技术特征：
1.一种基于人工智能的分批式混合机控制方法，其特征在于，该方法包括：在不同颜色粉末的混合过程中，采集混合机内部的rgb图像，对所述rgb图像进行颜色阈值分割得到颜色的整体分层边界线；基于像素点的周围像素点的色调得到所述整体分层边界线上每个像素点对应的颜色类别数量，由所述颜色类别数量对所述整体分层边界线进行分段得到多段分层边界线；基于图像坐标系，根据像素点的坐标分别拟合每段所述分层边界线的曲线，由所述曲线得到所述分层边界线上每个像素点的斜率；根据所述分层边界线的长度和每个像素点的所述斜率得到每段所述分层边界线的线段复杂度；获取每段所述分层边界线的中心点，结合每段所述分层边界线的所述中心点和所述线段复杂度得到所述整体分层边界线的分层程度；由所述分层程度对所述混合机的固定混合时间进行自适应调整。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周围像素点的获取方法，包括：设定滑窗尺寸，利用所述滑窗得到所述整体分层边界线上每个像素点的所述周边像素点。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述颜色类别数量对所述整体分层边界线进行分段得到多段分层边界线的方法，包括：获取所述颜色类别数量大于或等于3时所述整体分层边界上对应的多个第一像素点，根据所述第一像素点得到所述整体分层边界线对应的多段所述分层边界线。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述分层边界线的长度和每个像素点的所述斜率得到每段所述分层边界线的线段复杂度的方法，包括：获取所述分层边界线上像素点的数量，将所述数量作为分层边界线的长度；基于每段所述分层边界线上所有像素点的所述斜率，将相同的所述斜率构成一个斜率类别以得到多个所述斜率类别，统计每个所述斜率类别中所述斜率的个数，由所述个数和所述长度得到每段所述分层边界线的所述线段复杂度。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合每段所述分层边界线的所述中心点和所述线段复杂度得到所述整体分层边界线的分层程度的方法，包括：对于所有的所述分层边界线，由所述中心点分别计算每两段所述分层边界线之间的距离，由所述线段复杂度计算对应两段所述分层边界线之间的复杂度总和，结合所述距离与所述复杂度总和得到所述整体分层边界线的分层程度。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述线段复杂度的计算公式为：其中，c为所述线段复杂度；v为所述斜率类别的数量；p
i
为第i个斜率类别对应的所述个数；n为像素点的数量。7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分层程度与所述距离呈正相关、所述分层程度与所述复杂度总和呈正相关。8.一种基于人工智能的分批式混合机控制系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算
机程序时实现如权利要求1～7任意一项所述方法的步骤。
技术总结
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的分批式混合机控制方法及系统。该方法采集混合机内部的RGB图像得到颜色的整体分层边界线；基于像素点的周围像素点的色调得到整体分层边界线上每个像素点对应的颜色类别数量以获取多段分层边界线；根据分层边界线的长度和每个像素点的斜率得到每段分层边界线的线段复杂度以获取整体分层边界线的分层程度；由分层程度对混合机的固定混合时间进行自适应调整。通过分析不同颜色粉末在混合过程中的分层边界线以获取混合过程中的分层程度，由分层程度对固定混合时间进行自适应调整，不但能够得到一个混合彻底的结果，而且也会提高混合的效率。也会提高混合的效率。也会提高混合的效率。
技术研发人员：王由发
受保护的技术使用者：江苏铭瀚智能科技有限公司
技术研发日：2022.03.21
技术公布日：2022/6/14