一种基于AI视觉算法的贴钻方法及其设备与流程

本发明涉及服饰加工，尤其是涉及一种基于ai视觉算法的贴钻方法及其设备。背景技术：1、贴钻加工是一种服饰加工工艺，具体是将人造钻石(人工钻)粘贴在布料、毛料、皮料等面料上，以达到丰富服饰的组成元素并增加服装的多样性。2、对于正片式面料，其贴钻主要利用贴钻机(也称烫钻机)进行加工作业，中国专利cn202223607367.9公开了一种服装贴钻机，其通过支撑架和压板进行压制加工，这种设备依靠人造钻石预先按特定图案设置在胶带上，因此，能够适配该面料结构进行区域性压制粘合。3、但是对于网眼面料，如渔网丝袜这种具备一定弹性且容易发生不规则形变的产品，上述贴钻机无法对其进行贴钻加工，渔网丝袜的贴钻位置是在其弹性纱线相互交接处，该位置点结构较小，贴钻难度大，虽然在进行贴钻之前会将渔网丝袜套设在塑形片上，但由于其本身具备弹性，每个渔网丝袜套设后的形态位置无法做到高度统一，也就是说，每个渔网丝袜在贴钻加工时都形态各异，因此，目前市场上只能人工进行贴钻操作，具体是作业人员通过烫钻笔(其结构如中国专利cn202021717673.6中所示)手动逐一在各目标位置进行贴钻操作；或者是借助定点加工方式的超声波烫钻设备(其结构如中国专利cn202011592780.5中所示)，不断调整面料位置，使得目标位置处于贴钻工位处而完成贴钻操作。这种半自动的贴钻方式存在一些弊端：如作业人员需要长时间高专注度进行手动操作，容易疲劳，长时间作业导致劳动强度大，生产效率有限；严重依赖作业人员的技能素养，招工难，新人培训周期长，劳动力成本较高；无法有效保证产品质量一致性，产品不良率相对较高，材料损耗成本较高等。技术实现思路1、本发明的目的在于提供一种基于ai视觉算法的贴钻方法及其设备，有助于解决现有贴钻设备的技术不够完善，针对网眼面料的贴钻加工需要依靠人工操作，进而产生劳动强度大、成本高且加工效率和成品率低的问题。2、为了达到上述目的，本发明采用这样的技术方案：3、一种基于ai视觉算法的贴钻方法，包括：4、图像采集，获取加工区域内目标物的图像，得到图像p1；5、图像处理，对获取的图像进行显像化参数调整，得到图像p2；6、特征提取，提取图像中目标特征的参数，得到参数k1，并对参数k1进行存档记录，得到记录w1；7、定位控制，对图像p2进行多级位置设定，获取各位置处目标特征的参数，得到参数k2，基于预设特征参数获取加工位置，得到若干加工位置n，并对各加工位置n进行存档记录，得到记录w2；8、路线生成，统筹各加工位置n，计算获取加工路线l，并对加工路线l进行存档记录，得到记录w3；9、自动作业，控制贴钻设备进行自动贴钻；10、检测反馈，各加工位置贴钻结束后立即进行图像采集，得到图像p3，基于图像p3与阈值图像的比对计算，反馈是否满足阈值条件；11、优化迭代，一个周期作业结束后，进行这一周期的整体工作参数的存档记录，得到周期记录w4，将周期记录w4与其他周期记录进行比对分析，进行ai模型的训练。12、在上述技术方案的基础上，所述图像处理中的想象画参数调整包括去噪和/或增加对比度。13、在上述技术方案的基础上，所述特征提取包括利用图像分割技术，将目标物与其他信息进行分离处理。14、在上述技术方案的基础上，所述特征提取中的参数k1包括目标物的纹理形状和粗细、孔洞形状和大小。15、在上述技术方案的基础上，所述定位控制中的多级位置设定包括对图像p2进行层级递进式的区域化、网格化和坐标化，区域化、网格化和坐标化所对应的面积范围逐级递减。16、在上述技术方案的基础上，获取加工位置n之前，对参数k2相对于位置关系进行权重配置，区域化、网格化和坐标化所对应的权重属性逐级递减。17、在上述技术方案的基础上，所述自动作业中的贴钻设备包括能够在横向平面上覆盖目标物进行活动的贴钻组件，贴钻组件能够在纵向平面上活动完成人工钻与目标物的粘合接触，该贴钻组件的纵向活动行程受控于参数k1中目标物的纹理粗细。18、一种基于ai视觉算法的贴钻设备，包括机架，机架上设有用于周期性输送目标物的输送带，位于输送带上方设有视觉采集器，位于输送带一侧设有用于供应人工钻的送料器，机架上设有能够自动贴钻操作的贴钻组件，贴钻组件能够进行横向及纵向活动，所述输送带、视觉采集器和贴钻组件均电性连接控制系统，该控制系统能够控制所述输送带、视觉采集器和贴钻组件进行上述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法。19、相较于现有技术，本发明至少包括以下优点：20、1.高精度定位：通过图像处理、特征提取和定位控制等多个步骤，该方法能够实现高精度的贴钻定位。特别是利用图像分割技术、多级位置设定和权重配置，可以确保在复杂纹理和不规则形状的目标物上准确找到贴钻位置。21、2.高自动化程度：整个贴钻过程实现了高度自动化，从图像采集到自动作业，再到检测反馈和优化迭代，都无需人工干预。这大大提高了生产效率，减少了人工操作的误差，并降低了对工人技能的要求。22、3.灵活性和适应性：通过ai模型的训练和优化迭代，该方法可以适应不同批次、不同规格的目标物。无论是纹理、孔洞形状还是大小的变化，都能通过模型的学习和适应，保持贴钻的精度和效率。23、4.实时检测与反馈：在每个加工位置贴钻结束后，立即进行图像采集和比对计算，能够实时检测贴钻质量，并反馈是否满足阈值条件。这有助于及时发现并修复问题，减少废品率。24、5.智能化决策：通过统筹各加工位置，计算获取最优的加工路线，该方法能够智能化地安排贴钻作业的顺序和路径。这不仅可以提高生产效率，还可以减少设备的移动距离和作业时间。25、6.数据驱动的优化：每个周期的作业结束后，都会进行整体工作参数的存档记录，并通过比对分析进行ai模型的训练。这种数据驱动的优化方式，可以持续改进贴钻的精度和效率，提高生产质量。技术特征：1.一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，所述图像处理中的想象画参数调整包括去噪和/或增加对比度。3.根据权利要求1所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，所述特征提取包括利用图像分割技术，将目标物与其他信息进行分离处理。4.根据权利要求1所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，所述特征提取中的参数(k1)包括目标物的纹理形状和粗细、孔洞形状和大小。5.根据权利要求1所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，所述定位控制中的多级位置设定包括对图像(p2)进行层级递进式的区域化、网格化和坐标化，区域化、网格化和坐标化所对应的面积范围逐级递减。6.根据权利要求5所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，获取加工位置(n)之前，对参数(k2)相对于位置关系进行权重配置，区域化、网格化和坐标化所对应的权重属性逐级递减。7.根据权利要求4所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法，其特征在于，所述自动作业中的贴钻设备包括能够在横向平面上覆盖目标物进行活动的贴钻组件，贴钻组件能够在纵向平面上活动完成人工钻与目标物的粘合接触，该贴钻组件的纵向活动行程受控于参数(k1)中目标物的纹理粗细。8.一种基于ai视觉算法的贴钻设备，其特征在于，包括机架(d1)，机架(d1)上设有用于周期性输送目标物的输送带(d2)，位于输送带(d2)上方设有视觉采集器(d3)，位于输送带(d2)一侧设有用于供应人工钻的送料器(d4)，机架(d1)上设有能够自动贴钻操作的贴钻组件(d5)，贴钻组件(d5)能够进行横向及纵向活动，所述输送带(d2)、视觉采集器(d3)和贴钻组件(d5)均电性连接控制系统，该控制系统能够控制所述输送带(d2)、视觉采集器(d3)和贴钻组件(d5)进行权利要求1-7任意一项所述的一种基于ai视觉算法的贴钻方法。技术总结本发明涉及服饰加工技术领域，一种基于AI视觉算法的贴钻方法及其设备，该方法包括：图像采集；图像处理；特征提取，提取图像中目标特征的参数；定位控制，获取各位置处目标特征的参数，基于预设特征参数获取加工位置；路线生成，计算获取加工路线；自动作业，控制贴钻设备进行自动贴钻；检测反馈，各加工位置贴钻结束后立即进行图像采集，反馈是否满足阈值条件；优化迭代，一个周期作业结束后，进行这一周期的整体工作参数的存档记录，与其他周期记录进行比对分析，进行AI模型的训练。本发明有助于解决现有贴钻设备的技术不够完善，针对网眼面料的贴钻加工需要依靠人工操作，进而产生劳动强度大、成本高且加工效率和成品率低的问题。技术研发人员：胡臣,白昭钤,谢荣川受保护的技术使用者：泉州智研科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/13