[发明专利]冲床自动送料机的异形工件排料优化算法及其容忍度算法

说明书

本发明涉及一种冲床自动送料机的异形工件排料优化算法及其容忍度算法，包括如下步骤：1）进行全局建模：提取第一张板料图片，生成套料模板，每个工件之间的间距和角度由冲床自动送料机读取的软件参数所决定；2）搜寻套料过程中的局部最优化组合：以单个像素点为单位移动生成的套料模板，通过记录比较每一次移动后套料模板中所能包含的工件个数，找到在第一张板料图片中的局部最优解，局部最优解即套料模板所能套入工件的最大个数；3）完成一次套料过程后，记录生成的套料坐标，准备进入下一次套料过程；4）将全局建模与局部最优化组合进行匹配，保证所有板料照片中的局部最优解组合成为板料的全局最优解。

技术领域

本发明涉及计算机软件算法领域，特别涉及一种冲床自动送料机的异形工件排料优化算法及其容忍度算法。

背景技术

随着技术和经济的发展，冲床的应用越来越广泛，可以说现代工业离不开先进的冲床，如汽车钣金的加工、五金零件的加工、机箱壳体的加工等等。

传统的金属冲压零部件分两大类：大尺寸金属制品和小五金工件。大尺寸金属制品主要用于大型设备，如汽车钣金、机箱钣金、大型机械设备、电气设备、大型消费类电器等；小五金工件主要是大批量的小尺寸零部件，如垫圈、锁具、轴承垫、小金属制品等等。对于大尺寸的金属制品，需要大吨位冲床和大平台数控送料机进行加工，且所用原材料都是规整的大尺寸金属板材，因此原材料价格比较昂贵；而对于小五金工件，则主要使用中小吨位的冲床加工，所用原材料主要是加工大尺寸金属制品之后所剩余的“边角料”，加工过程基本都是依靠人工操作。因此，数量巨大的小五金工件的加工，目前全部依靠人力手工操作来完成送料、排料和冲压等工作，不仅危险性较高，效率、质量、材料利用率等也难以保证，而且对于重量或尺寸稍大的原材料，仅靠单个人力难以将材料送上冲床，又没有合适的送料机构来完成送料工作，大大限制了这类材料的利用。我国改革开放以来大力推进工业自动化生产，进入二十一世纪后又提倡经济结构转型；另一方面，信息科技飞速发展，计算机运算性能大大增强。在这样的大环境下，冲床自动送料机的出现，在一定程度上改变了冲床生产较为恶劣的现状。冲床自动送料机是辅助冲床实现自动化生产的机电一体化设备，总的来说，冲床自动送料机可以代替人工作业，将手工送料、人眼套料的作业方式改进成电机带动送料、机器视觉系统负责套料的生产模式。

目前基于机器视觉的套料算法流程是在计算机完成图像处理环节以后，套料算法系统根据拍摄到的图片进行识别，分析出冲压板料的轮廓外形，然后通过图像识别或读取CAD文件获取冲压工件的外形，将这两组图像数据转换成计算机可处理的像素值数组，通过计算机高速计算最优化组合来进行套料。但是通过每一张照片反映的只是待冲板料的局部情况，通过贪婪算法以期通过局部最优解获得全局最优解。

针对现有的冲床自动送料机的套料算法进行研究发现，现有的算法运行效率低下，在复杂工件形状，复杂板料轮廓的条件下，通过单张照片获取的局部信息往往会积累大量的误差，导致最终套料效果不理想。同时，已有的套料算法适应工件形状单一，如只能针对外形规整的圆形垫片工件进行套料，针对复杂的五金工件，如锁具、扳手、卡簧等，套料效率与材料利用率不能达到较高的标准。另外套料结果稳定性差，套料过程中存在对可利用板料漏排，漏冲甚至前后冲压工件位置拉开等情况。

针对以上问题，本发明提出了一种新型的套料算法，通过对每一张照片获取的局部板料信息进行全局建模，最大化的缩减局部最优解与全局最优解的差距。同时针对板料边界不规整的情况下，通过算法优化，避免因为图像像素的缺失，导致算法误判而漏冲漏排料的问题，减少了常规套料算法中漏排，拉开的问题，提高了板材的利用率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术套料算法中存在的问题，而提供一种基于模板套料的冲床自动送料机的异形工件排料优化算法及其容忍度算法。增加了针对异形五金工件，如山形扣、五金扳手、卡簧等工件的套料支持，通过减少了常规套料中漏排，拉开的问题，提高了套料的稳定性和板料的利用率。