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原文传递锌锭垛自动下线转运加固方法

专利名称：	锌锭垛自动下线转运加固方法
摘要：	本发明涉及一种锌锭垛自动下线转运加固方法，本锌锭垛自动下线装车控制系统包括：用于输送锌锭的主流水线，用于从主流水线上抓取锌锭以进行码垛的码垛机器人，以及将锌锭垛搬运至锌锭垛存储区的激光AGV叉车；在锌锭垛存储区的上部设置有图像采集装置，以拍摄锌锭垛的俯视图像；以及通过一码垛识别模块接收图像采集装置发送的俯视图像，并判断锌锭垛的码垛状态，若码垛为松散形态，则控制码垛加固机器人对码垛进行固形；在装车时，通过激光AGV叉车将锌锭垛存储区的锌锭垛搬运至位于装车区的桁架机器人处进行装车。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广西;45
申请人：	广西现代职业技术学院
发明人：	岑华;韦伟松
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-06T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-20T00:00:00+0800
申请号：	CN201910488847.1
公开号：	CN110143447A
代理机构：	常州市权航专利代理有限公司
代理人：	蒋鸣娜
分类号：	B65G61/00(2006.01);B;B65;B65G;B65G61
申请人地址：	547000 广西壮族自治区河池市新建西路2号
主权项：	1.一种锌锭垛自动下线转运加固方法，其特征在于，在锌锭垛存储区的上部设置有图像采集装置，以拍摄锌锭垛的俯视图像；以及通过一码垛识别模块接收图像采集装置发送的俯视图像，并判断锌锭垛的码垛状态，若码垛为松散形态，则控制码垛加固机器人对码垛进行固形。 2.根据权利要求1所述的锌锭垛自动下线转运加固方法，其特征在于，所述码垛识别模块适于将标准形态的码垛、松散形态的码垛的图像信息组合成初始特征集，以及将图像信息进行分割，对每一个区域分别提取灰度值，所述灰度值作为测试样本集，并将标准形态的码垛、松散形态的码垛的特征边沿和间隙作为训练样本集，构成码垛判断特征向量；以及所述码垛识别模块还适于建立码垛识别模型，并采用粒子群算法对所述码垛识别模型进行参数寻优，寻优参数包括所述码垛识别模型的核函数参数g和误差项的惩罚因子c；将所述码垛判断特征向量分为训练样本和测试样本，采用训练样本对所述码垛识别模型进行训练；利用已训练的码垛识别模型对测试样本进行分类输出，以判定码垛识别模型的识别率，并在该识别率达到预设值后，将所述码垛识别模型用于识别实时样本的码垛类型。 3.根据权利要求2所述的锌锭垛自动下线转运加固方法，其特征在于，所述码垛识别模块适于采用粒子群算法对所述码垛识别模型进行参数寻优，寻优参数包括所述码垛识别模型的核函数参数g和误差项的惩罚因子c，即粒子群初始化，包括：粒子群规模假定为N，迭代次数表示为Tmax；假定所述码垛识别模型的核函数参数g和误差项的惩罚因子c取值范围分别为(-gmax，gmax)以及(-cmax，cmax)，则该参数组合解空间即为所述取值范围构成的矩形空间，粒子群内的每一个粒子i的位置信息均产生并限定在所述矩形空间内，并记为区间[-Xmax,Xmax]；粒子群内的每一个粒子i的速度信息均产生并限定在区间[-Vmax,Vmax]内，其中Vmax表示粒子的最大速度值，是一恒值常数；粒子群内的每一个粒子i的个体最优位置值Pbest的初始值等于所述粒子在所述矩形空间内的初始位置X0，记为Pi0＝X0，整个粒子群的全局最优值Gbest表示粒子群的历史最优解，其初始值为粒子群中粒子初始个体最优位置值的最小值，即为粒子群在所述矩形空间进行迭代搜索，并计算粒子群内的每一个粒子i的适应度值，记为其中参数t表示当前粒子群的迭代次数，且t＝1,2,…,Tmax；将粒子群内的每一个粒子i的历史个体最优位置Pit的适应度值与所述粒子的当前适应度值进行比较，并按以下公式更新粒子i的位置信息：利用公式(2)对整个粒子群的全局最佳位置信息进行更新，获得下一迭代步对应的历史全局最优位置联立公式(1)和(2)，并利用公式(3)和(4)，更新粒子群内的每一个粒子i在第s(1≤s≤2)维空间上的位置信息和速度信息，并进入下一个迭代步；其中参数c1和c2被称为学习因子，通常默认取值为c1＝c2＝2；参数r1和r2是取值范围在区间[0,1]中的随机数；判断是否可以终止算法，当粒子群优化算法搜索到最优解，即粒子群不再进行位置更新，或已经进行到预定的迭代次数时，则终止算法，并将优化后的参数组合(g,c)输入至所述码垛识别模型中；否则，粒子群在所述矩形空间继续进行迭代搜索。 4.根据权利要求3所述的锌锭垛自动下线转运加固方法，其特征在于，所述码垛识别模块适于利用已训练的码垛识别模型对测试样本进行分类，即对于测试样本中的边沿和间隙特征值，分别根据已训练的码垛识别模型中的每单一支持向量机的输出O(y)是否为+1进行判断；若输出O(y)＝+1，则停止输入到下一个支持向量机，输出该测试样本的分类；若输出为O(y)＝-1，则将该测试样本输入到下一个支持向量机，直到输出结果为+1时输出测试样本的分类。
所属类别：	发明专利