[发明专利]基于卷积神经网络航天结构件工业物联标识激光打码系统

说明书

本发明涉及一种基于卷积神经网络的航天结构件工业物联标识激光打码系统，其特征在于，包括：空间坐标系标定模块；打标区域规划模块；标识自动生成模块；打码参数生成模块；激光振镜运动控制模块。本发明无需人工进行打码区域的规划、且不需要对打码参数设置的经验要求，利用卷据神经网络(CNN)模型与BP神经网络模型能够针对不同表面形状特征、不同标识要求的航天结构件进行智能打码，打码效率高、标识识别率好，促进工业物联网系统的信息流动。

技术领域

本发明涉及一种基于卷积神经网络(CNN)的航天结构件工业物联标识激光打码系统，属于制造技术领域中的激光打码系统。

背景技术

目前我国的制造领域正在飞速发展，我国已经成为一个制造业大国，然而还不是一个制造业强国，究其原因，是我国的制造业生产效率低、产品质量不高、且资源消耗大造成的。工业物联网有助于提高制造效率、改善产品质量、降低成本和资源消耗，其将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节。为了改善航天结构件的产品质量、降低资源消耗，构建面向航天结构件的工业物联网系统迫在眉睫。在航天结构件工业物联网构建的过程中，需要将产品信息映射至工业物联网系统，标识技术是针对此场景的优异解决方案，发明一个面向航天结构件的工业物联标识激光打码系统至关重要。为了保证其有效性，工业物联标识需要标记于平整的且具有一定面积的表面区域，因此首先需要进行打码区域的规划。但是，航天结构件数量较多、种类繁杂，其表面形状特征不同，具体体现在不同的航天结构件表面的凹凸面分布不同、且平面区域大小不一。因此，依赖人工规划打码区域的方式效率低下，进而会严重影响航天结构件工业物联标识激光打码系统的打码效率。为了提高它们的效率，发明一个具有智能规划打码区域的激光打码系统是非常有必要的。除了智能规划打码区域之外，针对不同的航天结构件，需要合适的打码参数，以保证标识的识别准确率。对现有的激光标识打码系统调研发现，现在的打码参数主要依赖有经验的工人进行手动设置，需要熟练工进行操作、耗费大量人力资源。因此，为了降低航天结构件工业物联网构建过程中所耗费的资源，发明一个具有智能生成打码参数的激光打码系统意义重大。

经对现有技术的文献检索发现，王铮在《应用于自动化生产线的激光在线打码系统》一文中提出了一种应用于自动化生产线的激光在线打码系统，利用PLC数据寄存器与自定义协议实现了激光在线打码系统与PLC协同工作，实现了实时打码。该文涉及的技术主要存在以下缺陷和不足：(1)未考虑打码区域的选择的问题，主要面向的是平面面积大的零件打码，应用场景有限；(2)仅解决了通讯问题与协同工作问题，不能智能规划打码参数，便用过程中人力资源耗费较大。

经对现有技术的文献检索发现，吴立华，丁度坤等人在《遗传算法在易拉罐罐盖喷码系统中的应用》一文中提出了一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别方法，以实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化。然而，该文涉及的技术仍然存在以下缺陷和不足：(1)使用遗传算法对阈值分割后的图像进行边缘检测，主要用于较小物体表面的打码区域定位；(2)末考虑表面的平整性，通过边缘检测只能保证标识位于表面范围之内，不能保证表面特征复杂时的所打标识的识别准确率。

发明内容

本发明的目的是提供一种航天结构件工业物联标识激光打码系统，能够针对不同表面形状特征、不同标识要求的航天结构件进行智能打码，打码效率高、标识识别率好。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种基于卷积神经网络的航天结构件工业物联标识激光打码系统，其特征在于，包括：

空间坐标系标定模块，用于将软件坐标系与打码机坐标系的对齐；

打标区域规划模块，用于针对不同种类航天结构件表面形状特征的不同，通过已有数据训练得到的卷积神经网络模型，智能规划不同种类航天结构件的可打码区域；

标识自动生成模块，用于在收到打码信息之后，根据二维码生成原理，生成一个包含全部打码信息的二维码；