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申请/专利权人：佛山科学技术学院

摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的报废板材柔性排样方法及系统，该方法包括：获取报废板材的加工DXF信息；通过改进蚁群算法对报废板材进行规划处理，得到报废板材的柔性排样序列DXF信息；通过改进最低水平线算法对报废板材进行柔性排样处理，得到报废板材的柔性排样DXF文件；基于报废板材的柔性排样DXF文件对报废板材进行二次开料处理，得到排样后的板材。本发明实施例能够提高报废板材的不可开料区域的识别精度，避免对报废板材进行二次开料时对报废区域进行误开料，从而降低板材的废弃率。本发明作为一种基于机器视觉的报废板材柔性排样方法及系统，可广泛应用于机器视觉技术领域。

主权项：1.一种基于机器视觉的报废板材柔性排样方法，其特征在于，包括以下步骤：构建报废板材拍摄装置对报废板材进行拍摄处理，获取报废板材的图像信息；对报废板材的图像信息进行灰度转换处理，得到报废板材的灰度图像信息；通过改进Canny算子对报废板材的灰度图像信息进行边缘特征提取处理，得到报废板材的边缘特征梯度值；通过LSD直线检测算法对报废板材的边缘特征梯度值进行拟合处理，得到报废板材的边缘轮廓；根据报废板材的边缘轮廓获取报废板材的尺寸信息与报废板材的位置信息；通过改进SURF特征匹配算法对报废板材的灰度图像信息进行模板匹配处理，得到匹配后的报废板材的灰度图像信息；通过Hough找圆算法以及LSD算法对匹配后的报废板材的灰度图像信息进行开孔直线查找处理，得到报废板材的开孔边缘信息；对报废板材的开孔边缘信息依次进行拟合预处理，得到报废板材的开孔位置信息和报废板材的开孔尺寸信息；将报废板材的尺寸信息、报废板材的位置信息、报废板材的开孔位置信息和报废板材的开孔尺寸信息进行保存，得到报废板材的加工DXF信息；根据报废板材的加工DXF信息，确定开孔的最小外接矩形尺寸信息与开孔的最小外接矩形位置信息；设置参数信息，所述参数信息包括影响启发因素权重、影响信息素浓度权重、信息素的挥发率参数、面积比影响因子、长宽比影响因子和迭代次数；根据开孔的最小外接矩形尺寸信息与开孔的最小外接矩形位置信息以及参数信息，定义蚁群启发式，构建改进蚁群算法；基于改进蚁群算法，设置初始信息素，并将报废板材的加工DXF信息随机分配至蚂蚁进行排样，得到排样结果；根据排样结果对改进蚂蚁算法进行信息素挥发与更新，并获取报废板材的利用率，循环对报废板材的加工DXF信息随机分配至蚂蚁进行排样步骤，直至迭代次数达到预设阈值，输出报废板材的柔性排样序列DXF信息；根据报废板材的柔性排样序列DXF信息，提取开孔的最小外接矩形尺寸信息与开孔的最小外接矩形位置信息；根据开孔的最小外接矩形尺寸信息，进行排序处理，得到排序后的开孔的最小外接矩形尺寸信息；根据排序后的开孔的最小外接矩形尺寸信息与开孔的最小外接矩形位置信息，设置最低水平线；基于最低水平线逐个取出报废板材并确定报废板材对应的报废区域；构建预设放置规则，基于报废板材对应的报废区域，对报废板材进行柔性排样处理，并更新最低水平线；基于更新后的最低水平线，循环对报废板材进行柔性排样处理，得到报废板材的柔性排样DXF文件；基于报废板材的柔性排样DXF文件对报废板材进行二次开料处理，得到排样后的板材，包括：首先建立数学模型，其表达式如下所示： ；上式中，为板材利用率计算公式，为第个排入矩形的面积，为第个开孔及开槽的面积最小外接矩形面积，表示长度，表示宽度，表示共有个排入的矩形，表示共个开孔及开槽的面积最小外接矩形；根据数学模型，蚁群算法步骤为：步骤1）：首先输入原始尺寸数据；步骤2）：设置参数，，其中为影响启发因素以及信息素浓度的影响权重；是信息素的挥发率参数，其取值范围是[0,1]，为面积比影响因子，为长宽比影响因子，是迭代次数；步骤3）：给蚂蚁随机分配待排样矩形；步骤4）：为适应报废板材二次开料回收的任务，提出一种改进的启发式定义，其定义式如下所示： ；其中，为第个待排入矩形的宽，为第个待排入矩形的长，为面积比影响因子，为长宽比影响因子，表示矩形与矩形之间的启发信息；步骤5）：进入蚁群算法循环，判断是否达到迭代最大迭代次数，若达到最大迭代次数跳到步骤11），若无，则进入步骤6）；步骤6）：设置初始信息素，并使得每一个待规划矩形在时刻的信息素为1；步骤7）：对蚂蚁随机选择的矩形进行排样，其表达式为： ；上式中，为时刻蚂蚁由矩形选择矩形的概率，剩余待排样矩形的总个数是时刻矩形到矩形时的信息素浓度，为时刻矩形与矩形之间的的启发信息值，是时刻矩形到矩形时的信息素浓度，为时刻的矩形与矩形之间的启发信息值；步骤8）：判断矩形是否排样完毕，若排样完毕排则更新信息素，若未为排完则返回执行步骤2）；其中在每次迭代结束后，信息素会以一定的速率挥发或衰减，采用采用如下的公式进行信息素的挥发，信息素挥发公式如下所示： ；其中，为信息素释放的总量，用于控制信息素的增加率，为蚂蚁在路径到上释放的信息素量，为蚂蚁所选的路径长度，是蚂蚁所选路径上的信息素的浓度；在每个迭代周期结束后，根据蚂蚁找到的路径质量来更新全局信息素，采用如下公式更新全局信息素，其表达式为： ；上式中，是最佳蚂蚁所选路径上的信息素更新量，是迭代中算法找到的当前最优解的路径长度；步骤9）：计算板材利用率并保存；步骤10）：重复执行步骤2）到步骤9），当迭代次数达到最大迭代次数时输出停止执行蚁群算法；步骤11）：在结束算法后根据信息素矩阵和启发式规则选择信息素浓度较高且板材利用率最高的排序规则作为最优解。

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