[发明专利]一种基于人工智能的金属板材自动化加工系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的金属板材自动化加工系统，其特征在于，包括取料模块、板材定位模块、板材加工模块、模型设计模块、码垛模块、储存模块和服务器；

所述模型设计模块用于用户设计金属板材加工模型，并将设计完成的金属板材加工模型发送到储存模块进行储存；所述储存模块包括模型库和记录库，所述记录库用于储存金属板材加工记录，所述模型库用于储存由模型设计模块发送的金属板材加工模型；

所述取料模块用于提取待加工金属板材；所述取料模块与板材定位模块通信连接；所述板材定位模块用于将提取的待加工金属板材固定到指定的金属板材加工位置，当将提取的待加工金属板材固定到指定的金属板材加工位置时，生成定位完成信号，并将定位完成信号发送到服务器，服务器接收由板材定位模块发送的定位完成信号，生成加工信号，将加工信号发送到板材加工模块；

所述板材加工模块用于按照金属板材加工模型对金属板材加工位置上的金属板材进行加工，板材加工模块接收由服务器发送的加工信号，板材加工模块开始按照金属板材加工模型对金属板材加工位置上的金属板材进行加工，当加工完成时，生成加工完成信号，并将加工完成信号发送到服务器，服务器接收由板材加工模块发送的加工完成信号，生成码垛信号，将码垛信号发送到码垛模块；所述码垛模块用于将加工后的金属板材进行码垛；码垛模块接收由服务器发送的码垛信号，对加工完成的金属板材进行码垛；

用户使用模型设计模块设计金属板材加工模型的方法包括：

步骤SA1：获取加工模型的参照模型，参照模型包括图纸、图片和三维模型；

步骤SA2：对参照模型进行处理，获得模型参数，设置模拟建模模型，将模型参数输入至模拟建模模型获取输出结果并标记为初级模型；

步骤SA3：用户根据设计参数对初级模型进行调整，将调整后的初级模型标记为加工模型：

步骤SA2中设置模拟建模模型的方法包括：

获取历史建模数据；所述历史建模数据包括模型参数和对应的模拟模型；构建人工智能模型；将历史建模数据和对应的模拟模型按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为模拟建模模型；

对于步骤SA2中对参照模型进行处理的方法包括：

当参照模型是图纸时，设置图名对照表，根据图名对照表对图纸的图名进行校正，检查图纸边框，当图纸没有图纸边框时，进行手动添加；识别图纸边框，根据图纸边框将图纸进行分割，识别分割后的图纸图名，根据图纸图名建立图纸块，提取每个图纸块中的轮廓和尺寸，将提取的图纸块中的轮廓和尺寸标记为模型参数；

当参照模型是图片时，提取图片轮廓，根据图片轮廓设置单边比例系数，设置图片轮廓其中一条边长的尺寸，获得图片轮廓中全部边长的尺寸，将图片轮廓和尺寸标记为模型参数；

当参照模型是三维模型时，将三维模型直接标记为初级模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属板材自动化加工系统，其特征在于，取料模块提取待加工金属板材的方法包括：

获取待加工金属板材图像和待加工金属板材背景图像，将待加工金属板材图像和待加工金属板材背景图像进行图像预处理，并将图像预处理之后的图像分别标记为待加工金属板材灰度图像和背景灰度图像；

将待加工金属板材灰度图像和背景灰度图像进行对比，对待加工金属板材灰度图像进行边界标记，根据边界标记获得待加工金属板材轮廓，根据待加工金属板材轮廓获得待加工金属板材轮廓重心，对待加工金属板材轮廓重心进行标记，控制吸附装置在重心标记点进行吸附，提取待加工金属板材。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的金属板材自动化加工系统，其特征在于，板材定位模块将提取的待加工金属板材固定到指定的金属板材加工位置的方法包括：

获取待加工金属板材轮廓、待加工金属板材轮廓重心和指定的金属板材加工位置，根据待加工金属板材轮廓和指定的金属板材加工位置设置待加工金属板材在加工位置上的边界线，在边界线上设置扫描单元，根据待加工金属板材轮廓重心在金属板材加工位置上设置参考点，将待加工金属板材轮廓重心与参考点对齐，放置待加工金属板材，通过扫描单元进行扫描，当待加工金属板材压在边界线上时，将会被扫描单元扫描到，重新调整待加工金属板材的位置，直到待加工金属板材全部在边界线内。