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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的皮革裁斷智能分揀方法研究

    2019-12-02 02:31:23廖東進(jìn)
    科技視界 2019年32期
    關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    廖東進(jìn)

    【摘 要】皮革制品沖裁加工涉及送料、分揀、液壓隨動閥、多軸驅(qū)動電機(jī)等多機(jī)設(shè)備的控制。為了提高皮革裁斷分揀的速度與精度,本文以皮革成品的面積、橢圓度、各向異性和表面紋理等特征為向量,采用基于最小均方delta規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法,智能識別裁斷樣品;在皮革裁斷加工過程中,考慮到背景光線變化會對分揀系統(tǒng)造成的不準(zhǔn)確性問題,采用了背景差分法,以此獲取運(yùn)動工件的精準(zhǔn)圖像坐標(biāo),以此提高皮革裁斷加工的分揀效率。

    【關(guān)鍵詞】皮革裁斷;智能分揀;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號: TS531文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 2095-2457(2019)32-0048-002

    DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.32.019

    0 引言

    隨著我國居民生活水平的提高,服務(wù)型消費(fèi)得到了較大提高,在此影響下,皮革制品市場得到了大幅度提升;另外,隨著我國勞動成本的提高,這就要求皮革制品生產(chǎn)需向自動化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化加工生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變,以此提升皮革制品的加工效率。

    目前,我國皮革制品加工生產(chǎn)裝備已完成機(jī)械化升級改造,同皮革制品純手工加工相比,皮革制品機(jī)械化加工對擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、提高生產(chǎn)效率和減輕勞動強(qiáng)度等發(fā)揮了重要作用。但也帶來了革原料利用率、加工品質(zhì)低等問題,特別是機(jī)械化加工難以生產(chǎn)高端皮革制品產(chǎn)品,這不僅增加皮革制品的生產(chǎn)成本,而且嚴(yán)重制約我國皮革制品在國際市場上的競爭力。

    皮革智能裁斷系統(tǒng)涉及皮革樣品的送料、分揀、液壓隨動閥、多軸驅(qū)動電機(jī)等多機(jī)設(shè)備的協(xié)調(diào)控制。在皮革制品分揀階段,為提高皮革裁斷分揀的速度與精度,本文以皮革成品的面積、橢圓度、各向異性和表面紋理等特征為向量,采用基于最小均方delta規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法,智能識別裁斷樣品;在皮革裁斷加工過程中,考慮到背景光線變化會對分揀系統(tǒng)造成的不準(zhǔn)確性問題,采用了背景差分法,以此獲取運(yùn)動工件的精準(zhǔn)圖像坐標(biāo),以此提高皮革裁斷加工的分揀效率。

    1 皮革裁斷樣品特征提取

    在皮革加工過程,用描述子定量描繪不同成品目標(biāo)即工件圖像特征信息,如面積、橢圓度、各向異性和表面紋理等,每個工件類別都是多個描述子集合,每個描述子描繪工件的某項(xiàng)特征,用這些特征組成的向量x=[x1,x2,…,xn]描述皮革裁斷加工成品,其中,xi為第i個描述子,n為與該工件有關(guān)的描述子的總數(shù),則一類工件就可以用向量x表示。向量x的每個分量性質(zhì)是由所識別的工件特征決定的,特征的選取很大程度上影響工件的分類。選取工件的面積和各向異性作為兩個特征。每種工件由兩個描述子來表示,于是生成了一個二維特征向量x=[x1,x2],其中和分別代表工件的面積和各向異性。由于工件的面積和各向異性不同,描述這些工件的特征向量也不一樣,這些差別不但體現(xiàn)在不同類的工作之間,也體現(xiàn)在同類工件中,通過上述特征提取構(gòu)建各樣品特征向量。

    2 基于最小均方delta規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能分揀方法

    為了提高皮革裁斷分揀的速度與精度,本項(xiàng)目使用感知機(jī)學(xué)習(xí)所需決策函數(shù),需要區(qū)分三個訓(xùn)練集或模式類(w1,w2,w3),采用如圖1所示的三個模式類的感知機(jī)模型。感知機(jī)的響應(yīng)用它輸入的加權(quán)和來表示,即

    d(x)=■w■x■+w■(1)

    圖1 三個模式類的感知機(jī)模型

    其中,wi為權(quán)值,i=1,2,…,n+1;d(x)為感知機(jī)的響應(yīng)。訓(xùn)練時,當(dāng)訓(xùn)練向量x來自類W1時,期望響應(yīng)為1;當(dāng)x來自類W2時,期望響應(yīng)為0;當(dāng)x來自類W3時,期望響應(yīng)為-1。為了更方便表示,將向量x進(jìn)行擴(kuò)充,用y=[x1,x2,…,xn,1]表示擴(kuò)充后的模式向量,權(quán)向量記作w=[w1,w2,…,wn,wn+1]。則感知機(jī)響應(yīng):

    d(y)=■wiyi=wTy(2)

    在訓(xùn)練時,采用感知機(jī)訓(xùn)練的最小均方delta規(guī)則,此規(guī)則可以在有限步的學(xué)習(xí)后使得感知機(jī)的實(shí)際響應(yīng)逼近期望響應(yīng),使兩者的誤差最小。準(zhǔn)則函數(shù)為

    J(w)=■(r-w■y)■(3)

    式中,r是感知機(jī)的期望響應(yīng),易知在r=wTy時該準(zhǔn)則函數(shù)取得最小值。故可以用梯度下降法逐步修正權(quán)值向量w,當(dāng)J(w)取得最小值時,感知機(jī)可以正確分類。設(shè)w(k)為第k步迭代中的權(quán)值向量,則一般的梯度下降算法可以表示為

    w(k+1)=w(k)-α·■■(4)

    其中,w(k+1)是w的迭代值;α是修正系數(shù),α>0。由式(3)可以計(jì)算出

    ■=-(r-wTy)y(5)

    代入式(4)可得

    w(k+1)=w(k)+α·[r(k)-wT(k)y(k)]y(k)(6)

    其中初始向量w(1)=0。

    定義權(quán)值向量的增量delta為

    Δw=w(k+1)-w(k)(7)

    按照delta修正算法將式(7)改寫為

    Δw=α·e(k)y(k)(8)

    其中e(k)=r(k)-wT(k)y(k),它是權(quán)值向量為w(k)時產(chǎn)生的誤差。在學(xué)習(xí)過程中,誤差變化為

    Δe(k)=[r(k)-wT(k+1)y(k)]-[r(k)-wT(k)y(k)]

    =-[wT(k+1)-wT(k)]y(k)(9)

    =-ΔwTy(k)

    將式(8)代入式(9),可得

    Δe(k)=-α·e(k)yT(k)y(k)=-α·e(k)‖y(k)‖2(10)

    因?yàn)棣?0,分析式(10)可知,當(dāng)誤差e(k)>0時,Δe(k)<0,即e(k)將趨近于0;當(dāng)e(k)<0時,Δe(k)>0,即e(k)也將趨近于0,所以算法使得實(shí)際響應(yīng)的均方誤差最小。α的選擇影響著學(xué)習(xí)過程的收斂速度和穩(wěn)定性,一般要求0.1<α<1,在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)該根據(jù)感知機(jī)學(xué)習(xí)效果選擇合適的α。

    3 皮革裁斷加工成品智能分揀系統(tǒng)

    在皮革裁斷加工過程中,背景光線變化會對分揀系統(tǒng)造成很大的不準(zhǔn)確性問題,因此本項(xiàng)目采用背景差分法獲得運(yùn)動工件的圖像坐標(biāo)。定義image(x,y)為當(dāng)前幀,acc(x,y)為背景模型,frimage(x,y)為前景幀,α為背景更新率,其范圍為0~1,acc(x,y)初始化為0。

    acc(x,y)=α*image(x,y)+(1-α)*acc(x,y)(11)

    frimage(x,y)=image(x,y)-acc(x,y)(12)

    運(yùn)動工件的姿態(tài)檢測先通過灰度處理,再尋找在所選檢測方向上梯度值超過閾值的點(diǎn),對這些點(diǎn)進(jìn)行直線擬合,計(jì)算出角度。最后根據(jù)分離的前景圖像,檢測出工件位置。

    將攝像機(jī)垂直于工作平面安裝,世界坐標(biāo)系位于工作平面,Z軸垂直平面向下,攝像機(jī)坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系無旋轉(zhuǎn),只存在平移關(guān)系,于是有旋轉(zhuǎn)矩陣R=I(單位陣)且平移矩陣P=[0,d,0]T,d是攝像機(jī)光軸中心點(diǎn)Oc到工作平面的距離,則

    x■y■z■1=■x■y■z■1=x■y■d1(13)

    其中,(xc,yc,zc)為景物點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo),(xw,yw,zw)為景物點(diǎn)在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。由上式可以獲得景物點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo),則xc=xw和yc=yw,在工作平面上運(yùn)動工件的坐標(biāo)zw=0。令(u,v)是參考點(diǎn)的圖像坐標(biāo);(u1,v1)是點(diǎn)P1的圖像坐標(biāo),(x■,y■)為點(diǎn)P1的二維世界坐標(biāo);(u2,v2)是點(diǎn)P2的圖像坐標(biāo),(x■,y■)為點(diǎn)P2的二維世界坐標(biāo);(u0,v0)是攝像機(jī)光軸中心的圖像坐標(biāo);k■=kx/d和k■=ky/d是標(biāo)定出的攝像機(jī)參數(shù),則坐標(biāo)變換

    x■=x■+(u■-u■)/k■y■=y■+(v■-v■)/k■(14)

    其中,(u■-vi)是任意一點(diǎn)Pi的二維世界坐標(biāo)。

    由于廣角攝像頭會有畸變,其中以徑向畸變最為明顯,因此用線性回歸方法擬合出攝像機(jī)的徑向畸變矩陣。首先給出徑向畸變的畸變方程

    u'v'=■[■]■(15)

    其中,(u,v)為參考點(diǎn)的圖像坐標(biāo),(u',v')為參考點(diǎn)畸變校正后的圖像坐標(biāo),ast和bst為校正系數(shù),s,t=0,1,2。工件的類型識別要采集各種工件的樣本,對各樣本進(jìn)行特征檢測,并訓(xùn)練形狀模型,建立工件樣本數(shù)據(jù)庫。然后對實(shí)時圖像的感興趣區(qū)域中目標(biāo)的特征進(jìn)行檢測,并與數(shù)據(jù)庫中的模型進(jìn)行匹配,計(jì)算出匹配值,選取匹配值最高的結(jié)果作為分類器的輸出。

    4 總結(jié)

    在皮革制品沖裁加工過程中,樣品分揀的速度與精度直接關(guān)系到皮革裁斷系統(tǒng)的效率。文本采用基于最小均方delta規(guī)則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別方法,智能識別裁斷樣品;在皮革裁斷加工過程中,考慮到背景光線變化會對分揀系統(tǒng)造成的不準(zhǔn)確性問題,采用了背景差分法,根據(jù)分離的前景圖像,檢測出工件位置,以此獲取運(yùn)動工件的精準(zhǔn)圖像坐標(biāo),提高皮革裁斷加工的分揀效率。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]余世明.基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的皮革優(yōu)化排樣與多機(jī)協(xié)調(diào)裁斷技術(shù)及應(yīng)用[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2018(6):80-84.

    [2]何德峰.具有摩擦力補(bǔ)償?shù)囊簤翰脭鄶?shù)控機(jī)床輪廓預(yù)測控制算法[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2018(5):61-63.

    [3]朱海濤.基于最小均方delta規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工件識別[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報,2014(2):219-236.

    [4]楊世鳳,章對磊,楊燁,等.裁斷機(jī)實(shí)時監(jiān)控與故障診斷專家系統(tǒng)[J].自動化與儀表,2014,29(11):8-11,48.

    [5]李根,李培江.液壓裁斷機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的研究[J].科技展望,2016,26(25):132-133.

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