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申请/专利权人：江苏腾通包装机械有限公司

摘要：本发明涉及自动化控制技术领域，具体为一种包装机械手臂控制系统，系统包括位置偏移监控模块、路径规划模块、动作调整模块和优化控制模块。本发明，通过捕捉的关键特征信息与预设标准比较的处理逻辑，实现产品位置偏差的精准计算，提高了产品定位的准确性，优化包装效率和精确度，结合动态环境信息进行路径规划，使机械手臂能够在复杂环境中灵活应对各种障碍，调整机械手臂的参数，直接响应位置偏差数据，使得产品对齐过程更为流畅，减少了对产品的物理压力，通过分析机械手臂操作数据，优化控制参数，适应不同的包装材料和产品形状，提升了整体包装过程的稳定性和效率，减少了资源浪费并提升了操作安全性。

主权项：1.一种包装机械手臂控制系统，其特征在于，所述系统包括：位置偏移监控模块基于包装生产线环境，通过图像传感器捕捉包装线产品图像，对产品图像进行分析，识别图像的关键特征信息，与预设的标准产品位置进行像比较，计算产品的位置偏差，得到偏移量数据；路径规划模块基于所述偏移量数据，结合机械手臂的当前位置和周围障碍物的动态信息，计算机械手臂避开障碍，并移动到目标位置的最佳路径，得到优化路径规划结果；动作调整模块基于所述优化路径规划结果和偏移量数据，计算机械手臂调整参数，调整参数包括旋转角度和速度，通过控制器实时调整机械手臂的动作，移动产品对齐包装位置，得到动作调整信息；优化控制模块实施所述动作调整信息，实时收集的机械手臂操作数据，分析识别操作效率，并监测识别操作过程中产品发生的形变，根据差异化包装材料和产品形状，调整机械手臂的速度和力度设置，优化包装过程中的稳定性和效率，生成参数优化信息；所述识别图像的关键特征信息的方法为：基于包装生产线环境，通过图像传感器捕捉包装线产品图像，得到连续图像序列集；基于所述连续图像序列集，构建边缘增强算子，通过公式： ；计算图像位置的边缘强度，识别图像边缘特征；其中，表示在图像中位置的边缘强度值，和分别表示图像中的行索引和列索引，和分别是调整图像水平和垂直梯度灵敏度的权重系数，表示在位置处图像在水平方向的梯度，表示在位置处图像在垂直方向的梯度；基于所述连续图像序列集，利用角点检测算法，通过公式： ；计算角点响应值，识别图像的角点特征；其中表示图像中目标窗口的角点响应值，、和是权重参数，表示图像目标窗口二阶矩阵的行列式，表示图像目标窗口二阶矩阵的迹；基于所述连续图像序列集，利用纹理分析算法，通过公式： ；计算纹理特征值，识别图像的纹理特征，并与所述角点特征和边缘特征整合，得到图像的关键特征信息；其中，表示在图像位置的纹理特征值，表示在图像的纹理窗口内，灰度值和在位置同时出现的概率，是调整参数，和表示灰度值；所述偏移量数据的获取步骤为：获取预设的标准产品位置数据，包括标准的边缘、角点和纹理的位置信息，得到标准位置信息；基于所述标准位置信息，利用所述图像的关键特征信息，提取当前产品关键特征的位置信息并与标准位置信息进行对比，通过公式： ； ；计算产品在包装线上的偏移量，得到偏移量数据：其中，和分别表示产品在包装线上的水平和垂直方向上的偏移量，和是权重因子，和表示关键特征在图像中的当前位置坐标，代表特征的索引，和表示预设的标准产品位置中关键特征的坐标，是指数参数，是特征的总数；所述优化路径规划结果的获取步骤为：基于所述偏移量数据，收集机械手臂当前的位置坐标和周围障碍物的动态信息，包括障碍物的位置、移动速度和预计路径，识别潜在的移动路径，并通过公式： ；计算每条路径的评分；其中，、和是权重参数，表示路径上第点到目标的直线距离，表示路径上第点与最近障碍物的距离，表示第条路径的评分，表示第条路径上的点数；基于所述每条路径的评分，通过对比值的大小，选择目标评分的路径，得到优化路径规划结果；所述动作调整信息的获取步骤为：基于所述优化路径规划结果和偏移量数据，通过公式： ； ；计算机械手臂的调整参数，包括旋转角度调整值和速度调整值；其中，为旋转角度调整值，为速度调整值，和分别为水平和垂直偏移量，为速度调整系数，和为微调参数，为速度降低因子；基于所述机械手臂的调整参数，通过控制器实时调整机械手臂的动作，得到动作调整信息；所述识别操作效率的方法为：实施所述动作调整信息，实时收集的机械手臂操作数据，包括机械手臂的移动速度、旋转角度、任务时间和完成的任务数量；基于所述机械手臂操作数据，通过公式： ；计算操作效率指标，评估机械手臂的操作效率；其中，为操作效率指标，为标准完成时间，为实际完成时间，为完成的任务数量，为应完成的总任务数量，为时间差，、和为权重参数，表示自然对数的底数；所述识别操作过程中产品发生的形变的方法为：通过安装在机械手臂外侧的图像传感器，实时监测产品在操作过程中的形状变化，并通过公式： ；计算形变量；其中，为形变量，表示产品在操作过程中的形变程度，表示产品在操作过程中第点的坐标，表示产品在初始状态下第点的坐标，、和是权重参数，是形变敏感度权重系数，表示点的总数；基于所述形变量，与预设的形变阈值进行比较，识别所述形变量是否超过阈值，判断形变是否明显，得到形变识别结果；所述参数优化信息的获取步骤为：基于所述操作效率指标，通过公式： ；计算调整后的速度；其中，为调整后速度，为当前速度，为速度调整系数，为修正系数，为目标操作效率指标，为当前操作效率指标；基于所述形变量，通过公式： ；计算调整后的力度；其中，为调整后力度，为当前力度，为力度调整系数，为当前形变量，为允许的最大形变量，为形变量修正系数；基于所述调整后的速度和调整后的力度，调整机械手臂的速度和力度设置，生成参数优化信息。

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