[發明專利]基于圖像識別智能化自適應控制方法與系統

在審

• 申請號: 202110294198.9
• 申請日: 2021-03-19
• 公開（公告）號: CN113050424A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 鄭曉亮;孟慶彪
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學環境友好材料與職業健康研究院（蕪湖）;安徽理工大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 泉州企記知識產權代理事務所(普通合伙) 35264
• 代理人: 許壽寧

本發明公開了基于圖像識別智能化自適應控制方法與系統，涉及工程領域智能化采掘活動的控制技術領域；該系統包括圖像識別系統，數據庫，控制系統，數據交互模塊，所述數據交互模塊與圖像識別系統、控制系統均連接，所述圖像識別系統與控制系統雙向連接，所述圖像識別系統用于目標體的圖像識別，并且實時跟蹤，所述控制系統連接并控制加工設備，該方法包括確定目標加工體，通過數據交互模塊輸入目標加工后的終端模型，預設加工軌跡曲線。本發明增加最優軌跡，圖像識別模塊根據目標體的底層數據提取的特征自主識別與計算，可極大程度的提高效率和精度，并且，自主識別的基礎上以人工預設軌跡進行安全性比較，可防止識別錯誤等情況的發生。

技術領域

本發明涉及工程領域智能化采掘活動的控制技術領域，尤其涉及基于圖像識別智能化自適應控制方法與系統。

背景技術

目前，工程領域的土方挖掘，巷道掘進，工作面回采等活動基本還是人工操作，而人工操作具有規律性和重復性，機械設備可以利用這一特性，使用大數據的方法，智能化模仿人工操作，控制設備實現工程機械運動與活動。

工程機械設備的智能化活動主要依托于大數據和圖像識別兩種技術，大數據技術是利用歷史數據，挖掘數據中隱藏的工程最優加工算法模型，進而優化工程活動的效率；圖像識別技術追蹤工程機械的運動軌跡，進而利用大數據技術的最優加工算法模型，智能化、無人化控制機械設備完成采掘活動。

但是對于目前的大數據控制或者圖像識別控制技術中，通過數控編程對設備進行控制，均是采用預設加工軌跡和實際運行軌跡的對比來進行控制，而預設軌跡一般采用人工編程，面對復雜的工程加工目標體，難以實時識別目標體的特征變化（巖性變化，斷層，巖性厚度變化），從而導致工程加工活動效率低下，加工精度降低。

發明內容

本發明的目的是為了解決現有技術中存在的缺點，而提出的基于圖像識別智能化自適應控制方法與系統。

為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：

基于圖像識別智能化自適應控制系統，包括圖像識別系統，數據庫，控制系統，數據交互模塊，所述數據交互模塊與圖像識別系統、控制系統均連接，所述圖像識別系統與控制系統雙向連接，所述圖像識別系統用于目標體的圖像識別，并且實時跟蹤，所述控制系統連接并控制加工設備，所述數據交互模塊連接于控制系統，所述圖像識別系統的圖像識別數據、所述控制系統的過程控制的軌跡數據和所述數據交互模塊的操作數據均保存于所述數據庫。

優選地：所述數據交互模塊的系統優先級最高，其工作邏輯為：根據加工目標體輸入預設軌跡加工算法，人為干預啟動、暫?？刂葡到y。

進一步地：所述圖像識別系統用于識別目標體底層數據，目標體底層數據包括目標體的尺寸、外形、加工面信息數據和坐標系以及具體坐標。

在前述方案的基礎上：所述圖像系別系統包括加工與目標所在坐標系識別模塊、設備軌跡曲線生成模塊和目標體動態三維數據仿真模塊。

在前述方案中更佳的方案是：所述加工與目標所在坐標系識別模塊用于獲取目標體與加工設備之間的坐標系，確定目標體與加工設備的相對位置。

作為本發明進一步的方案：所述設備軌跡曲線生成模塊用于實時追蹤加工設備的軌跡，并生成軌跡曲線。

同時，所述目標體動態三維數據仿真模塊用于實時追蹤目標體動態加工過程中目標體的尺寸、外形、加工面信息，生成加工體動態目標體三維數據仿真模型，結合機械設備參數，生成效率最優的理論動態軌跡曲線。

作為本發明的一種優選的：所述控制系統連接有用于對設備運行參數監測的傳感器模塊，工作邏輯和流程為：

A1：控制系統在加工與目標所在坐標系識別模塊的加持下，按照預設軌跡算法或理論動態軌跡算法做空間加工運動；