[发明专利]一种送料纠偏方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用于自动加工设备的送料纠偏方法，其特征在于，包括下述步骤：

当送料设备按照预设长度输送目标材料至加工区域后，对所述目标材料进行拍照操作，得到初始材料图片；

对所述初始材料图片进行图像识别操作，得到初始定位数据；

判断所述初始定位数据是否超出加工设备的幅面；

若所述初始定位数据未超出所述加工设备的幅面，则启动所述加工设备对所述目标材料进行材料加工操作；

若所述初始定位数据超出所述加工设备的幅面，则计算所述初始定位数据超出所述幅面的偏向数据，并基于所述偏向数据对所述送料设备的送料位置以及所述目标材料的当前位置进行纠偏操作，直至所述目标材料的定位数据未超出所述幅面，启动所述加工设备对所述目标材料进行材料加工操作。

2.根据权利要求1所述的应用于自动加工设备的送料纠偏方法，其特征在于，在所述计算所述初始定位数据超出所述幅面的偏向数据，并基于所述偏向数据对所述送料设备的送料位置以及所述目标材料的当前位置进行纠偏操作，直至所述目标材料的定位数据未超出所述幅面，启动所述加工设备对所述目标材料进行材料加工操作的步骤之后，还包括：

当所述送料设备满足预设输送次数之后，在历史输送数据中采集每次输送的所述初始定位数据以及所述偏向数据；

将所述初始定位数据以及所述偏向数据输入至待训练的预测模型进行模型训练操作，得到训练好的预测模型；

当所述送料设备输送所述目标材料至所述加工区域后，采集当前目标材料所对应的当前定位数据；

将所述当前定位数据输入至所述训练好的预测模型进行偏向预测操作，得到预测偏向数据；

基于所述预测偏向数据对所述送料设备的送料位置以及所述目标材料的当前位置进行所述纠偏操作。

3.根据权利要求1所述的应用于自动加工设备的送料纠偏方法，其特征在于，所述预测模型为BP神经网络预测模型。

4.根据权利要求1所述的应用于自动加工设备的送料纠偏方法，其特征在于，在所述计算所述初始定位数据超出所述幅面的偏向数据，并基于所述偏向数据对所述送料设备的送料位置以及所述目标材料的当前位置进行纠偏操作，直至所述目标材料的定位数据未超出所述幅面，启动所述加工设备对所述目标材料进行材料加工操作的步骤之后还包括：

将每次输送的所述初始定位数据以及所述偏向数据存储至区块链中。

5.一种应用于自动加工设备的送料纠偏装置，其特征在于，包括：

材料拍照模块，用于当送料设备按照预设长度输送目标材料至加工区域后，对所述目标材料进行拍照操作，得到初始材料图片；

图像识别模块，用于对所述初始材料图片进行图像识别操作，得到初始定位数据；

定位判断模块，用于判断所述初始定位数据是否超出加工设备的幅面；

定位确认模块，用于若所述初始定位数据未超出所述加工设备的幅面，则启动所述加工设备对所述目标材料进行材料加工操作；

送料纠偏模块，用于若所述初始定位数据超出所述加工设备的幅面，则计算所述初始定位数据超出所述幅面的偏向数据，并基于所述偏向数据对所述送料设备的送料位置以及所述目标材料的当前位置进行纠偏操作，直至所述目标材料的定位数据未超出所述幅面，启动所述加工设备对所述目标材料进行材料加工操作。

6.根据权利要求5所述的应用于自动加工设备的送料纠偏装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据采集模块，用于当所述送料设备满足预设输送次数之后，在历史输送数据中采集每次输送的所述初始定位数据以及所述偏向数据；

模型训练模块，用于将所述初始定位数据以及所述偏向数据输入至待训练的预测模型进行模型训练操作，得到训练好的预测模型；

当前定位数据采集模块，用于当所述送料设备输送所述目标材料至所述加工区域后，采集当前目标材料所对应的当前定位数据；

偏向预测模块，用于将所述当前定位数据输入至所述训练好的预测模型进行偏向预测操作，得到预测偏向数据；

纠偏操作模块，用于基于所述预测偏向数据对所述送料设备的送料位置以及所述目标材料的当前位置进行所述纠偏操作。