[发明专利]基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法

权利要求书

1.一种基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，包含如下步骤：

训练数据驱动赋权的目标检测模型；

对轧辊的图片进行目标检测与三维定位；

与PLC控制系统建立通信控制关系。

2.如权利要求1所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，所述训练数据驱动赋权的目标检测模型包含如下子步骤：

采集若干张所述轧辊的照片，并对所述轧辊的照片的抓取区域进行扣取与标注；

将经过标注的所述轧辊的抓取区域图片作为前景与图像识别数据集进行拼接；

定义椭圆区域内的虚景框水平非极大值抑制方法；

选取神经网络模型，训练出目标检测模型。

3.如权利要求2所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，所述椭圆区域内的虚景框水平非极大值抑制方法的定义如下：

其中S_i表示第i个虚景框的置信度，b_ix表示经过常规NMS后保留的虚景框的X轴坐标，b_iy表示经过常规NMS后保留的虚景框的Y轴坐标，f表示所述椭圆区域函数。

4.如权利要求3所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，所述椭圆区域函数f的定义如下：

其中（x₀，y₀）表示基准检测框中心点的位置，（x，y）表示其他检测框中心点的位置，a、b用于表示椭圆区域大小，h、w分别表示目标框的像素高和宽。

5.如权利要求2所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，所述神经网络模型包括但不限于YOLOv5l。

6.如权利要求2所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，所述图像识别数据集为MS COCO。

7.如权利要求2所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，将所述轧辊的抓取区域图片与所述图像识别数据集进行拼接时，采取边界元素镜像填充的方式合成。

8.如权利要求1所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，对所述轧辊的图片进行目标检测与三维定位包含如下子步骤：

捕获所述轧辊的图片并获得轧辊的深度图；

使用所述目标检测模型预测所述轧辊的像素二维坐标；

结合所述轧辊的深度图与所述轧辊的像素二维坐标计算出所述轧辊的三维世界坐标。

9.如权利要求1所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，与所述PLC控制系统建立通信控制关系包含如下子步骤：

设计出足够传递信息的发送报文与应答报文；

将PLC控制程序与抓取系统建立连接；

PLC控制程序对抓取系统进行通信控制。

10.如权利要求1所述基于视觉定位的冷轧厂轧辊的自动抓取方法，其特征在于，所述发送报文的长度为6字节，所述应答报文的长度为40字节。