[发明专利]一种大梁障碍物动态聚类识别方法

摘要

本发明涉及一种大梁障碍物动态聚类识别方法，它主要解决大梁焊接自动化过程中障碍物的识别问题。其技术方案要点是：利用焊件特征位置动态采样控制器实时采集3维特征位置峰值信号，该采样控制器由十字激光器、高频变幅扫描装置、视觉接收模块、动态聚类识别控制器组成；高频变幅扫描装置控制十字激光器同步扫描焊件，每个扫描周期内记录三次中心光斑的峰值信号，形成数据矩阵，每实时采集固定容量数据集，动态增补到末端形成动态等差维数矩阵，完成一次FCM聚类。寻找使得紧密性和分割性之比最佳的聚类数，采用核化距离函数代替传统距离函数的聚类方法寻找聚类中心来优化目标函数，同时进行全局快速优化，实现障碍物实时动态聚类识别。

主权项

1.一种大梁障碍物动态聚类识别方法，用于大梁焊接自动化过程中各类障碍物的实时动态聚类识别，其特征是：利用焊件特征位置动态采样控制器实时采集3维特征位置峰值信号，每个扫描周期内记录三次中心光斑的峰值信号，形成动态数据矩阵；所述的动态聚类识别方法基于传统FCM算法，寻找使得紧密性和分割性之比最佳的聚类数，采用核化距离函数代替传统距离函数的聚类方法寻找聚类中心来优化目标函数，同时以FCM作为全局搜索，并作快速优化，实现障碍物实时动态聚类识别；所述的紧密性度量如下，式中：x_j为数据矩阵中的数据点，v_i为第i个聚类中心，U为划分矩阵，V为聚类中心，u_ij为隶属度函数，l(x_j,v_i)为度量值，p_i为第i类特征信号的个数，式中c为聚类数，式中p为3维特征位置峰值信号的组数，式中γ为动态矩阵维度因子；所述的分割性如下，Sep(c,U)＝1‑max_p≠qS(F_p,F_q)，式中，S(F_p,F_q)为两个模糊集F_p和F_q的相似度，式中c为聚类数，U为划分矩阵；该动态采样控制器由十字激光器、高频变幅扫描装置、视觉接收模块、动态识别控制器组成；高频变幅扫描装置控制十字激光器同步扫描焊件，每个扫描周期内记录三次中心光斑的峰值信号，通过改变扫描幅度调节中心光斑采样位置，改变扫描频率调整实时聚类的精度；每实时采集固定容量数据集，动态增补到末端，完成一次新的FCM聚类。