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【发明公布】一种机床定位方法及定位装置_黑龙江交通职业技术学院_202410600125.1 

申请/专利权人:黑龙江交通职业技术学院

申请日:2024-05-15

公开(公告)日:2024-06-14

公开(公告)号:CN118180994A

主分类号:B23Q17/24

分类号:B23Q17/24;B23Q17/22

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2024.06.14#公开

摘要:本发明涉及机床加工技术领域,具体涉及一种机床定位方法及定位装置,包括:采集待加工零部件的加工区域图像;将加工区域划分为三个子区域,获得每个子区域中的初始定位点的可能程度;通过比较预设阈值与初始定位点的可能程度的数值大小获得初始定位点;根据不同子区域中的定位点之间的位置关系获得定位点的可能性,进而获得定位点;根据获得的定位点在工件加工过程中对工件进行定位。通过对定位点的筛选使其在零件加工的过程中更加精准。

主权项:1.一种机床定位方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集待加工零部件的加工区域图像,记为原图像;将原图像分为三个子区域,获得每个子区域中每个数据点为初始定位点的可能程度;通过比较预设阈值与初始定位点的可能程度的数值大小获得初始定位点;根据不同子区域中的初始定位点之间的位置关系获得初始定位点作为定位点的可能性,根据初始定位点作为定位点的可能性获得定位点;根据获得的定位点,计算加工区域的质心点到每个定位点的欧式距离,通过比较加工区域的质心点到每个定位点的欧式距离与预设阈值的数值大小,对加工区域进行定位;其中,所述将原图像分为三个子区域,包括的具体步骤如下:由原图像转换成的图像矩阵,横坐标表示原图像的长,纵坐标表示原图像的宽,遍历原图像的每个像素点,将每个像素点的像素值映射到图像矩阵的对应位置,将原图像对应的图像矩阵,记为第一矩阵;所述第一矩阵中包含若干个数据点;根据第一矩阵中数据点的变化获得矩阵的边缘描述子,根据边缘描述子与第一矩阵的数值差异获得参考点;以参考点为中心,将第一矩阵划分为三个子区域;其中,所述根据第一矩阵中数据点的变化获得矩阵的边缘描述子,包括的具体步骤如下: 式中,表示在第一矩阵中坐标为的数据点为边缘描述子的可能程度,表示坐标为的数据点的数据值,表示坐标为的数据点的数据值,分别表示横纵坐标的变化值,表示第一矩阵中坐标为的数据点的四个方向上的数据点,表示整数;当第一矩阵中数据点为边缘描述子的可能程度大于等于第一矩阵中所有数据点为边缘描述子的可能程度的均值时,该数据点为边缘描述子;当第一矩阵中数据点为边缘描述子的可能程度小于第一矩阵中所有数据点为边缘描述子的可能程度的均值时,该数据点不是边缘描述子;其中,所述根据边缘描述子与第一矩阵的数值差异获得参考点;以参考点为中心,将第一矩阵划分为三个子区域,包括的具体步骤如下: 式中,表示在第一矩阵中坐标为的边缘描述子为参考点的可能程度,表示在第一矩阵中坐标为的数据点为边缘描述子的可能程度,表示第一矩阵中所有边缘描述子的平均可能程度,表示第一矩阵中坐标为的边缘描述子与工件质心点之间的欧式距离,表示以自然常数为底的指数函数;当第一矩阵中坐标为的边缘描述子为参考点的可能程度的取得最大值时,将该边缘描述子作为参考点;以参考点为中心,将中心点的360度方向平均划分为3等分,获取每一等分的角度对应的第一矩阵中的区域作为一个子区域;其中,所述获得每个子区域中每个数据点为初始定位点的可能程度,包括的具体步骤如下:将子区域与子区域之间的边界记为参考边界,将参考点记为,根据每个子区域中每个数据点与参考点之间的位置关系获得每个子区域中每个数据点为初始定位点的可能程度,其计算公式如下: 式中,表示第个子区域中第个数据点为初始定位点的可能程度,表示第个子区域中第个数据点的数据值,表示第个子区域中所有数据点的均值,表示第个子区域中第个数据点为边缘描述子的可能程度,表示第个子区域中第个数据点到参考点之间的欧式距离,表示第个子区域中第个数据点到左侧参考边界的最短距离,表示第个子区域中第个数据点到右侧参考边界的最短距离,表示线性归一化函数;其中,所述通过比较预设阈值与初始定位点的可能程度的数值大小获得初始定位点,包括的具体步骤如下:预设阈值,当第个子区域中第个数据点为初始定位点的可能程度大于时,该点为初始定位点;当第个子区域中第个数据点为初始定位点的可能程度小于等于时,该点不是初始定位点;其中,所述根据不同子区域中的初始定位点之间的位置关系获得初始定位点作为定位点的可能性,包括的具体步骤如下: 式中,表示第个子区域中第个初始定位点为定位点的可能性,表示第个子区域中第个初始定位点到其他子区域中第个初始定位点之间的距离,表示第个子区域中第个初始定位点到参考点之间的距离,表示参考点,表示第个子区域中初始定位点的数量,表示子区域的数量;其中,所述根据初始定位点作为定位点的可能性获得定位点,包括的具体步骤如下:将任意一个子区域记为参考子区域,将参考子区域中初始定位点到另一个子区域中初始定位点之间的距离作为输入条件,通过粒子群算法获得每个参考子区域中每个初始定位点作为定位点的可能性,当初始定位点为定位点的可能性在所在参考子区域中取得最大值时,该初始定位点为参考子区域中的定位点。

全文数据:

权利要求:

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