(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211247701.6 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 南通创为机 械科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 天益中路18号 (72)发明人 姚建　朱益和　 (74)专利代理 机构 武汉华强专利代理事务所 (普通合伙) 42237 专利代理师 康晨 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) (54)发明名称 一种折弯机的异常折弯 精度监测系统 (57)摘要 本发明涉及弯折机的加工处理技术领域， 具 体涉及一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 该 系统包括图像采集单元； 获取仅包含加工金属部 件的目标图像； 目标获取单元： 对目标图像进行 边缘检测得到边缘图像， 检测边缘图像中的所有 边缘直线， 获取边缘直线中的目标边缘直线； 优 选检测单元： 根据每个目标边缘直线的目标区域 获取理想双边缘直线， 获取 理想双边缘直线中的 优选边缘线； 异常监测单元： 基于优先边缘线的 夹角计算折弯机的折弯精度， 以检测折弯机的折 弯精度异常。 基于弯折加工金属部件的边缘特征 计算折弯机的折弯精度， 使 得获取的精度信息更 加精准， 异常监测效果更好。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 115311629 A 2022.11.08 CN 115311629 A 1.一种折弯机的异常折弯 精度监测系统， 其特 征在于， 该系统包括： 图像采集单元， 用于采集由折弯机折弯后的加工金属部件图像， 以得到对应的灰度图 像， 对所述灰度图像进行语义分割， 得到仅包 含加工金属部件的目标图像； 目标获取单元， 用于对所述目标图像进行边缘检测， 得到对应的边缘图像， 检测边缘图 像中的所有边缘直线， 获取每个边缘直线的角度值以及边缘直线和图像中心点的距离， 根 据角度值和距离计算任意两个边缘直线之间的欧式距离， 基于欧式距离利用K ‑mean算法进 行聚类， 通过改变K值， 根据每个聚类簇中的元素差异获取每次聚类的聚类效果评价值， 基 于聚类效果评价值确认目标边缘直线， 目标边缘直线 是指根据边缘直线及其相邻边缘直线 能够获取加工金属部件的弯折角度所对应的边 缘直线； 优选检测单元， 用于利用区域生长得到每个目标边缘直线的目标区域， 基于设定的灰 度值阈值得到每个目标区域中的理想双边缘直线， 计算理想双边缘直线中每条边缘直线的 直线度； 分别将理想双边缘直线中的每条边缘直线划分为多个强边缘和弱边缘， 统计任意 一条边缘直线中相邻强边缘和弱边缘之 间的间隔数量， 且计算每个间隔对应的强边缘和弱 边缘的最近端点之间的欧式距离， 得到平均欧式距离作为对应边缘直线的检测精度值； 根 据直线度和检测精度值计算对应理想双边缘直线的边缘检测效果值； 由所述边缘检测效果 值确认所有理想双边 缘直线中的优选边 缘线； 异常监测单元， 用于分别计算每条优选边缘线与其垂直的其他优选边缘线之间的夹角 差值， 根据夹角差值与预设角度之间的差异计算折弯机的折弯精度， 当折弯精度大于精度 阈值， 确认折弯机的折弯 精度存在异常。 2.如权利要求1所述的一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 其特征在于， 所述目标获 取单元中所述聚类效果评价 值的获取 方法， 包括： 分别计算 聚类簇中每个边缘直线与聚类中心对应边缘直线之间的欧式距离， 得到第 一 欧式距离总和， 将每个聚类簇的第一欧式距离总和相加得到当前聚类下的第一聚类评价 值； 分别计算每个聚类簇的聚类中心对应边缘直线与每个其他聚类簇的聚类中心对应边 缘直线之间的欧式距离， 得到第二欧式距离总和， 将每个聚类簇的第二欧式距离总和相加 得到当前聚类下的第二聚类评价 值； 根据每个聚类簇 中的边缘直线得到边缘图像中对应的最小拟合矩阵区域， 计算最小拟 合矩阵区域中每个像素点的LBP值， 得到对应的LBP区域， 构建LBP区域的灰度共生矩阵得到 熵和能量， 获取熵与能量的乘积， 根据以乘积为幂指数、 常数e为底数得到的指数函数结果 计算对应聚类簇的第三聚类评价 值， 获取当前聚类下的最大第三聚类评价 值； 根据每个像素点的梯度计算每个边缘直线的平均梯度， 分别计算 聚类簇中每个边缘直 线与其他边缘直线的平均梯度的差值绝对值的总和， 令聚类簇中每个边缘直线的差值绝对 值的总和进行相加得到差值总和， 将 每个聚类簇的差值总和相加得到 当前聚类下的第四聚 类评价值； 结合第一聚类评价值、 第二聚类评价值、 最大第三聚类评价值和第 四聚类评价值获取 当前聚类下的聚类效果评价 值。 3.如权利要求1所述的一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 其特征在于， 所述目标获 取单元中基于聚类效果评价 值确认目标边 缘直线的方法， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311629 A 2设置聚类效果评价阈值， 当聚类效果评价值大于聚类效果评价阈值 时， 确认对应K值为 K‑mean算法的最优 K值， 进而将最优 K值对应聚类下最大的第三聚类评价值的聚类簇中的边 缘直线作为目标边 缘直线。 4.如权利要求1所述的一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 其特征在于， 所述优选检 测单元中计算理想双边 缘直线中每条边 缘直线的直线度的方法， 包括： 将当前边缘直线由中心点进行平均划分， 将关于中心点对称的两个像素点作为一组像 素点对， 连接像素点对， 获取其连线与水平方向之间的夹角， 得到每组像素点对的夹角， 根 据组像素点对的夹角计算平均夹角， 将 每组像素点对的夹角与 平均夹角之 间的差值绝对值 进行求和， 得到差值绝对值累加值， 将差值绝对值累加 值的倒数作为当前边缘直线的直线 度。 5.如权利要求4所述的一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 其特征在于， 所述优选检 测单元还包括对直线度的优化， 其优化方法为： 计算当前边缘直线去除 组像素点对后的第一直线度， 利用第一直线度和当前边缘直 线的像素点对的剩余组数计算当前边 缘直线的优选 长度； 将优选长度大于优选 长度阈值所对应的第一 直线度作为当前边 缘直线的有效直线度。 6.如权利要求5所述的一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 其特征在于， 所述优选检 测单元中根据直线度和检测精度值计算对应理想双边缘直线的边缘检测效果值的方法， 包 括： 边缘检测效果 值的计算公式为： 其中， 为边缘检测效果值； 为理想双边缘直线中边缘直线1的有效直线度； 为理 想双边缘直线中边缘直线2的有效直线度； 为理想双边缘直线中边缘直线1与水平方向的 夹角； 为理想双边缘直线中边缘直线2与水平方向的夹角； |*|为绝对值符号； 为理想 双边缘直线中边缘直线1的检测 精度值； 为理想双边缘直线中边缘直线2的检测 精度值； 为极小值。 7.如权利要求1所述的一种折弯机的异常折弯精度监测系统， 其特征在于， 所述异常监 测单元中折弯 精度的获取 方法， 包括： 分别计算当前优选边缘线与其垂直的其他优选边缘线之间的夹角差值绝对值， 并获取 每个夹角差值绝对值与预设角度之 间的差值绝对值， 将差值绝对值进 行累加得到当前优选 边缘线的异常值； 根据优选边 缘线的异常值计算平均异常值， 将平均异常值作为 折弯机的折弯 精度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311629 A 3