[发明专利]基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护方法

说明书

本申请是申请号为201410494784.8、专利名称为《基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统及方法》专利的分案申请。

技术领域

本发明属于电子信息技术领域，涉及一种模具监视系统，尤其涉及一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统；同时，本发明还涉及一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护方法。

背景技术

射出成型机作为加工行业最重要的成型设备，其动定模好坏直接关系到产品质量优劣。此外由于动定模在加工生产成本中占较大比重，其使用寿命直接影响产品成本。因此，提高动定模安全水平，并对其进行监视保护，延长其使用周期，是产品加工业降低成本、提高效率的重要砝码。而在实际生产中，由于模具更换频繁，成型机运行时，每个生产周期内价值高昂的模具都可能因为产品残留或滑块错位等而有损坏的危险，本发明涉及一种外形轮廓匹配的成型机在线监视系统和方法均可以有效应对各种潜在问题，从而避免停机修模，降低生产成本，提高产品质量，保障交货工期。

目前现有的技术中对模具进行在线监视保护，大多使用光电对射传感器判断是否有产品在完成后自动掉落，从而认为动定模内壁是否干净，使用低压触控决定是否进行下一次产品的生产循环。由于静电原因，产品顶出时并非不可能完全脱落，脱落过程有可能无法触发光电对射的检测信号，使得成型机认为产品并无脱落，从而误报警停止全自动成型过程，减缓的产品生产效率。又或者有一部分产品脱落但另一部分产品并未脱落，但是光电对射检测到有产品脱落误认为动定模已干净可进行下一次合模动作，出现动定模压模现象出现，导致动定模损坏。

有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的模具监视方式，以便克服现有监视方式的上述缺陷。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护方法，可快速准确的获取动定模好坏与否信息，弥补现有模具在线监视保护技术的不足。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护方法，所述在线监视保护方法包括如下步骤：

近红外混合可见光光源在机械治具上产生近红外混合可见光；

图像获取装置获取机械治具的图像，并发送至图像处理装置；

图像处理装置接收图像获取装置的图像信息，采用外形轮廓匹配的图像处理算法，通过采集机械治具的近红外融合可见光图像，与标准图像的外形轮廓进行匹配；并根据匹配结果生成控制命令；

治具控制系统接收图像处理装置的控制命令，以此控制机械治具的动作。

作为本发明的一种优选方案，所述在线监视保护方法具体包括如下步骤：

当落料动作结束后，射出成型装置给在线监视保护系统一个串口信号告知落料已结束，要求在线监视保护系统进行标准定模图像抓拍；工业相机进行图像抓拍；

预处理步骤，对抓拍到的图像进行预处理，预处理包括噪声滤除、对比度增强等，然后进行轮廓处理，提取轮廓参数，并存入相应数据文件；

学习步骤，在监视前自动进行多幅标准模板图像的抓取，对标准图像之间的变化量进行学习统计，所有图像学习完成后，在这些图像的基础上，同时累积成一幅平均值图像，该图像作为基准模板图像；学习后，所有从学习到的标准图像模板中提取的轮廓，按照时间顺序，排成队列，存储在内存中；所有图像学习完成后，在这些图像的基础上，同时累积成一幅平均值图像，该图像作为基准模板图像，在此基准模板图像上也提取轮廓并存储；即学习了N次后，可获得N+1个标准轮廓参数集；

判断步骤，判断动定模是否有问题，判断步骤具体包括：

学习完成后，进入监视保护状态；此时，内存中的轮廓队列有N+1个，其中基准模板的轮廓排在最前面；

当落料动作结束后，抓拍当前动定模的实时图像，首先检查实时图像特定参考区域的灰度值，如果变化较小，在允许范围内，则当作正常图像；否则，可直接当作异常输出报警；

利用轮廓提取方法提取当前图像中的目标轮廓，首先与基准图像的轮廓参数进行比较，如果正常，则直接输出；如果异常，则与内存中轮廓队列中的每一个标准轮廓进行交叉矩比较，按照最小距离优先的原则，找到最相似的标准模板图像；

根据轮廓参数，计算当前图像和最相似标准图像的空间变形矩阵，纠正实时图像的空间变形，然后比较纠正后的图像与最相似图像的灰度变化较大的部分；

分割出灰度变化大于30灰阶值部分的区域，剔除瑕疵面积小于10像素、长及高小于3像素的干扰，枚举剩下的所有区域，即为可能存在异常的位置，输出报警。