一种刀具缺陷修复方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及智能制造加工技术领域，尤其涉及一种刀具缺陷修复方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在加工领域，可以发现精密数控加工刀具的生产过程中，都会在涂层之前增加一道刃磨工序，实现刀具刃口的快速成型。刀具在微刃磨削过程中，由于砂轮磨粒和刀具材料本身的不均匀性，不可避免地会在刀具刃口处产生微观缺陷，加速刀具在切削过程中磨损，影响刀具切削性能。同时刀具的性能直接影响加工效率和已加工零件的表面质量，即使对刀具刃口进行仔细的磨削，刀具刃区的形貌依然会存在细小缺陷。刃口缺陷形式一般指刀具刃口毛刺、粘附、微崩缺、微裂纹、钴浸出等缺陷，钝化前刀具刃口部分在砂轮加工过程中，刀具前后刀面存在着深浅不一的加工痕迹，同时切削刃口部分存在着明显的锯齿现象，由于刀具刃口的结构特性，在加工过程中刃口部分承受大部分的切削力，这些微观缺陷的存在会降低刀具刃口的强度和抗冲击能力，使刃口进一步发生崩刃、卷刃或其他形式的损坏，降低刀具的使用寿命。
3.目前市面上常见的喷砂设备包括手动喷砂机、自动输送式喷砂机和非标自动喷砂机等类型，这些喷砂设备在外观、体积和工件输送方式上存在差异，但是在内部结构或是喷枪的夹持处理方式上都为固定式喷枪。
4.现有技术中的喷砂设备不能在喷砂加工的过程中主动移动喷砂位置以满足刀具的不同喷砂钝化位置和时间需求，更不用说在对刀具的喷砂加工中实现可视化和智能化。


技术实现要素：

5.有鉴于此，有必要提供一种刀具缺陷修复方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中不能针对刀具缺陷调整喷砂策略实现刀具缺陷的准确修复的问题。
6.为达到上述技术目的，本发明采取了以下技术方案：第一方面，本发明提供了一种刀具缺陷修复方法，包括：获取缺陷刀具的图像信息，对图像信息进行校正得到校正图像；基于hog算法，对校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围；根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对缺陷刀具进行修复的修复路径；基于修复路径，通过喷砂装置对缺陷刀具进行修复。
7.优选的，获取缺陷刀具的图像信息，根据图像信息进行校正得到校正图像，包括：设置棋盘格，通过棋盘格确定双目相机的相机参数；调用预设的校正函数，将相机参数作为校正函数的输入，输出得到双目相机的校正参数；根据相机参数和校正参数对图像信息进行校正得到校正图像。
8.优选的，设置棋盘格，通过棋盘格确定双目相机的相机参数，包括：
测量棋盘格的黑白方格的物理长度；调用双目相机获取不同角度的若干张棋盘格图像，不同角度的若干张棋盘格图像包括左目相机拍摄的若干左目棋盘格图像和右目相机拍摄的若干右目棋盘格图像；根据左目棋盘格图像和右目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的位置进行标定得到相机参数。
9.优选的，根据左目棋盘格图像和右目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的位置进行标定得到相机参数，包括：根据若干左目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的坐标位置得到若干个左目内参数据，根据左目内参数据得到左目内参矩阵k1和左目畸变系数向量d1；根据若干右目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的坐标位置得到若干个右目内参数据，根据右目内参数据得到右目内参矩阵k2和右目畸变系数向量d2。
10.优选的，基于hog算法，对校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围，包括：对校正图像进行预处理得到去噪校正图像；计算去噪校正图像中每个像素的梯度，根据每个像素的梯度将去噪校正图像划分为若干个单元格；统计每个单元格的梯度直方图得到每个单元格的描述符；将预设数量的单元格组成块，将同一块内所有单元格的描述符串联得到该块的特征描述符；将所有块的特征描述符串联得到图像的hog特征；根据hog特征确定待修复位置和待修复范围。
11.优选的，对校正图像进行预处理得到去噪校正图像，包括：将校正图像进行灰度化处理得到灰度化校正图像；通过预设归一化方法将灰度化校正图像进行归一化得到去噪校正图像。
12.优选的，根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对缺陷刀具进行修复的修复路径，包括：获取喷砂装置的位置信息和姿态信息，根据位置信息、姿态信息和待修复位置确定初始路径；根据待修复范围确定插补点，根据插补点确定初始路径的若干个中间点；基于逆运动学，根据初始路径和若干个中间点确定修复路径。
13.第二方面，本发明还提供了一种刀具缺陷修复装置，包括：校正模块，用于获取缺陷刀具的图像信息，对图像信息进行校正得到校正图像；特征提取模块，用于基于hog算法，对校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围；规划模块，用于根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对缺陷刀具进行修复的修复路径；修复模块，用于基于修复路径，通过喷砂装置对缺陷刀具进行修复。
14.第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，存储器，用于存储程序；
处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的刀具缺陷修复方法中的步骤。
15.第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实现方式中的刀具缺陷修复方法中的步骤。
16.采用上述实施例的有益效果是：本发明提供的一种刀具缺陷修复方法、装置、设备及存储介质，通过双目相机获取缺陷刀具的图像信息，对缺陷刀具的图像信息进行校正得到校正图像，避免图像因失真导致对刀具缺陷识别出现误差，提高了图像的真实性，根据校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围，确定了刀具缺陷的具体位置和范围大小，准确确定了刀具的缺陷部位，根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对刀具缺陷进行修复的修复路径，基于修复路径，通过喷砂装置对刀具缺陷进行修复，可以根据刀具的不同缺陷调整修复的策略，针对刀具的缺陷部位进行修复，本发明准确识别刀具的缺陷部位，针对不同的刀具的缺陷部位规划不同的刀具修复路径，对不同的刀具的缺陷部位实现准确修复。
附图说明
17.图1为本发明提供的刀具缺陷修复方法的一实施例的流程示意图；图2为图1中步骤s101的一实施例的流程示意图；图3为图2中步骤s201的一实施例的流程示意图；图4为图1中步骤s102的一实施例的流程示意图；图5为图1中步骤s103的一实施例的流程示意图；图6为本发明提供的刀具缺陷修复装置的一实施例的结构示意图；图7为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
18.下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本技术一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
19.在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
20.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
21.本发明提供了一种刀具缺陷修复方法、装置、设备及存储介质，以下分别进行说明。
22.请参阅图1，图1为本发明提供的刀具缺陷修复方法的一实施例的流程示意图，本发明的一个具体实施例，公开了一种刀具缺陷修复方法，包括：s101、获取缺陷刀具的图像信息，对图像信息进行校正得到校正图像；s102、基于hog算法，对校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围；s103、根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对缺陷刀具进行修复的修复路
径；s104、基于修复路径，通过喷砂装置对缺陷刀具进行修复。
23.在上述实施例中，通过双目相机获取缺陷刀具的图像信息，双目相机方便进行坐标转换，可以准确得到图像信息中所有刀具信息的位置信息，也即坐标信息，方便针对刀具的缺陷规划修复路径。
24.对校正图像进行进一步处理，再通过hog算法将处理后的校正图像进行特征提取，准确识别校正图像中的刀具缺陷，确定刀具缺陷的位置信息以及刀具的缺陷范围，即待修复位置和待修复范围。
25.根据刀具的缺陷情况以及喷砂装置的位置进行路径规划，针对不同的刀具缺陷的位置和范围规划出特定的修复路径，以便喷砂装置实现对刀具缺陷的精准修复。
26.作为优选的实施例，本发明中的喷砂装置是一种喷砂机器人，该喷砂机器人可以根据确定的修复路径对刀具的缺陷处进行喷砂修复，避免对刀具中其他部位也进行喷砂处理。
27.与现有技术相比，本实施例提供的一种刀具缺陷修复方法，通过双目相机获取缺陷刀具的图像信息，对缺陷刀具的图像信息进行校正得到校正图像，避免图像因失真导致对刀具缺陷识别出现误差，提高了图像的真实性，根据校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围，确定了刀具缺陷的具体位置和范围大小，准确确定了刀具的缺陷部位，根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对刀具缺陷进行修复的修复路径，基于修复路径，通过喷砂装置对刀具缺陷进行修复，可以根据刀具的不同缺陷调整修复的策略，针对刀具的缺陷部位进行修复，本发明准确识别刀具的缺陷部位，针对不同的刀具的缺陷部位规划不同的刀具修复路径，对不同的刀具的缺陷部位实现准确修复。
28.请参阅图2，图2为图1中步骤s101的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，获取缺陷刀具的图像信息，根据图像信息进行校正得到校正图像，包括：s201、设置棋盘格，通过棋盘格确定双目相机的相机参数；s202、调用预设的校正函数，将相机参数作为校正函数的输入，输出得到双目相机的校正参数；s203、根据相机参数和校正参数对图像信息进行校正得到校正图像。
29.在上述实施例中，棋盘格为黑白棋盘格，双目相机通过该黑白棋盘格进行标定确定出双目相机的相机参数，双目相机的相机参数可以实现对图像信息的坐标转换，确定刀具中缺陷的位置信息。
30.预设的校正函数为stereocalibrate函数，stereocalibrate函数以双目相机的相机参数作为输入，以校正参数作为输出，通过stereocalibrate函数确定出双目相机的所有校正参数，以便实现校正，校正参数包括左右目的旋转矩阵r、平移向量t。
31.通过相机参数和校正参数对图像信息进行校正，提高失真的图像信息的真实性，以便可以准确提取出图像信息中的刀具缺陷特征，从而对于刀具缺陷进行精确修复。
32.请参阅图3，图3为图2中步骤s201的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，设置棋盘格，通过棋盘格确定双目相机的相机参数，包括：s301、测量棋盘格的黑白方格的物理长度；s302、调用双目相机获取不同角度的若干张棋盘格图像，不同角度的若干张棋盘
格图像包括左目相机拍摄的若干左目棋盘格图像和右目相机拍摄的若干右目棋盘格图像；s303、根据左目棋盘格图像和右目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的位置进行标定得到相机参数。
33.在上述实施例中，通过棋盘格进行相机标定，确定相机参数。提前准备一张棋盘格图片，将其粘贴于墙面，并用刻度直尺测量黑白方格的真实物理长度，并记录下来。
34.需要说明的是，实际也可以通过其他图片的形式实现相机标定，图片的放置方式也可以采用其他方式，对于黑白方格的测量方式也不局限于通过刻度直尺进行测量，本发明对此都不做进一步限制。
35.双目相机从不同的角度对棋盘格进行拍摄，获取多张不同角度的棋盘格图像，通过多张不同角度的棋盘格图像进行标定，提高获取的相机参数的准确性。
36.在本发明的一些实施例中，根据左目棋盘格图像和右目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的位置进行标定得到相机参数，包括：根据若干左目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的坐标位置得到若干个左目内参数据，根据左目内参数据得到左目内参矩阵k1、左目畸变系数向量d1；根据若干右目棋盘格图像在黑白方格的物理长度方向上的坐标位置得到若干个右目内参数据，根据右目内参数据得到右目内参矩阵k2、右目畸变系数向量d2。
37.在上述实施例中，左目内参矩阵k1、左目畸变系数向量d1、右目内参矩阵k2、右目畸变系数向量d2都是双目相机的重要参数，通过这些相机参数确定双目相机的左右目的旋转矩阵r、平移向量t。
38.请参阅图4，图4为图1中步骤s102的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，基于hog算法，对校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围，包括：s401、对校正图像进行预处理得到去噪校正图像；s402、计算去噪校正图像中每个像素的梯度，根据每个像素的梯度将去噪校正图像划分为若干个单元格；s403、统计每个单元格的梯度直方图得到每个单元格的描述符；s404、将预设数量的单元格组成块，将同一块内所有单元格的描述符串联得到该块的特征描述符；s405、将所有块的特征描述符串联得到图像的hog特征；s406、根据hog特征确定待修复位置和待修复范围。
39.在上述实施例中，对校正图像进行预处理得到去噪校正图像可以去除其中的干扰，避免图像中的一些干扰对后续特征提取产生误差，以提高特征提取的准确性。
40.对去噪校正图像每个像素的梯度进行计算，包括梯度的大小和方向，计算像素的梯度主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。并根据像素的梯度将去噪校正图像划分为若干个单元格，作为优选的实施例，划分单元格的标准可以为6*6像素/单元格，本发明也可以采用其他像素大小来划分单元格，具体可以根据实际情况选择，本发明对此不做进一步限制。
41.统计每个单元格的梯度直方图中不同梯度的个数，根据梯度直方图中不同梯度的个数的统计结果得到每个单元格的描述符。
42.作为优选的实施例，将预设数量为3*3个单元格组成一个块，并将该块内的所有单
元格的描述符串联，该块内所有单元格的描述符构成了该块的特征描述符。需要说明的是，预设数量也可以根据实际情况进行设定，本发明对此不做进一步限制。
43.将图像中的所有单元格按照预设数量合并得到若干个块，然后将所有的块的特征描述符串联起来，即得到了图像的hog特征，图像的hog特征就是最终的可供分类使用的特征向量，通过图像的hog特征确定刀具的缺陷位置和缺陷的范围，也即待修复位置和待修复范围。
44.在本发明的一些实施例中，对校正图像进行预处理得到去噪校正图像，包括：将校正图像进行灰度化处理得到灰度化校正图像；通过预设归一化方法将灰度化校正图像进行归一化得到去噪校正图像。
45.在上述实施例中，校正图像为彩色图像，刀具缺陷处的像素是不同的，可以根据像素来提取出刀具的缺陷，首先将校正图像进行灰度化，得到灰度化校正图像，其中，所有像素点的像素值也是已知的。
46.为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化）。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。作为优选的实施例，归一化方法为gamma校正法，通过gamma校正法将灰度化校正图像进行归一化得到去噪校正图像。需要说明的是，本发明还可以采用其他方法进行归一化，只要求能够实现去噪，提高图像特征识别的准确性即可，本发明对归一化方法不做进一步限制。
47.请参阅图5，图5为图1中步骤s103的一实施例的流程示意图，在本发明的一些实施例中，根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对缺陷刀具进行修复的修复路径，包括：s501、获取喷砂装置的位置信息和姿态信息，根据位置信息、姿态信息和待修复位置确定初始路径；s502、根据待修复范围确定插补点，根据插补点确定初始路径的若干个中间点；s503、基于逆运动学，根据初始路径和若干个中间点确定修复路径。
48.在上述实施例中，获取喷砂装置的位置信息和姿态信息包括获取喷砂机器人机械臂的末端起点和终点的轨迹，基于笛卡尔运动规划方法，根据喷砂机器人机械臂的末端起点、终点的轨迹和待修复位置确定初始路径。
49.通过待修复范围在初始路径中确定插补点，也即增加路径点，以使得规划的修复路径能够完全覆盖待修复范围，得到所有的中间点。
50.根据初始路径和若干个中间点确定修复路径包括确定喷砂机器人关节转角的变化情况，即喷砂机器人的修复路径。通过归一化λ的插补算法实现：；其中，
cpu），微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器720中存储的程序代码或处理数据，例如执行刀具缺陷修复方法等。
56.显示器730在一些实施例中可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled（organic light-emitting diode，有机发光二极管）触摸器等。显示器730用于显示在刀具缺陷修复设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。刀具缺陷修复设备的部件710-730通过系统总线相互通信。
57.在一实施例中，当处理器710执行存储器720中刀具缺陷修复程序740时实现如上的刀具缺陷修复方法中的步骤。
58.本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有刀具缺陷修复程序，该刀具缺陷修复程序被处理器执行时实现以下步骤：获取缺陷刀具的图像信息，对图像信息进行校正得到校正图像；基于hog算法，对校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围；根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对缺陷刀具进行修复的修复路径；基于修复路径，通过喷砂装置对缺陷刀具进行修复。
59.综上，本实施例提供的一种刀具缺陷修复方法、装置、设备及存储介质，通过双目相机获取缺陷刀具的图像信息，对缺陷刀具的图像信息进行校正得到校正图像，避免图像因失真导致对刀具缺陷识别出现误差，提高了图像的真实性，根据校正图像进行特征提取确定待修复位置和待修复范围，确定了刀具缺陷的具体位置和范围大小，准确确定了刀具的缺陷部位，根据待修复位置和待修复范围确定喷砂装置对刀具缺陷进行修复的修复路径，基于修复路径，通过喷砂装置对刀具缺陷进行修复，可以根据刀具的不同缺陷调整修复的策略，针对刀具的缺陷部位进行修复，本发明准确识别刀具的缺陷部位，针对不同的刀具的缺陷部位规划不同的刀具修复路径，对不同的刀具的缺陷部位实现准确修复。
60.以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。