[发明专利]切坡口参考线重定位方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及智能切割技术领域，公开了一种切坡口参考线重定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取模板参考线，识别所述模板参考线的线条类型；按照预设规则将所述模板参考线转换为与各所述线条类型对应的目标线型数据结构；分类遍历各所述线条类型对应的所述目标线型数据结构，计算各所述目标线型数据结构对应的最优补偿距离；根据各目标线型数据结构对应的所述最优补偿距离，利用所述线条类型对应的偏移计算函数生成重定位参考线，本发明对模板参考线的每段线均单独进行重定位，适应局部尺寸偏差，从而提高切割准确性。

技术领域

本发明涉及智能切割的技术领域，尤其涉及一种切坡口参考线重定位方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在智能切割领域，待切割的工件，常常因来料一致性不足，其实际尺寸与图纸存在一定偏差，如图1所示，实线部分为工件在图纸中的形状，虚线部分为工件的实际形状。以图纸中模板的工件边缘轮廓作为实际的工件边缘轮廓，存在尺寸偏差，导致定位偏差，切割不精准。因此，如何降低定位偏差，提高切坡口定位准确性是亟待解决的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种切坡口参考线重定位方法、装置、设备及计算机存储介质，旨在解决现有技术中因来料与图纸中工件尺寸存在偏差，导致切坡口定位不准确的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种切坡口参考线重定位方法，所述切坡口参考线重定位方法包括以下步骤：

获取工件的模板参考线，识别所述模板参考线的线条类型；

按照预设规则将所述模板参考线转换为与各所述线条类型对应的目标线型数据结构；

分类遍历各所述线条类型对应的所述目标线型数据结构，计算各所述目标线型数据结构对应的最优补偿距离；

根据各目标线型数据结构对应的所述最优补偿距离，利用所述线条类型对应的偏移计算函数生成所述工件的重定位参考线。

优选地，所述分类遍历各所述线条类型对应的所述目标线型数据结构，计算各所述目标线型数据结构对应的最优补偿距离，包括：

分类遍历各所述线条类型对应的所述目标线型数据结构，计算遍历到的目标线型数据结构的偏移点云与实际工件轮廓的统计距离误差；

选取所述统计距离误差的最小值，作为各目标线型数据结构对应的最优补偿距离。

优选地，所述分类遍历各所述线条类型对应的所述目标线型数据结构，计算遍历到的目标线型数据结构的偏移点云与实际工件轮廓的统计距离误差，包括：

分类遍历各所述线条类型对应的所述目标线型数据结构，根据遍历到的目标线型数据结构，选取对应的生成点云方式，根据所述生成点云方式生成所述当前线型数据结构的目标点云；

对所述目标点云中的每个点，搜索每个点在工件实际轮廓点云上的邻近点，并计算每个点到所述邻近点的距离之和；

计算所述目标点云中所有点的所述距离之和的距离平均和，将所述距离平均和作为所述当前线型数据结构的偏移点云与实际工件轮廓的统计距离误差。

优选地，所述对所述目标点云中的每个点，搜索每个点在工件实际轮廓点云上的邻近点，并计算每个点到所述邻近点的距离之和，包括：

根据工件实际轮廓点云创建KD搜索树；

利用KD搜索树在预设搜索半径范围内对所述目标点云中的每个点，搜索每个点在工件实际轮廓点云上的邻近点，并计算每个点到所述邻近点的距离之和。

优选地，所述目标线型数据结构包括直线数据结构；