(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211167220.4 (22)申请日 2022.09.23 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115246050 A (43)申请公布日 2022.10.28 (73)专利权人 江苏跃格智能装备有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海安市城东 镇 立发大道169号 (72)发明人 任建　 (51)Int.Cl. B23K 26/38(2014.01) B23K 26/70(2014.01) G06N 3/00(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) 审查员 张建明 (54)发明名称 基于机器视觉的激光切割路径优化控制方 法 (57)摘要 本发明涉及智能控制领域， 具体涉及一种基 于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 该方 法获取目标镂空图案以及第一相遇图案， 根据第 一相遇图案的邻近程度获得目标镂空图案的邻 近图案， 并获取第一、 第二像素点重合层数以及 第一路径的长度。 根据第一相遇图案与目标镂空 图案的相切范围获取第三像素， 获取第三像素与 第二像素连线的长度。 根据第一、 第二像素的重 合层数、 第一路径长度和第二、 第三像素点连线 长度得到第一路径的信息素浓度倍率， 进一步得 到第一路径的选择概率， 将第一路径选择概率代 替传统蚁群算法路径选择概率， 利用蚁群算法迭 代出最优路径， 从而解决原始蚁群算法的局部最 优问题， 提高收敛效率， 节省激光镂空切割的路 径规划时间。 权利要求书2页 说明书7页 附图1页 CN 115246050 B 2022.12.20 CN 115246050 B 1.基于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 其特 征在于， 该 方法包括以下步骤： 获取激光切割目标图像中的所有镂空图案; 获取每个目标镂 空图案的所有第 一相遇图案， 获取目标镂 空图案的任意第 一相遇图案 与目标镂空图案的相切范围， 根据目标镂空图案任意第一相遇图案与目标镂空图案的相切 范围获取每个目标镂空图案的邻近图案， 获取目标镂空图案边缘上 的任意第一像素点， 获 取邻近图案边缘上 的任意一个第二像素点， 将第一像素与第二像素 的连线作为第一路径， 获取第一路径的长度; 获取第一像素的重合层数， 获取第二像素的重合层数; 将目标镂 空图案在相切范围内的任意一个边缘像素点作为第 三像素点;获取第 二像素 点与第三像素 连线的长度; 根据第一像素点的重合层数、 第二像素点的重合层数、 第一路径长度以及第二像素点 与第三像素点连线的长度计算第一路径的信息素浓度倍 率； 根据第一路径信息素浓度倍 率和第一路径的信息素含量得到第一路径的选择概 率; 将得到的第 一路径选择概率代替传统蚁群算法路径选择概率， 利用蚁群算法进行迭代 直至找到最优路径； 所述第一像素重合层数以及第二像素重合层数获取 方法， 包括： 目标镂空图案与每个邻 近图案得到一个相切范围， 将第 一像素包含在每个切线范围内 时记为一次重合， 统计出第一像素在所有切线范围内的重合次数作为第一像素的重合层 数； 将第二像素包含在每个切线范围内时记为一次重合， 统计出第一像素在所有切线范围 内的重合次数作为第一像素的重合层数； 所述第一路径的信息素浓度倍 率计算公式: 其中， 为第一像素的重合层数， 为第二像素的重合层数， 为第一路径的长度， 为第二像素与第三像素点连线的长度； 为目标镂空图案与任意第一相遇图案在相切范围 内的所有边缘像素点个数; 为目标镂空图案的所有第一相遇图案的总个数, 为目标 镂空图案 上第一像素与邻近图案 上第二像素连线构成的第一路径； 为第一路径 的信息素浓度倍 率。 2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 其特征在于， 所述每个目标镂空图案的所有第一相遇图案的获取 方法， 包括： 以每个目标镂空图案为射线端点绘制360个角度搜索射线， 获取各角度搜索射线与其 他图案的所有交点， 获取与目标镂空图案质心点欧式距离最小的交点所在图案， 所述图案 即为目标镂空图案的第一相遇图案 。 3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 其特征在于， 所述目标镂空图案的任意第一相遇图案与目标镂空图案的相切范围的获取 方法， 包括： 获取与目标镂 空图案和目标镂 空图案的任意第 一相遇图案同时相切的所有的切线， 获 取切线夹角最小的两条切线作为目标镂空图案与任意第一相遇图案的包络切线组， 获取包权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115246050 B 2罗切线组、 目标镂空图案以及目标镂空图案的任意第一相遇图案所包围的区域作为目标镂 空图案与目标镂空图案的任意第一相遇图案的相切范围。 4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 其特征在于， 所述目标镂空图案的邻近图案获取 方法， 包括： 获取在目标镂空图案与任意第一相遇图案相切范围内的所有其他图案作为目标镂空 图案与任意第一相遇图案的阻挡图案， 将与阻挡图案相交的包络切线组中的一条包络切线 作为第一包络切线， 将 于阻挡图案不相交的包络切线组中的一条包络切线作为第二包络切 线， 将与第一包络切线距离最远的阻挡图案边缘点记为第一阻挡边缘点， 通过第一阻挡图 案边缘点绘制与包络切线相交的最短线段记为切线线段,获取切线线段与第二包络切的交 点与第一阻挡边 缘点连线记为第一线段， 获取第一线段长度， 获取切线 线段的长度； 根据第一线段长度和切线线段长度比值得到目标镂空图案与任意第一相遇图案的相 切率； 获取目标镂 空图案与每个第 一相遇图案的质心距离， 将目标镂 空图案与每个第 一相遇 图案的质心 距离求方差作为目标镂空图案与第一相遇图案的距离方差； 根据目标镂空图案与任意第一相遇图案的相切率和目标镂空图案与第一相遇图案的 距离方差得到任意第一相遇图案的邻近程度； 将邻近程度大于设定阈值的第一相遇图案作为目标镂空图案的邻近图案 。 5.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 其特征在于， 所述任意第一相遇图案邻近程度计算公式： 其中， 为目标镂空图案与任意第一相 遇图案的相切率， 为目标镂空图案与第一相 遇图案的距离方差； 为任意第一相遇图案的邻近程度， 表示以自然常数为底的指数 模型。 6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的激光切割路径优化控制方法， 其特征在 于， 所述第一路径的选择概 率计算公式： 其中， 为第一路径信息素浓度倍率， 为t时刻影响参数为 第一路径的信 息素含量， 为影响参数为 第一路径的超参数; 为邻近图案在目标镂空图案与邻近图 案相切范围内的像素总个数; 为目标镂空图案在目标镂空图案与邻近图案相切范围内的 像素总个数; 第一路径的选择概 率。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115246050 B 3