基于人工智能的瓷砖美缝机器人及控制方法

本发明涉及美缝机器人技术领域，具体涉及基于人工智能的瓷砖美缝机器人及控制方法。

背景技术：

瓷砖是建筑行业常用的装饰材料。当瓷砖铺贴在建筑物表面时，因以下原因需要在瓷砖之间留一定大小的缝隙：1、瓷砖自身存在热胀冷缩；2、瓷砖自身存在的尺寸误差以及施工时的人为误差。因此，瓷砖铺贴时还需对缝隙进行处理。常规的处理方法是在缝隙处填充白水泥。这种处理方法成本低，但是瓷砖缝隙处后期使用中容易变脏、发霉、滋生细菌等缺点。为克服以上缺点，越来越多的人采用美缝剂填充缝隙。美缝剂是由环氧树脂固化剂和颜料混合而成的半流状液体，相比传统的填缝材料，具有缝隙美观、不变黑发霉、抗渗透防水等优点。进行美缝施工时，需要经过缝隙清理、填充美缝剂、压缝、挂边等工艺工程。

现在美缝施工通常是人工手工处理，存在效率低、美缝剂浪费、美缝效果不稳定、工人劳动强度大等问题。

装修行业在中高端房屋装修的地面墙面等瓷砖缝隙进行胶体物质填缝时，至今为止大部分都是运用人工处理，人工使用胶枪挤压美缝剂/填缝剂，不仅费时费力，同时因缝隙底部产生凸起，使得美缝后表面凹凸不平，影响美观。再因涂抹用力不均匀且容易使大量材料溢出在瓷砖表面，不但造成了材料的浪费而且会对之后的清理工作造成麻烦，工序多、耗时长、费用高、浪费大。现有的美缝机器人，包括借助动力装置具有行走自由度的行走底盘、设置在行走底盘上的摄像头和胶料桶，还包括设置在行走底盘后方并与胶料桶内的输送泵连通的注胶喷头，现有的注胶喷头一般都是直接与行走底盘固定在一起的，不能根据实际需要调节注胶喷头距离瓷砖的的高度，不能很好地满足使用需求。

现有技术的美缝机器人移动方向不能转向，需要转向时需要人工转向，使用不方便，另外现有技术美缝机器人没有视觉路径采集系统，这样在美缝过程时不能合理规划美缝路径，容易影响美缝效率及效果。

因此，对于上述问题有必要提出基于人工智能的瓷砖美缝机器人。

技术实现要素：

本发明的主要目的是解决上述背景技术存在的不足，提供基于人工智能的瓷砖美缝机器人及控制方法，此机器人采用自动控制实现瓷砖的自动美缝作业过程，在保证美缝质量的同时，提高了美缝效率。

为了实现上述的技术特征，本发明的目的是这样实现的：基于人工智能的瓷砖美缝机器人，它包括底盘，所述底盘的底部四角均设置有用于带动整个机器人行走的万向驱动机构；所述底盘的顶部一端安装有用于喷涂美缝剂的美缝机构；所述底盘的顶部中间部位固定安装有用于对地板瓷砖缝隙进行自动识别的扫描摄像机构；所述底盘的顶部另一端安装有用于控制整个机器人的控制箱；底盘靠近于美缝机构的一端通过支架连接双目摄像头。

所述美缝机构包括包括第一驱动缸、第二驱动缸、美缝剂筒、放置板和铰接杆，所述放置板的一端通过铰接杆铰接在所述底盘上，所述第一驱动缸铰接安装在底盘上，所述第一驱动缸的输出端铰接于所述放置板的中间位置，所述第二驱动缸和美缝剂筒均安装在所述放置板上，所述第二驱动缸的输出端固定于所述美缝剂筒的顶杆。

所述放置板的前部通过支杆连接有刮板。

所述万向驱动机构包括伺服转向电机、轮架和轮毂电机轮，所述轮毂电机轮安装在轮架上，所述伺服转向电机的输出端固定于所述轮架；

所述扫描摄像机构包括扫描摄像头、第三驱动缸和转动电机，所述转动电机的输出端固定安装第三驱动缸，所述第三驱动缸的输出端固定扫描摄像头，所述伺服转向电机、轮毂电机轮、扫描摄像头、第三驱动缸和转动电机均电连接于所述控制箱。

所述控制箱包括触摸显示屏、控制器、电源和无线信号收发器，所述触摸显示屏、电源和无线信号收发器均电连接于所述控制器，所述无线信号收发器通过无线网络无线连接于移动设备终端。

基于人工智能的瓷砖美缝机器人的美缝控制方法，包括以下步骤：

s1：扫描摄像机构的物理机构上做到极限去除光照噪声干扰，保证扫描摄像头获取的图像光照分布均衡；

s2：通过扫描摄像头获取图像输入；

s3：获取图像的每一帧数据；

s4：对图像帧进行识别算法处理；

s5：将图像中识别出的瓷砖缝隙像素点转为空间坐标进行精准定位；

s6：瓷砖美缝机器人通过坐标定位对瓷砖缝隙进行加工。

步骤s4实现步骤为：

s4.1：图像灰度化；

s4.2：图像均衡化；

s4.3：图像边缘检测；

s4.4：瓷砖缝隙目标分割的神经网络。

步骤s4.1中图像灰度化处理算法公式为：

gray(i,j)＝[r(i,j)+g(i,j)+b(i,j)]/3

其中，式中gray(i,j)为图像流进行以上公式计算获得第i行，j列灰度值；r、g、b是分别代表图像中的三个通道；i，j分别是代表第i行，j列像素点。

步骤s4.2中获得图像灰度化后，对图像的像素进行对灰度值的排序以及分类；获得0-255级的灰度级别以及各个级灰度级所具有的像素个数；对获得的数据进行均衡化，把图像的亮度调亮，使得瓷砖缝隙与周围的瓷砖颜色或花纹的对比更明显，使用累积分布函数对像素的灰度分组数据进行计算；

对灰度组数据进行归一化，得到归一化数据后，代入如下公式进行计算：

其中，n是图像中像素的总和，nj是当前灰度级的像素个数，l是图像中可能的灰度级总数。

步骤s4.4中获得缝隙在图像中的像素位置，建立图像与机械本体之间的坐标映射规则，通过该规则获得三维坐标对于机械本体中心为原点的偏移坐标。

步骤s5采用坐标转换算法进行精准定位，其中步骤s6选择人工边缘计算开发板，选择ros，然后进行路劲规划、定位、插补运动控制。

本发明有如下有益效果：

本发明设置有万向驱动机构、扫描摄像机构、双目摄像头和控制器，万向驱动机构设置有伺服转向电机和轮毂电机轮，伺服转动电机可对轮毂电机轮实现360度原地转向，扫描摄像机构可对美缝区域扫描，通过控制器规划出合理路线，双目摄像头对瓷砖缝隙进行图像采集分析，便于美缝机构美缝，控制器嵌入有图像灰度处理和路径规划转换算法，利用这些美缝算法可提高美缝效率和效果。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明提供的基于人工智能的瓷砖美缝机器人美缝方法流程图。

图2是本发明的基于人工智能的瓷砖美缝机器人结构图。

图3是本发明的万向驱动机构主视图。

图4是本发明的万向驱动机构侧视图。

图5是本发明的美缝机构结构图。

图6是本发明的美缝机构俯视结构图。

图7是本发明的基于人工智能的瓷砖美缝机器人模块连接结构框图。

图中：1底盘、2万向驱动机构、3美缝机构、4扫描摄像机构、5控制箱、6第一驱动缸、7第二驱动缸、8美缝剂筒、9放置板、10铰接杆、11支架、12双目摄像头、13支杆、14刮板、15伺服转向电机、16轮架、17轮毂电机轮、18扫描摄像头、19第三驱动缸、20转动电机。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施方式做进一步的说明。

实施例1：

如图1-7所示，基于人工智能的瓷砖美缝机器人，它包括底盘1，所述底盘1的底部四角均设置有用于带动整个机器人行走的万向驱动机构2；所述底盘1的顶部一端安装有用于喷涂美缝剂的美缝机构3；所述底盘1的顶部中间部位固定安装有用于对地板瓷砖缝隙进行自动识别的扫描摄像机构4；所述底盘1的顶部另一端安装有用于控制整个机器人的控制箱5。底盘1靠近于美缝机构3的一端通过支架11连接双目摄像头12。通过采用上述的美缝机器人，能够用于瓷砖的自动美缝作业，替代传动的人工或者机械式美缝方法，大大的提高了美缝效率和质量。具体美缝过程中，通过万向驱动机构2带动底盘1自动行走，通过扫描摄像机构4对缝隙部位进行自动识别；通过美缝机构3实现对缝隙的自动美缝，并通过控制箱5控制整个机器人的自动工作过程。

进一步的，所述美缝机构3包括包括第一驱动缸6、第二驱动缸7、美缝剂筒8、放置板9和铰接杆10，所述放置板9的一端通过铰接杆10铰接在所述底盘1上，所述第一驱动缸6铰接安装在底盘1上，所述第一驱动缸6的输出端铰接于所述放置板9的中间位置，所述第二驱动缸7和美缝剂筒8均安装在所述放置板9上，所述第二驱动缸7的输出端固定于所述美缝剂筒8的顶杆。通过上述的密封机构3能够实现具体的美缝作业过程。工作过程中，通过第一驱动缸6控制放置板9的俯仰角度，通过第二驱动缸7用于控制美缝剂筒8中美缝剂的挤出。

进一步的，所述放置板9的前部通过支杆13连接有刮板14。通过上述的刮板14能够用于对填充之后残留的美缝剂进行刮除清理。进而保证了美缝的质量。

进一步的，所述万向驱动机构2包括伺服转向电机15、轮架16和轮毂电机轮17，所述轮毂电机轮17安装在轮架16上，所述伺服转向电机15的输出端固定于所述轮架16。通过上述的万向驱动机构2能够用于带动整个底盘1移动。工作过程中，通过轮毂电机轮17带动整个装置移动行走，通过伺服转向电机15驱动轮架16实现转向。

进一步的，所述扫描摄像机构4包括扫描摄像头18、第三驱动缸19和转动电机20，所述转动电机20的输出端固定安装第三驱动缸19，所述第三驱动缸19的输出端固定扫描摄像头18，所述伺服转向电机15、轮毂电机轮17、扫描摄像头18、第三驱动缸19和转动电机20均电连接于所述控制箱5。通过上述的扫描摄像机构4能够用于实现瓷砖的扫描，进而识别瓷砖缝隙的部位，工作过程中，通过双目摄像头扫描摄像头18能够自动的识别瓷砖缝隙。

进一步的，所述控制箱5包括触摸显示屏、控制器、电源和无线信号收发器，所述触摸显示屏、电源和无线信号收发器均电连接于所述控制器，所述无线信号收发器通过无线网络无线连接于移动设备终端。通过上述结构的控制箱5能够用于控制整个装置的移动和行走。

实施例2：

参见图1，基于人工智能的瓷砖美缝机器人的美缝控制方法，包括以下步骤：

s1：扫描摄像机构4的物理机构上做到极限去除光照噪声干扰，保证扫描摄像头18获取的图像光照分布均衡；

s2：通过扫描摄像头18获取图像输入；

s3：获取图像的每一帧数据；

s4：对图像帧进行识别算法处理；

s5：将图像中识别出的瓷砖缝隙像素点转为空间坐标进行精准定位；

s6：瓷砖美缝机器人通过坐标定位对瓷砖缝隙进行加工。

步骤s4实现步骤为：

s4.1：图像灰度化；

s4.2：图像均衡化；

s4.3：图像边缘检测；

s4.4：瓷砖缝隙目标分割的神经网络。

步骤s4.1中图像灰度化处理算法公式为：

gray(i,j)＝[r(i,j)+g(i,j)+b(i,j)]/3

其中，式中gray(i,j)为图像流进行以上公式计算获得第i行，j列灰度值；r、g、b是分别代表图像中的三个通道；i，j分别是代表第i行，j列像素点。

步骤s4.2中获得图像灰度化后，对图像的像素进行对灰度值的排序以及分类；获得0-255级的灰度级别以及各个级灰度级所具有的像素个数；对获得的数据进行均衡化，把图像的亮度调亮，使得瓷砖缝隙与周围的瓷砖颜色或花纹的对比更明显，使用累积分布函数对像素的灰度分组数据进行计算；

对灰度组数据进行归一化，得到归一化数据后，代入如下公式进行计算：

其中，n是图像中像素的总和，nj是当前灰度级的像素个数，l是图像中可能的灰度级总数。

步骤s4.4中获得缝隙在图像中的像素位置，建立图像与机械本体之间的坐标映射规则，通过该规则获得三维坐标对于机械本体中心为原点的偏移坐标。

步骤s5采用坐标转换算法进行精准定位，其中步骤s6选择人工边缘计算开发板，选择ros，然后进行路劲规划、定位、插补运动控制。

本发明工作原理：机械结构上做到极限去除光照噪声干扰，保证摄像头获取的图像光照分布均衡；通过摄像头获取图像输入；获取图像的每一帧数据；对图像帧进行识别算法处理；将图像中识别出的瓷砖缝隙像素点转为空间坐标进行精准定位；机械结构通过坐标定位对瓷砖缝隙进行加工；底盘1的底部四角边均设置有万向驱动机构2，美缝机构3安装在底盘1上一端部，扫描摄像机构4安装在底盘1的上端中间位置，控制箱5安装在底盘1的上另一端部，放置板9的一端通过铰接杆10铰接在底盘1上，第一驱动缸6铰接安装在底盘1上，第一驱动缸6的输出端铰接于放置板9的中间位置，第二驱动缸7和美缝剂筒8均安装在放置板9上，第二驱动缸7的输出端固定于美缝剂筒8的顶杆，底盘1靠近于美缝机构3的一端通过支架11连接双目摄像头12，控制箱5控制第一驱动缸8、第二驱动缸7和双目摄像头12。