本發(fā)明涉及石英陶瓷坩堝的加工領(lǐng)域，尤其涉及一種利用機器視覺識別石英陶瓷坩堝的缺陷并生成加工軌跡文件的方法及應(yīng)用其的加工系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
石英陶瓷坩堝全稱為石英玻璃陶瓷坩堝，是用石英玻璃為原料做成的陶瓷質(zhì)坩堝，多為方形。精細熔融石英陶瓷材料由于具有結(jié)構(gòu)精細、熱導(dǎo)率低、熱膨脹系數(shù)小、尺寸精度高、高溫不變形、熱震穩(wěn)定性好、電性能好、耐化學(xué)侵蝕性好等特點，因此在玻璃深加工行業(yè)、冶金工業(yè)、電子工業(yè)、化工工業(yè)、航空航天等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。近年隨著環(huán)保能源不斷被重視和發(fā)展，太陽能作為綠色能源受到世界各國的普遍重視，得到了廣泛的開發(fā)和利用，這使得用于太陽能轉(zhuǎn)換的多晶硅的用量急劇增加。從而促進了多晶硅生產(chǎn)的快速發(fā)展，相應(yīng)的大尺寸薄壁方形熔融石英陶瓷坩堝的用量也在急劇增大，國際上該產(chǎn)品的市場前景十分看好。熔融石英陶瓷坩堝以其熱穩(wěn)定性好、耐熔體(硅、鋁、銅等)侵蝕性和對所加工的制品無污染等特性，被廣泛應(yīng)用于多晶硅生產(chǎn)及有色金屬冶煉行業(yè)。石英陶瓷坩堝是太陽能電池用多晶硅鑄錠爐的關(guān)鍵部件，它作為裝載多晶硅原料的容器要在1500℃以上的高溫下連續(xù)工作50小時以上，使之熔化生產(chǎn)出用來制造太陽能電池的多晶硅硅錠。由于其使用條件極其苛刻，對坩堝的純度、強度、外觀缺陷、內(nèi)在質(zhì)量、高溫性能、熱振穩(wěn)定性、尺寸精度等都有極其嚴(yán)格的要求。傳統(tǒng)的石英陶瓷坩堝外觀缺陷打磨是依靠有經(jīng)驗的工人對坩堝表面的缺陷進行識別和判斷需要打磨的次數(shù)，然后進行人工打磨。這樣的方法耗時長，工作效率低，長期工作在充滿灰塵的惡劣環(huán)境，對工人的身體健康也有很大的影響。所以，可以利用機器人代替工人進行坩堝外觀缺陷的打磨工作，實現(xiàn)生產(chǎn)的自動化。而實現(xiàn)打磨自動化的前提就是獲取需要打磨的缺陷區(qū)域位置和需要打磨的次數(shù)。因此獲取任意形狀石英陶瓷坩堝的缺陷區(qū)域的位置和識別打磨的次數(shù)技術(shù)是石英陶瓷坩堝加工領(lǐng)域亟待解決的重要問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于提出一種利用機器視覺識別石英陶瓷坩堝的缺陷并生成加工軌跡文件的方法及應(yīng)用其的加工方法。為達此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：基于圖像的坩堝缺陷磨削加工方法，其應(yīng)用與數(shù)控打磨機器人，所述加工方法其包括如下步驟：(1)人工標(biāo)出待加工坩堝的缺陷位置和對應(yīng)缺陷位置需要打磨的次數(shù)(2)于數(shù)控系統(tǒng)中對待加工坩堝的外觀建立圖像模型；(3)對圖像進行處理并生成灰度直方圖；(4)根據(jù)灰度直方圖，設(shè)定像素閾值，對圖像進行二直化并生成二值化圖像；(5)遍歷二值化圖像的像素，將二值化圖像的每個連通域中單個即不與其他相同像素值連續(xù)的較大像素值置0；(6)根據(jù)二值化圖像中像素值大于設(shè)定的像素閾值的位置，在二值化圖像內(nèi)進行向前和向后搜索,確定二值化圖像中每一行連通域的起始位置和結(jié)束位置；(7)判定相鄰兩行的連通域是否有相交的區(qū)域，若有相交的區(qū)域，記下對應(yīng)兩行中像素值偏小的起始位置和像素值偏大的結(jié)束位置；(8)提取步驟(7)中二值化圖像的分辨率c×d，并重復(fù)步驟(6)共n次，其中n小于或等于d！，其中d為上述二值化圖像的分辨率公式中垂直像素的數(shù)值，得到打磨次數(shù)數(shù)字組成的數(shù)字集和相交的區(qū)域組成的區(qū)域集；(9)對步驟(8)中得到的數(shù)字集和區(qū)域集分別進行離散點最優(yōu)解求解，并對數(shù)字集的離散點最優(yōu)解與對應(yīng)的區(qū)域集離散點最優(yōu)解進行匹配；(10)根據(jù)數(shù)字集的離散點最優(yōu)解，對對應(yīng)區(qū)域做歸一化，得到數(shù)字區(qū)域；(11)將歸一化之后的數(shù)字區(qū)域與模板數(shù)字區(qū)域相減，計算差分后該數(shù)字區(qū)域內(nèi)的像素值的和，及模板數(shù)字區(qū)域中最小的模版數(shù)字；所述數(shù)字區(qū)域內(nèi)的像素值的和模板數(shù)字區(qū)域中最小的模版數(shù)字分別為缺陷區(qū)域位置和打磨次數(shù)；(12)將識別出來的缺陷區(qū)域位置結(jié)果和打磨次數(shù)送到軌跡規(guī)劃系統(tǒng)，生成加工軌跡文件。具體的，所述步驟(4)中生成二值化圖像時包括如下步驟：將圖像中灰度大于設(shè)定像素閾值的像素置為255，將灰度小于設(shè)定像素閾值的像素置為0，從而得到二值化圖像。具體的，步驟(7)中判定相鄰兩行的連通域是否有相交的區(qū)域的步驟包括如下步驟：若第i行的某個連通域的起始位置為i_start和結(jié)束為止為i_end,將這個連通域的位置與i+1行的連通域位置進行比較，假設(shè)其中某個連通域的起始位置為i+1_start和i+1_end,若符合i_start<i+1_start和i_end>i+1_end或者i_start>i+1_start和i_end<i+1_end這兩種情況之一，則認為這兩行的連通域是有重疊的區(qū)域，否則認為這兩行的連通域沒有有重疊的區(qū)域。更優(yōu)的，所述步驟(9)中對數(shù)字集和區(qū)域集分別進行離散點最優(yōu)解求解時是采用包圍盒的方法計算的。石英陶瓷坩堝一個面上的缺陷區(qū)域是有多個的，每個區(qū)域打磨的次數(shù)也不是不一樣的。上述的步驟可以將缺陷區(qū)域和數(shù)字的包圍盒位置都找出來，并將缺陷區(qū)域和相對應(yīng)的打磨次數(shù)數(shù)字進行匹配。由于數(shù)字是印在缺陷區(qū)域內(nèi)，所以缺陷區(qū)域的包圍盒位置和相對應(yīng)的缺陷區(qū)域內(nèi)的數(shù)字包圍盒位置應(yīng)該是包含關(guān)系。例如假設(shè)某個缺陷區(qū)域在圖像中的位置坐標(biāo)為(x1，y1)和(x2，y2)，數(shù)字包圍盒位置坐標(biāo)為(x3，y3)和(x4，y4)，如果該數(shù)字是在該缺陷區(qū)域的話，應(yīng)滿足一下條件：x1＜x3，y1＜y3,x2＞x4，y2＞y4。更優(yōu)的，所述步驟(12)還包括建立模版數(shù)字的步驟：a、于數(shù)控系統(tǒng)中已加工完成沒有缺陷的石英陶瓷坩堝的外觀建立圖像模型；b、根據(jù)(1)-(9)所述的內(nèi)容得到模版數(shù)字區(qū)域。更優(yōu)的，所述步驟(10)中根據(jù)數(shù)字集的離散點最優(yōu)解，對對應(yīng)區(qū)域做歸一化時包括如下步驟：將所有數(shù)字進行放大或者縮小到與模板數(shù)字包圍盒大小一樣的尺寸。對所有的數(shù)字進行上述的歸一化操作，提高數(shù)字識別的準(zhǔn)確性，也保證了數(shù)控機床對待加工石英坩堝的準(zhǔn)確加工。更優(yōu)的，所述步驟(2)步驟還包括如下步驟：利用工業(yè)相機對待加工的石英陶瓷坩堝包括外側(cè)面、內(nèi)側(cè)面和底面在內(nèi)的每個面進行拍照，然后將圖像傳輸?shù)絇C端。只有對待加工的石英坩堝進行全面的圖像采集，才能保證在數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)建立的圖像模型能完全記載待加工的石英坩堝的缺陷，才能方便后續(xù)對這些缺陷的準(zhǔn)確提取。更優(yōu)的，上所述步驟(3)中在生成所述灰度直方圖之前，還包括如下步驟：對圖像依次進行預(yù)處理、噪聲過濾和灰度化的操作。如灰度化是建立灰度直方圖的必要操作，如預(yù)處理和噪聲過濾是保證灰度直放圖準(zhǔn)確性的操作。一種應(yīng)用上述的基于圖像的坩堝缺陷磨削加工方法的加工系統(tǒng)；其包括數(shù)控系統(tǒng)、打磨機器人和電腦；所述打磨機器人包括控制座和設(shè)于控制座的機械臂及安裝與機械臂末端的打磨裝置；所述電腦包括工業(yè)相機、機械視覺模塊、軌跡規(guī)劃模塊、電腦與打磨機器人通訊模塊、電腦與數(shù)控系統(tǒng)通訊模塊和電腦與工業(yè)相機通訊模塊；所述打磨機器人的控制座和所述數(shù)控系統(tǒng)均與所述電腦均電聯(lián)接。本發(fā)明根據(jù)上述內(nèi)容提出一種基于圖像的坩堝缺陷磨削加工方法及應(yīng)用其的加工系統(tǒng)，該方法通過識別坩堝需要磨削的缺陷區(qū)域位置和磨削次數(shù)，為后面機器人進行打磨提供必要的加工參數(shù)。該加工方法適用于石英坩堝缺陷的打磨，在工人標(biāo)出缺陷的區(qū)域位置和需要磨削的次數(shù)之后，利用工業(yè)照相機分別對坩堝的所有面進行拍照，然后將圖像傳輸?shù)絇C端，由PC對圖像進行預(yù)處理，再利用區(qū)域位置識別和數(shù)字識別的算法將需要磨削的缺陷區(qū)域位置和磨削次數(shù)識別出來，為下一步打磨軌跡的規(guī)劃做準(zhǔn)備，最終生成能使得打磨機器人對坩堝進行自動打磨的加工軌跡文件。附圖說明圖1是本發(fā)明中所述加工方法的一個實施例的流程框架圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖并通過具體實施方式來進一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案?；趫D像的坩堝缺陷磨削加工方法，其應(yīng)用與數(shù)控打磨機器人，如圖1所示，所述加工方法包括如下步驟：(1)人工標(biāo)出待加工的石英陶瓷坩堝上的缺陷位置和對應(yīng)缺陷位置需要打磨的次數(shù)。(2)于數(shù)控系統(tǒng)中對待加工的石英陶瓷坩堝的外觀建立圖像模型：利用工業(yè)相機對待加工的石英陶瓷坩堝包括外側(cè)面、內(nèi)側(cè)面和底面在內(nèi)的每個面進行拍照，然后將圖像傳輸?shù)絇C端。(3)對圖像依次進行預(yù)處理、噪聲過濾和灰度化的操作并生成灰度直方圖。(4)將圖像中灰度大于設(shè)定像素閾值的像素置為255，將灰度小于設(shè)定像素閾值的像素置為0，從而得到二值化圖像。(5)遍歷二值化圖像的像素，將二值化圖像的每個連通域中單個即不與其他相同像素值連續(xù)的且像素值255的像素值置0；該步驟是為了去除連通域中單個出現(xiàn)的像素值，即是的整個二值化圖像由像素值為255的區(qū)域和像素值為0的區(qū)域組成，不會存在一個相同像素值的連通域中出現(xiàn)零散、單個的且與該連通域像素值不等的像素值。(6)根據(jù)二值化圖像中像素值大于設(shè)定的像素閾值的位置，在二值化圖像內(nèi)進行向前和向后搜索,確定二值化圖像中每一行連通域的起始位置和結(jié)束位置。(7)若第i行的某個連通域的起始位置為i_start和結(jié)束為止為i_end,將這個連通域的位置與i+1行的連通域位置進行比較，假設(shè)其中某個連通域的起始位置為i+1_start和i+1_end,若符合i_start<i+1_start和i_end>i+1_end或者i_start>i+1_start和i_end<i+1_end這兩種情況之一，則認為這兩行的連通域是有重疊的區(qū)域，否則認為這兩行的連通域沒有有重疊的區(qū)域；若有相交的區(qū)域，記下對應(yīng)兩行中像素值偏小起始位置和像素值偏大結(jié)束位置。(8)提取步驟(7)中二值化圖像的分辨率c×d，并重復(fù)步驟(6)共n次，其中n小于或等于d！，其中d為上述二值化圖像的分辨率公式中垂直像素的數(shù)值，得到打磨次數(shù)數(shù)字組成的數(shù)字集和相交的區(qū)域組成的區(qū)域集；(9)根據(jù)位置關(guān)系，對數(shù)字集的包圍盒和區(qū)域集的包圍盒進行匹配；(10)根據(jù)數(shù)字集的離散點最優(yōu)解，對對應(yīng)區(qū)域做歸一化，得到數(shù)字區(qū)域；(11)建立模版數(shù)字：a、于數(shù)控系統(tǒng)中已加工完成沒有缺陷的石英陶瓷坩堝的外觀建立圖像模型；b、根據(jù)步驟(1)-(9)所述的內(nèi)容得到模版數(shù)字區(qū)域；將歸一化之后的數(shù)字區(qū)域與模板數(shù)字區(qū)域相減，計算差分后該數(shù)字區(qū)域內(nèi)的像素值的和，及模板數(shù)字區(qū)域中最小的模版數(shù)字；所述數(shù)字區(qū)域內(nèi)的像素值的和模板數(shù)字區(qū)域中最小的模版數(shù)字分別為缺陷區(qū)域位置和打磨次數(shù)；(12)將識別出來的缺陷區(qū)域位置結(jié)果和打磨次數(shù)送到軌跡規(guī)劃系統(tǒng)，生成加工軌跡文件。一種應(yīng)用上述的基于圖像的坩堝缺陷磨削加工方法的加工系統(tǒng)；其包括數(shù)控系統(tǒng)、打磨機器人和電腦；所述打磨機器人包括控制座和設(shè)于控制座的機械臂及安裝與機械臂末端的打磨裝置；所述電腦包括工業(yè)相機、機械視覺模塊、軌跡規(guī)劃模塊、電腦與打磨機器人通訊模塊、電腦與數(shù)控系統(tǒng)通訊模塊和電腦與工業(yè)相機通訊模塊；所述打磨機器人的控制座和所述數(shù)控系統(tǒng)均與所述電腦均電聯(lián)接。本發(fā)明根據(jù)所述內(nèi)容提出一種基于圖像的坩堝缺陷磨削加工方法及應(yīng)用其的加工系統(tǒng)，該方法通過識別坩堝需要磨削的缺陷區(qū)域位置和磨削次數(shù)，為后面機器人進行打磨提供必要的加工參數(shù)。該方法適用于石英坩堝缺陷的打磨，在工人標(biāo)出缺陷的區(qū)域位置和需要磨削的次數(shù)之后，利用工業(yè)照相機分別對坩堝的所有面進行拍照，然后將圖像傳輸?shù)絇C端，由PC對圖像進行預(yù)處理，再利用區(qū)域位置識別和數(shù)字識別的算法將需要磨削的缺陷區(qū)域位置和磨削次數(shù)識別出來，為下一步打磨軌跡的規(guī)劃做準(zhǔn)備，最終生成能使得打磨機器人對坩堝進行自動打磨的加工軌跡文件。以上結(jié)合具體實施例描述了本發(fā)明的技術(shù)原理。這些描述只是為了解釋本發(fā)明的原理，而不能以任何方式解釋為對本發(fā)明保護范圍的限制?；诖颂幍慕忉專绢I(lǐng)域的技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性的勞動即可聯(lián)想到本發(fā)明的其它具體實施方式，這些方式都將落入本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。