并设置启动原点;
根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型;
统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
作为本发明实施例的另一种举例,根据坐标系、启动原点和预设方向,遍历模板CAD并获取各轮廓的起点和尾点,得到各轮廓的长度;
当确定轮廓长度大于预设阈值的直线,得到长直线;
当确定轮廓长度大于预设阈值的圆弧,得到长圆弧;
当确定轮廓长度小于预设阈值的直线,得到短直线;
当确定轮廓长度小于预设阈值的圆弧,得到短圆弧。
作为本发明实施例的另一种举例,通过将短直线段和短圆弧转换为同一段短直线进行表示,得到第一短直线;
通过将长圆弧转换为若干等长短直线进行表示,得到第二短直线;
统计所述第一短直线、第二短直线和长直线的类型和数量结果,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
作为本发明实施例的另一种举例,每个模板,都被分为若干个段,这些段里面有圆弧段,也有直线段。设置阈值M,将长度大于阈值M的直线,定义为长直线;将阈值小于M的直线定义为短直线;将阈值大于M的圆弧,定义为长圆弧;将阈值小于M的圆弧定义为短圆弧。并按照短圆弧和短直线段建模的时候用同一段短直线代替;长圆弧,则被分割为若干个长度为N的短直线代替;统计所有的长直线、短直线的总和,为轮廓分段数量。并构建如表1所示的管理模板用于统计采集数据:
表1空白管理模板表
其中,ID:和轮廓分段的数量相关、不可改,是在填完点表以后,有数据的最后一行是第几行就把该行的ID号放到轮廓分段数量中去;
起点X、起点Y、尾点X和尾点Y:每一段轮廓,无论是长直线、短直线(短直线、圆弧均用短直线表示)均有一个起点和终点。起点X、起点Y、尾点X和尾点Y就是起点和终点的坐标。值得一提的是,轮廓描述根据顺时针依次描述,第一段轮廓的起点尽可能接近原点。
结合上述空白管理模板表,获取工件模板CAD。选取左上角作为原点,建立坐标系并标注工件相对于左上角的尺寸。对模板CAD进行描述,得到如表2.1所示的第一模板各轮廓尺寸描述结果表:
表2.1第一模板各轮廓尺寸描述结果表
如上表2.1案例所示:这些坐标数据有两个明显的规律:上个点的终点是下一个点的起点;X的值大于等于0,Y的值小于等于0;
步骤102,根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
作为本实施例的一种举例,获取预设拟合轮廓校验模板;
根据所述预设拟合轮廓校验模板和所述第一模板各轮廓分段类型描述结果,比对长直线数量或长直线与短直线出现顺序是否一致,得到模板匹配结果;
当确定模板匹配结果为校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
作为本发明实施例的另一种举例,结合上述表2.1所示的第一模板各轮廓尺寸描述结果表,对各轮廓进行段类型描述,长直线段设为1,短直线段(无论是短直线、短圆弧、还是长圆弧)设为0,对工件模板CAD各轮廓进行描述,得到如表2.2的第一模板各轮廓分段类型描述结果表:
表2.2的第一模板各轮廓分段类型描述结果表
通过对表2.2的第一模板各轮廓分段类型描述结果表进行模板匹配校验,其中,长直线段的数量和方向是验证匹配的模板是否准确的重要标准。
在应用该模板时,可以通过比对实际工件边沿轮廓拟合出的长直线数量(预设拟合轮廓校验模板)与模板中长直线的数量是否一直来作为判定模板是否匹配成功的标志之一;也可以比较长直线和短直线出现的顺序,来判定模板是否匹配成功。
步骤103,根据所述第二模板各轮廓分段类型描述结果,对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果。
作为本发明实施例的一种举例,打磨分段和该产品需要打磨的位置相关,该产品的打磨位置标注如图9所示(红色线代表需要打磨):打磨的段标记为从1开始的整数,不打磨的段标记为-1,该工件有2段需要打磨,标注情况如下表3:
表3模板打磨标记结果表
作为本实施例的另一种举例,一种可实现的方案增加对首段标记用于说明段类型与首段标记的区别,进一步区分长圆弧与短直线、短圆弧之间的差异,具体根据除了连续的曲线段的后面几段标记为0,其余的情况都为1建立如表4的首段标记结果表:
表4首段标记结果表
从表4中可以看出首段标记和段类型之间的相关性。如果是多段连续曲线,仅第一段曲线的首段标记为1,后续曲线为0;如果是多段连续直线,每段的首段标记均为1。
步骤104,通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
作为本实施例的一种举例,获取所述模板打磨标记结果中各轮廓的起点值和尾点值,并筛选出对应的最大值,得到最大起点值和最大尾点值;
对最大起点值和所述最大尾点值进行比例尺缩放,得到综合比例尺;
通过所述综合比例尺,对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
作为本发明实施例的另一种举例,一种可实施的模板归一化方法为:
1)找到所有起点、终点坐标中X的最大值Xmax、X的最小值Xmin、Y的最大值Ymax和Y的最小值Ymin。
2)计算缩放到600*600的尺寸中时,缩放的比例尺:
X方向:ScaleX=(Xmax - Xmin)/600;
Y方向:ScaleY=(Ymax - Ymin)/600;
综合比例尺:ScaleXY=max(ScaleX,ScaleY);
归一化模板坐标:
PixX=X/ScaleXY;
PixY=Y/ScaleXY。
根据上述归一化处理方法,可以使得最终的打磨模板包含完整的工件尺寸信息,可以非常方便的将多种规格的工件,通过归一化处理转化为同一尺寸的图片。
本发明实施例提出的一种打磨规则模板化方法,通过对模板CAD进行轮廓描述,介入预设阈值以使各轮廓类型得以区分,再通过与预设拟合轮廓校验模板进行模板校验,保证轮廓描述结果的准确性;再对轮廓进行打磨标记后,采用归一化的处理方法得到模板打磨标记结果,由于通过本方法得到的工件模板打磨标记结果具备完整的工件尺寸类型信息,因此能够方便适用于其他同类产品上,不再需要对所有工件一一进行标注,大大提高产出效率以及减少外界因素的引入导致最终模板标记出现偏差;通过上述打磨规则模板化的方法,提高了模板打磨标注结果的准确度。另外,通过将短直线段、短圆弧和长圆弧转换为短直线,只保留了短直线和长直线,更便于后续模板校验,提高后续步骤执行结果的准确度,同时,较少的类型数量,减少打磨机器人识别模板的时间,提高产出效率同时也不容易因模板类型数量问题出现较大的误差,以使整体模板打磨标记结果更准确。
实施例2
参见图2,图2为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的模块结构示意图;如图2所示,本发明实施例提出一种打磨规则模板化***,包括:轮廓分段类型描述模块201、模板校验模块202、打磨标记模块203和归一化处理模块204;
所述轮廓分段类型描述模块201用于获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果;
作为本实施例的一种举例,参见图3,图3为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的轮廓分段类型描述模块结构示意图;如图3所示,所述轮廓分段类型描述模块201用于获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
初始设置单元301、轮廓遍历单元302和结果统计单元303;
所述初始设置单元301用于获取模板CAD,建立坐标系并设置启动原点;
所述轮廓遍历单元302用于根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型;
所述结果统计单元303用于统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
作为本实施例的另一种举例,参见图4,图4为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的轮廓遍历单元结构示意图;如图4所示,所述轮廓遍历单元302用于根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型,还包括:
轮廓长度获取子单元401、长直线判断子单元402、长圆弧判断子单元403、短直线判断子单元404和短圆弧判断子单元405;
所述轮廓长度获取子单元401用于根据坐标系、启动原点和预设方向,遍历模板CAD并获取各轮廓的起点和尾点,得到各轮廓的长度;
所述长直线判断子单元402用于当确定轮廓长度大于预设阈值的直线,得到长直线;
所述长圆弧判断子单元403用于当确定轮廓长度大于预设阈值的圆弧,得到长圆弧;
所述短直线判断子单元404用于当确定轮廓长度小于预设阈值的直线,得到短直线;
所述短圆弧判断子单元405用于当确定轮廓长度小于预设阈值的圆弧,得到短圆弧。
作为本实施例的另一种举例,参见图5,图5为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的结果统计单元结构示意图;如图5所示,所述结果统计单元303用于统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
第一短直线转换子单元501、第二短直线转换子单元502和轮廓数量类型统计子单元503;
所述第一短直线转换子单元501用于通过将短直线段和短圆弧转换为同一段短直线进行表示,得到第一短直线;
所述第二短直线转换子单元502用于通过将长圆弧转换为若干等长短直线进行表示,得到第二短直线;
所述轮廓数量类型统计子单元503用于统计所述第一短直线、第二短直线和长直线的类型和数量结果,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
所述模板校验模块202用于根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果;
作为本实施例的一种举例,参见图6,图6为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的模板校验模块结构示意图;如图6所示,所述模板校验模块202用于根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
预设拟合模板获取单元601、模板匹配单元602和匹配结果判断单元603;
所述预设拟合模板获取单元601用于获取预设拟合轮廓校验模板;
所述模板匹配单元602用于根据所述预设拟合轮廓校验模板和所述第一模板各轮廓分段类型描述结果,比对长直线数量或长直线与短直线出现顺序是否一致,得到模板匹配结果;
所述匹配结果判断单元603用于当确定模板匹配结果为校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
所述打磨标记模块203用于根据所述第二模板各轮廓分段类型描述结果,对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果;
所述归一化处理模块204用于通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
作为本实施例的一种举例,参见图7,图7为本发明某一实施例提供的一种打磨规则模板化***的归一化处理模块结构示意图;如图7所示,所述归一化处理模块204用于通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板,还包括:
最大值筛选单元701、比例尺综合单元702和归一化单元703;
所述最大值筛选单元701用于获取所述模板打磨标记结果中各轮廓的起点值和尾点值,并筛选出对应的最大值,得到最大起点值和最大尾点值;
所述比例尺综合单元702用于对最大起点值和所述最大尾点值进行比例尺缩放,得到综合比例尺;
所述归一化单元703用于通过所述综合比例尺,对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
本发明实施例还提出一种打磨规则模板化终端,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时执行上述一种打磨规则模板化方法或实现一种打磨规则模板化***。
本发明实施例还提出一种打磨规则模板化可读存储介质,所述可读存储介质包括:计算机可读存储介质和存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述一种打磨规则模板化方法或实现上述一种打磨规则模板化***。
本发明实施例提出的一种打磨规则模板化***,通过轮廓分段类型描述模块对模板CAD按照预设阈值进行轮廓描述,区分模板CAD中各轮廓的类型,通过模板校验模块进行正确性校验,再通过归一化处理模块对打磨标记结果进行处理,不仅对工件轮廓进行区分,还保证了工件描述的准确度,同时由于对工件类型进行整理,以使最终对模板归一化后,能够具备完整的工件尺寸类型信息,泛化模板的使用对象,无需对工件全部进行标记处理,即可实现机器人打磨;因此,本发明所述的一种打磨规则模板化***不仅能够减少标注人工成本而提高工作效率,还可以通过保证工件描述的准确度提高整体工件打磨规则模板化后的准确型。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和变形,这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
Claims (14)
1.一种打磨规则模板化方法,其特征在于,包括:
获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果;
根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果;
根据所述第二模板各轮廓分段类型描述结果,对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果;
通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
2.如权利要求1所述的一种打磨规则模板化方法,其特征在于,所述获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,具体为:
获取模板CAD,建立坐标系并设置启动原点;
根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型;
统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
3.如权利要求2所述的一种打磨规则模板化方法,其特征在于,所述根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型,具体为:
根据坐标系、启动原点和预设方向,遍历模板CAD并获取各轮廓的起点和尾点,得到各轮廓的长度;
当确定轮廓长度大于预设阈值的直线,得到长直线;
当确定轮廓长度大于预设阈值的圆弧,得到长圆弧;
当确定轮廓长度小于预设阈值的直线,得到短直线;
当确定轮廓长度小于预设阈值的圆弧,得到短圆弧。
4.如权利要求3所述的一种打磨规则模板化方法,其特征在于,所述统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,具体为:
通过将短直线段和短圆弧转换为同一段短直线进行表示,得到第一短直线;
通过将长圆弧转换为若干等长短直线进行表示,得到第二短直线;
统计所述第一短直线、第二短直线和长直线的类型和数量结果,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
5.如权利要求4所述的一种打磨规则模板化方法,其特征在于,所述根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果,具体为:
获取预设拟合轮廓校验模板;
根据所述预设拟合轮廓校验模板和所述第一模板各轮廓分段类型描述结果,比对长直线数量或长直线与短直线出现顺序是否一致,得到模板匹配结果;
当确定模板匹配结果为校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
6.如权利要求5所述的一种打磨规则模板化方法,其特征在于,所述通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板,具体为:
获取所述模板打磨标记结果中各轮廓的起点值和尾点值,并筛选出对应的最大值,得到最大起点值和最大尾点值;
对最大起点值和所述最大尾点值进行比例尺缩放,得到综合比例尺;
通过所述综合比例尺,对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
7.一种打磨规则模板化***,其特征在于,包括:
轮廓分段类型描述模块、模板校验模块、打磨标记模块和归一化处理模块;
所述轮廓分段类型描述模块用于获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果;
所述模板校验模块用于根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果;
所述打磨标记模块用于根据所述第二模板各轮廓分段类型描述结果,对预设打磨段进行标记,得到模板打磨标记结果;
所述归一化处理模块用于通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
8.如权利要求7所述的一种打磨规则模板化***,其特征在于,所述轮廓分段类型描述模块用于获取模板CAD并设置启动原点,根据所述启动原点并按照预设方向和预设阈值对所述模板CAD的各轮廓进行轮廓类型描述,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
初始设置单元、轮廓遍历单元和结果统计单元;
所述初始设置单元用于获取模板CAD,建立坐标系并设置启动原点;
所述轮廓遍历单元用于根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型;
所述结果统计单元用于统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
9.如权利要求8所述的一种打磨规则模板化***,其特征在于,所述轮廓遍历单元用于根据所述坐标系、启动原点和预设方向,遍历所述模板CAD并进行轮廓类型描述,得到若干轮廓的分段类型,还包括:
轮廓长度获取子单元、长直线判断子单元、长圆弧判断子单元、短直线判断子单元和短圆弧判断子单元;
所述轮廓长度获取子单元用于根据坐标系、启动原点和预设方向,遍历模板CAD并获取各轮廓的起点和尾点,得到各轮廓的长度;
所述长直线判断子单元用于当确定轮廓长度大于预设阈值的直线,得到长直线;
所述长圆弧判断子单元用于当确定轮廓长度大于预设阈值的圆弧,得到长圆弧;
所述短直线判断子单元用于当确定轮廓长度小于预设阈值的直线,得到短直线;
所述短圆弧判断子单元用于当确定轮廓长度小于预设阈值的圆弧,得到短圆弧。
10.如权利要求9所述的一种打磨规则模板化***,其特征在于,所述结果统计单元用于统计所述若干轮廓的数量及其对应的通过预设转换方法转换得到的分段类型,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
第一短直线转换子单元、第二短直线转换子单元和轮廓数量类型统计子单元;
所述第一短直线转换子单元用于通过将短直线段和短圆弧转换为同一段短直线进行表示,得到第一短直线;
所述第二短直线转换子单元用于通过将长圆弧转换为若干等长短直线进行表示,得到第二短直线;
所述轮廓数量类型统计子单元用于统计所述第一短直线、第二短直线和长直线的类型和数量结果,得到第一模板各轮廓分段类型描述结果。
11.如权利要求10所述的一种打磨规则模板化***,其特征在于,所述模板校验模块用于根据预设拟合轮廓校验模板,对所述第一模板各轮廓分段类型描述结果进行模板匹配校验,当确定所述第一模板各轮廓分段类型描述结果模板匹配校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果,还包括:
预设拟合模板获取单元、模板匹配单元和匹配结果判断单元;
所述预设拟合模板获取单元用于获取预设拟合轮廓校验模板;
所述模板匹配单元用于根据所述预设拟合轮廓校验模板和所述第一模板各轮廓分段类型描述结果,比对长直线数量或长直线与短直线出现顺序是否一致,得到模板匹配结果;
所述匹配结果判断单元用于当确定模板匹配结果为校验成功,得到第二模板各轮廓分段类型描述结果。
12.如权利要求11所述的一种打磨规则模板化***,其特征在于,所述归一化处理模块用于通过预设算法对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板,还包括:
最大值筛选单元、比例尺综合单元和归一化单元;
所述最大值筛选单元用于获取所述模板打磨标记结果中各轮廓的起点值和尾点值,并筛选出对应的最大值,得到最大起点值和最大尾点值;
所述比例尺综合单元用于对最大起点值和所述最大尾点值进行比例尺缩放,得到综合比例尺;
所述归一化单元用于通过所述综合比例尺,对所述模板打磨标记结果进行归一化处理,得到最终打磨模板。
13.一种打磨规则模板化终端,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的一种打磨规则模板化方法。
14.一种打磨规则模板化可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质包括:计算机可读存储介质和存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至6中任意一项所述的一种打磨规则模板化方法。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5552178A (en) * | 1978-10-13 | 1980-04-16 | Agency Of Ind Science & Technol | Pattern read-in system |
SU956257A2 (ru) * | 1980-11-10 | 1982-09-07 | Харьковское Опытно-Конструкторское Бюро Шлифовальных Станков | Способ управлени процессом шлифовани |
CA2135528A1 (en) * | 1993-11-16 | 1995-05-17 | Nestor Burtnyk | 3-d pose refinement |
CN1399223A (zh) * | 2002-08-27 | 2003-02-26 | 上海交通大学 | 房屋数字地图自动生成方法 |
JP2005025668A (ja) * | 2003-07-02 | 2005-01-27 | Kanehira:Kk | 形状加工方法及び形状加工プログラム |
CN107878680A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-06 | 中船黄埔文冲船舶有限公司 | 一种曲面型锚唇设计方法 |
CN108182689A (zh) * | 2016-12-08 | 2018-06-19 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 应用于机器人搬运打磨领域的板状工件三维识别定位方法 |
CN108917593A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-30 | 南京工业大学 | 一种基于待测工件基元组态的智能测量***及方法 |
CN114575205A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-06-03 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 一种基于图像数据处理的水射流钢轨廓形智能化打磨*** |
CN116625270A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-08-22 | 天津大学 | 一种基于机器视觉的精密车削工件全自动检测***及方法 |
US20230381961A1 (en) * | 2022-05-27 | 2023-11-30 | GrayMatter Robotics Inc. | Method for autonomously increasing dimensional accuracy of a workpiece via three-dimensional sanding |
CN117485508A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-02 | 中船黄埔文冲船舶有限公司 | 一种斜口筒体结构的放样展开方法 |
-
2024
- 2024-03-19 CN CN202410309758.7A patent/CN117900918B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5552178A (en) * | 1978-10-13 | 1980-04-16 | Agency Of Ind Science & Technol | Pattern read-in system |
SU956257A2 (ru) * | 1980-11-10 | 1982-09-07 | Харьковское Опытно-Конструкторское Бюро Шлифовальных Станков | Способ управлени процессом шлифовани |
CA2135528A1 (en) * | 1993-11-16 | 1995-05-17 | Nestor Burtnyk | 3-d pose refinement |
CN1399223A (zh) * | 2002-08-27 | 2003-02-26 | 上海交通大学 | 房屋数字地图自动生成方法 |
JP2005025668A (ja) * | 2003-07-02 | 2005-01-27 | Kanehira:Kk | 形状加工方法及び形状加工プログラム |
CN108182689A (zh) * | 2016-12-08 | 2018-06-19 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 应用于机器人搬运打磨领域的板状工件三维识别定位方法 |
CN107878680A (zh) * | 2017-10-19 | 2018-04-06 | 中船黄埔文冲船舶有限公司 | 一种曲面型锚唇设计方法 |
CN108917593A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-30 | 南京工业大学 | 一种基于待测工件基元组态的智能测量***及方法 |
CN114575205A (zh) * | 2022-04-28 | 2022-06-03 | 中铁第四勘察设计院集团有限公司 | 一种基于图像数据处理的水射流钢轨廓形智能化打磨*** |
US20230381961A1 (en) * | 2022-05-27 | 2023-11-30 | GrayMatter Robotics Inc. | Method for autonomously increasing dimensional accuracy of a workpiece via three-dimensional sanding |
CN116625270A (zh) * | 2023-05-11 | 2023-08-22 | 天津大学 | 一种基于机器视觉的精密车削工件全自动检测***及方法 |
CN117485508A (zh) * | 2023-10-31 | 2024-02-02 | 中船黄埔文冲船舶有限公司 | 一种斜口筒体结构的放样展开方法 |
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