一种高识别性能的激光加工机床的制作方法
【专利摘要】本发明提供了一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光加工机床相连的目标识别装置，目标识别装置基于视觉特征对目标进行识别跟踪，包括依次连接的怀疑目标获取模块、颜色信息处理模块、轮廓信息处理模块、特征评估模块，其中颜色信息处理模块对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，轮廓信息处理模块用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理。本发明具有识别精度高、识别速度快的优点。
【专利说明】
一种高识别性能的激光加工机床
技术领域
[0001 ]本发明涉及激光加工领域，具体涉及一种高识别性能的激光加工机床。
【背景技术】
[0002] 相关技术中，在激光加工机床上采用雷达对目标进行跟踪在定位精度和跟踪成功 率上具备很大优势，但仅从雷达获取的距离信息上很难对目标的特征进行区分，尤其在目 标被遮挡和多目标情况下，很难实现目标有效识别跟踪。采用目标的视觉信息（如颜色、轮 廓等)刻画目标特征，基于目标视觉特征对目标进行识别跟踪是解决上述问题的有效途径。
【发明内容】
[0003] 针对上述问题，本发明提供一种高识别性能的激光加工机床。
[0004] 本发明的目的采用以下技术方案来实现：
[0005] -种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光加工机床相连的目 标识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括：
[0006] 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座 的一端连接一横梁，并形成一龙门；
[0007] X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X 轴模组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接；
[0008] Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y 轴模组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。
[0009] 优选地，所述激光加工机床还包括：
[0010] 旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A 轴伺服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设 于Y轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服 电机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回 转平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行 旋转。
[0011]优选地，所述激光加工机床还包括：
[0012] Z轴运动模组，所述Z轴运动模组包括Z轴伺服电机、Z轴滚珠丝杆、Z轴线性导轨、Z 轴模组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述 Z轴运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连 接，背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将 激光器发出的激光束导入扫描振镜。
[0013] 优选地，所述目标识别装置包括：
[0014] (I)怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的 原始桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输 出的图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理；
[0015] (2)颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间 的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下：
[0018] v=Max(r ,g,b)
[0019] 其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范 围均为(〇，I) ;h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，S为像素点在HSV颜色空间中的饱和 度分量，V为像素点在HSV颜色空间中的色调分量；
[0020] 色调颜色模型如下：
[0025]其中，函数S[d(Xl)-W]为像素 Ax1在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索 引，bw为各子空间的权重
是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数；
[0026]优选地，所述目标识别装置还包括：
[0027] (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特 征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并 后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征 区域的判定条件为：
[0031]其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域 内的起始轮廓点，s为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始 轮廓点的距离，
为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度S的实时曲率修 正系数，
为起始轮廓点的曲率半径
为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得 到的轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表 示该轮廓点为特征点，f(t)=0表示该轮廓点为非特征点，NfW=I表示选定区域内所具有的 特征点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数 对实际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max I k'N(t) I表示实际轮廓曲率的绝对 值的最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ];
[0032] (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标 特征进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为 跟踪目标并输出判定结果；
[0033]优选地，所述轮廓信息处理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器 和对所有非特征区域进行平滑处理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所 有特征区域中的最小延伸长度的1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区 域中的最小延伸长度的1/2;根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有 效减小了合并后的失真现象，便于更准确对目标进行识别。
[0034]本发明的有益效果为：
[0035] 1、采用颜色信息和轮廓信息相结合的方式描述跟踪目标，对外界光照的变化具有 很强的鲁棒性，避免了使用单一特征对目标进行描述，提高识别的精度；
[0036] 2、修正后的颜色空间转化公式更加符合人类的视觉效果，能够反映更丰富的信 息，便于实现快速识别跟踪，在色调颜色模型中引入空间权重划分，多次滤波，使模型更为 科学，实用性更强；
[0037] 3、设置轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非 特征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合 并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，计算量并不复杂，平滑除噪效果好，考虑 了轮廓在不同类型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的平衡，根据 不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真现象，便于 更准确对目标进行识别。
【附图说明】
[0038] 利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得 其它的附图。
[0039] 图1是本发明的目标识别装置模块连接示意图。
【具体实施方式】
[0040] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0041 ] 实施例1
[0042] 参见图1，本实施例一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光 加工机床相连的目标识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括：
[0043] 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座 的一端连接一横梁，并形成一龙门；
[0044] X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X 轴模组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接；
[0045] Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y 轴模组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。
[0046] 优选地，所述激光加工机床还包括：
[0047]旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A 轴伺服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设 于Y轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服 电机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回 转平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行 旋转。
[0048]优选地，所述激光加工机床还包括：
[0049] Z轴运动模组，所述Z轴运动模组包括Z轴伺服电机、Z轴滚珠丝杆、Z轴线性导轨、Z 轴模组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述 Z轴运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连 接，背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将 激光器发出的激光束导入扫描振镜。
[0050] 优选地，所述目标识别装置包括：
[0051 ] (I)怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的 原始桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输 出的图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理；
[0052] (2)颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间 的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下：
[0056]其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范 围均为(〇，I) ;h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，S为像素点在HSV颜色空间中的饱和 度分量，V为像素点在HSV颜色空间中的色调分量；
[0057] 色调颜色模型如下：
[0062]其中，函数S[d(Xl)-W]为像素 Ax1在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索 引，bw为各子空间的权重，
是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数；
[0063] 优选地，所述目标识别装置还包括：
[0064] (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特 征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并 后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征 区域的判定条件为：
[0068]其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域 内的起始轮廓点，s为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始 轮廓点的距离
为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度s的实时曲率修 正系数，
为起始轮廓点的曲率半径，
为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得到 的轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表示 该轮廓点为特征点，f (t )= 0表示该轮廓点为非特征点，Nf w=i表示选定区域内所具有的特 征点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数对 实际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max I k'N(t) I表示实际轮廓曲率的绝对值 的最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ];
[0069] (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标 特征进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为 跟踪目标并输出判定结果；
[0070] 其中，所述轮廓信息处理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器和 对所有非特征区域进行平滑处理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所有 特征区域中的最小延伸长度的1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区域 中的最小延伸长度的1/2;根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效 减小了合并后的失真现象，便于更准确对目标进行识别。
[0071] 本实施例采用颜色信息和轮廓信息相结合的方式描述跟踪目标，对外界光照的变 化具有很强的鲁棒性，避免了使用单一特征对目标进行描述，提高识别的精度;修正后的颜 色空间转化公式更加符合人类的视觉效果，能够反映更丰富的信息，便于实现快速识别跟 踪，在色调颜色模型中引入空间权重划分，多次滤波，使模型更为科学，实用性更强;设置轮 廓信息处理模块，选取不同参数的滤波器对合并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑 处理，考虑了轮廓在不同类型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的 平衡，根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真 现象，便于更准确对目标进行识别，其中设定丨的宽度为3,权值T的取值为0.2,识别精 度提高了 2 %，识别速度提高了 1 %。
[0072] 实施例2
[0073] 参见图1，本实施例一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光 加工机床相连的目标识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括：
[0074] 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座 的一端连接一横梁，并形成一龙门；
[0075] X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X 轴模组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接；
[0076] Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y 轴模组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。
[0077]优选地，所述激光加工机床还包括：
[0078]旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A 轴伺服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设 于Y轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服 电机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回 转平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行 旋转。
[0079]优选地，所述激光加工机床还包括：
[0080] Z轴运动模组，所述Z轴运动模组包括Z轴伺服电机、Z轴滚珠丝杆、Z轴线性导轨、Z 轴模组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述 Z轴运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连 接，背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将 激光器发出的激光束导入扫描振镜。
[0081 ]优选地，所述目标识别装置包括：
[0082] (1)怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的 原始桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输 出的图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理；
[0083] (2)颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间 的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下：
[0086] v=Max(r ,g,b)
[0087] 其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范 围均为(〇，I) ;h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，S为像素点在HSV颜色空间中的饱和 度分量，V为像素点在HSV颜色空间中的色调分量；
[0088] 色调颜色模型如下：
[0093]其中，函数S[d(Xl)-W]为像素 Ax1在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索 引，bw为各子空间的权重：
是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数；
[0094]优选地，所述目标识别装置还包括：
[0095] (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特 征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并 后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征 区域的判定条件为：
[0099] 其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域 内的起始轮廓点，s为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始 轮廓点的距离
：为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度s的实时曲率修 正系数，
：为起始轮廓点的曲率半径：
为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得到 的轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表示 该轮廓点为特征点，f (t )= 0表示该轮廓点为非特征点，Nf w=i表示选定区域内所具有的特 征点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数对 实际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max I k'N(t) I表示实际轮廓曲率的绝对值 的最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ];
[0100] (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标 特征进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为 跟踪目标并输出判定结果；
[0101]其中，所述轮廓信息处理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器和 对所有非特征区域进行平滑处理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所有 特征区域中的最小延伸长度的1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区域 中的最小延伸长度的1/2;根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效 减小了合并后的失真现象，便于更准确对目标进行识别。
[0102]本实施例采用颜色信息和轮廓信息相结合的方式描述跟踪目标，对外界光照的变 化具有很强的鲁棒性，避免了使用单一特征对目标进行描述，提高识别的精度;修正后的颜 色空间转化公式更加符合人类的视觉效果，能够反映更丰富的信息，便于实现快速识别跟 踪，在色调颜色模型中引入空间权重划分，多次滤波，使模型更为科学，实用性更强;设置轮 廓信息处理模块，选取不同参数的滤波器对合并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑 处理，考虑了轮廓在不同类型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的 平衡，根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真 现象，便于更准确对目标进行识别，其中设定
的宽度为4，权值T的取值为0.3，识别精 度提高了 1 %，识别速度提高了 2 %。
[0103] 实施例3
[0104] 参见图I，本实施例一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光 加工机床相连的目标识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括：
[0105] 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座 的一端连接一横梁，并形成一龙门；
[0106] X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X 轴模组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接；
[0107] Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y 轴模组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。
[0108] 优选地，所述激光加工机床还包括：
[0109] 旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A 轴伺服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设 于Y轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服 电机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回 转平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行 旋转。
[0110]优选地，所述激光加工机床还包括： Com] z轴运动模组，所述z轴运动模组包括z轴伺服电机、z轴滚珠丝杆、z轴线性导轨、z 轴模组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述 Z轴运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连 接，背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将 激光器发出的激光束导入扫描振镜。
[0112] 优选地，所述目标识别装置包括：
[0113] (1)怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的 原始桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输 出的图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理；
[0114] (2)颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间 的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下：
[0115]
[0117] v=Max(r ,g,b)
[0118] 其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范 围均为(〇，I) ;h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，s为像素点在HSV颜色空间中的饱和 度分量，V为像素点在HSV颜色空间中的色调分量；
[0119] 色调颜色模型如下：
[0124] 其中，函数S[d(Xl)-W]为像素 Ax1在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索 引，bw为各子空间的权重，
是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数；
[0125] 优选地，所述目标识别装置还包括：
[0126] (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特 征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并 后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征 区域的判定条件为：
[0130]其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域 内的起始轮廓点，s为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始 轮廓点的距离
为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度S的实时曲率修 正系数，
为起始轮廓点的曲率半径
为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得到 的轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表示 该轮廓点为特征点，f (t )= O表示该轮廓点为非特征点，Nf w=i表示选定区域内所具有的特 征点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数对 实际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max I k'N(t) I表示实际轮廓曲率的绝对值 的最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ];
[0131] (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标 特征进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为 跟踪目标并输出判定结果；
[0132] 其中，所述轮廓信息处理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器和 对所有非特征区域进行平滑处理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所有 特征区域中的最小延伸长度的1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区域 中的最小延伸长度的1/2;根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效 减小了合并后的失真现象，便于更准确对目标进行识别。
[0133] 本实施例采用颜色信息和轮廓信息相结合的方式描述跟踪目标，对外界光照的变 化具有很强的鲁棒性，避免了使用单一特征对目标进行描述，提高识别的精度;修正后的颜 色空间转化公式更加符合人类的视觉效果，能够反映更丰富的信息，便于实现快速识别跟 踪，在色调颜色模型中引入空间权重划分，多次滤波，使模型更为科学，实用性更强;设置轮 廓信息处理模块，选取不同参数的滤波器对合并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑 处理，考虑了轮廓在不同类型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的 平衡，根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真
现象，便于更准确对目标进行识别，其中设定 的宽度为5,权值T的取值为0.4,识别精 度提高了 2 %，识别速度提高了 3 %。
[0134] 实施例4
[0135] 参见图1，本实施例一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光 加工机床相连的目标识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括：
[0136] 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座 的一端连接一横梁，并形成一龙门；
[0137] X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X 轴模组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接；
[0138] Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y 轴模组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。
[0139] 优选地，所述激光加工机床还包括：
[0140] 旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A 轴伺服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设 于Y轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服 电机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回 转平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行 旋转。
[0141] 优选地，所述激光加工机床还包括：
[0142] Z轴运动模组，所述Z轴运动模组包括Z轴伺服电机、Z轴滚珠丝杆、Z轴线性导轨、Z 轴模组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述 Z轴运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连 接，背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将 激光器发出的激光束导入扫描振镜。
[0143] 优选地，所述目标识别装置包括：
[0144] (1)怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的 原始桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输 出的图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理；
[0145] (2)颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间 的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下：
[0148] v=Max(r ,g,b)
[0149] 其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范 围均为(〇，I) ;h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，s为像素点在HSV颜色空间中的饱和 度分量，V为像素点在HSV颜色空间中的色调分量；
[0150] 色调颜色模型如下：
[0152] 此朴
[0155] 其中，函数S[d(Xl)-W]为像素 Ax1在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索 引，bw为各子空间的权重：
是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数；
[0156] 优选地，所述目标识别装置还包括：
[0157] (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特 征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并 后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征 区域的判定条件为：
[0161] 其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域 内的起始轮廓点，s为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始 轮廓点的距离，
为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度S的实时曲率修 正系数
为起始轮廓点的曲率半径，
为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得到 的轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表示 该轮廓点为特征点，f (t )= 0表示该轮廓点为非特征点，Nf w=i表示选定区域内所具有的特 征点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数对 实际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max I k'N(t) I表示实际轮廓曲率的绝对值 的最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ];
[0162] (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标 特征进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为 跟踪目标并输出判定结果；
[0163] 其中，所述轮廓信息处理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器和 对所有非特征区域进行平滑处理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所有 特征区域中的最小延伸长度的1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区域 中的最小延伸长度的1/2;根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效 减小了合并后的失真现象，便于更准确对目标进行识别。
[0164] 本实施例采用颜色信息和轮廓信息相结合的方式描述跟踪目标，对外界光照的变 化具有很强的鲁棒性，避免了使用单一特征对目标进行描述，提高识别的精度;修正后的颜 色空间转化公式更加符合人类的视觉效果，能够反映更丰富的信息，便于实现快速识别跟 踪，在色调颜色模型中引入空间权重划分，多次滤波，使模型更为科学，实用性更强;设置轮 廓信息处理模块，选取不同参数的滤波器对合并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑 处理，考虑了轮廓在不同类型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的 平衡，根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真 现象，便于更准确对目标进行识别，其中设定的宽度为5，权值T的取值为0.5，识别精 度提高了 2 %，识别速度提高了 2.5 %。
[0165] 实施例5
[0166] 参见图1，本实施例一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光 加工机床相连的目标识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括：
[0167] 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座 的一端连接一横梁，并形成一龙门；
[0168] X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X 轴模组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接；
[0169] Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y 轴模组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托 板设于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。
[0170]优选地，所述激光加工机床还包括：
[0171] 旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A 轴伺服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设 于Y轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服 电机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回 转平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行 旋转。
[0172] 优选地，所述激光加工机床还包括：
[0173] Z轴运动模组，所述Z轴运动模组包括Z轴伺服电机、Z轴滚珠丝杆、Z轴线性导轨、Z 轴模组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述 Z轴运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连 接，背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将 激光器发出的激光束导入扫描振镜。
[0174] 优选地，所述目标识别装置包括：
[0175] (1)怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的 原始桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输 出的图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理；
[0176] (2)颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间 的转换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下：
[0179] v=Max(r ,g,b)
[0180] 其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范 围均为(〇，I) ;h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，S为像素点在HSV颜色空间中的饱和 度分量，V为像素点在HSV颜色空间中的色调分量；
[0181] 色调颜色模型如下：
[0186]其中，函数S[d(Xl)-W]为像素 Ax1在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索 引，bw为各子空间的权重：
是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数；
[0187]优选地，所述目标识别装置还包括：
[0188] (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特 征区域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并 后的特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征 区域的判定条件为：
[0192] 其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域 内的起始轮廓点，s为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始 轮廓点的距离
为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度s的实时曲率修 正系数
为起始轮廓点的曲率半径
为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得到 的轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表示 该轮廓点为特征点，f (t )= 0表示该轮廓点为非特征点，Nf w=i表示选定区域内所具有的特 征点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数对 实际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max I k'N(t) I表示实际轮廓曲率的绝对值 的最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ];
[0193] (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标 特征进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为 跟踪目标并输出判定结果；
[0194] 其中，所述轮廓信息处理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器和 对所有非特征区域进行平滑处理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所有 特征区域中的最小延伸长度的1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区域 中的最小延伸长度的1/2;根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效 减小了合并后的失真现象，便于更准确对目标进行识别。
[0195] 本实施例采用颜色信息和轮廓信息相结合的方式描述跟踪目标，对外界光照的变 化具有很强的鲁棒性，避免了使用单一特征对目标进行描述，提高识别的精度;修正后的颜 色空间转化公式更加符合人类的视觉效果，能够反映更丰富的信息，便于实现快速识别跟 踪，在色调颜色模型中引入空间权重划分，多次滤波，使模型更为科学，实用性更强;设置轮 廓信息处理模块，选取不同参数的滤波器对合并后的特征区域与非特征区域分别进行平滑 处理，考虑了轮廓在不同类型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的 平衡，根据不同点的曲率不同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真 现象，便于更准确对目标进行识别，其中设定
·的宽度为4,权值T的取值为0.3,识别精 度提高了2.5%，识别速度提高了3.5%。
[0196]最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保 护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应 当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
【主权项】
1. 一种高识别性能的激光加工机床，包括激光加工机床和与激光加工机床相连的目标 识别装置，其特征是，所述激光加工机床包括： 底座，所述底座上固定有一激光器和两根立柱，其中所述的两根立柱在远离底座的一 端连接一横梁，并形成一龙门； X轴运动模组，所述X轴运动模组包括X轴伺服电机、X轴滚珠丝杆、X轴线性导轨、X轴模 组基座和X轴运动托板，其中所述X轴模组基座通过螺钉固定在横梁上，所述X轴运动托板设 于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接； Y轴运动模组，所述Y轴运动模组包括Y轴伺服电机、Y轴滚珠丝杆、Y轴线性导轨、Y轴模 组基座和Y轴运动托板，其中所述Y轴模组基座通过螺钉固定在底座上，所述Y轴运动托板设 于X轴线性导轨上，并与X轴滚珠丝杆螺纹连接。2. 根据权利要求1所述的一种高识别性能的激光加工机床，其特征是，所述激光加工机 床还包括： 旋转摆动头，所述旋转摆动头包括固定座，摆动板，回转工作台，以及相互连接的A轴伺 服电机和A轴中空回转减速机、C轴伺服电机和C轴中空回转减速机，其中所述固定座设于Y 轴运动托板上，所述A轴中空回转减速机的回转平面与摆动板相连接，并可通过A轴伺服电 机来驱动摆动板在竖直方向上进行转动，所述C轴中空回转减速机固定在摆动板上，其回转 平面与回转工作台相连接，并可通过C轴伺服电机来驱动回转工作台在水平方向上进行旋 转。3. 根据权利要求2所述的一种高识别性能的激光加工机床，其特征是，所述激光加工机 床还包括： Z轴运动模组，所述Z轴运动模组包括Z轴伺服电机、Z轴滚珠丝杆、Z轴线性导轨、Z轴模 组基座和Z轴运动托板，其中所述Z轴模组基座通过连接板固定在X轴运动托板上，所述Z轴 运动托板设于Z轴线性导轨上，其面向Z轴模组基座的一侧面上与Z轴滚珠丝杆用螺纹连接， 背离Z轴模组基座的一侧面通过振镜连接板设置有扫描振镜；以及多个反射镜，用于将激光 器发出的激光束导入扫描振镜。4. 根据权利要求3所述的一种高识别性能的激光加工机床，其特征是，所述目标识别装 置包括： (1) 怀疑目标获取模块，用于在监控视频中识别怀疑目标并读取包含怀疑目标的原始 桢图像，其包括与现场计算机连接的红外电荷耦合器件，所述红外电荷耦合器件将输出的 图像信号输入到现场计算机进行是否存在怀疑目标的判别处理； (2) 颜色信息处理模块，其对所述原始桢图像进行从RGB颜色空间到HSV颜色空间的转 换并构建所述怀疑目标在HSV颜色空间的色调颜色模型，转换公式如下： v=Max(r ,g,b)其中，（r，g，b)为原始桢图像的像素点在RGB颜色空间的红绿蓝坐标值，有效值范围均 为(〇，1);h为像素点在HSV颜色空间中的色相分量，s为像素点在HSV颜色空间中的饱和度分 量，v为像素点在HSV颜色空间中的色调分量； 色调颜色模型如下：其中，函数Md(Xl)-w]为像素 AXl在第w个子空间区域内的投影，w为特征空间的索弓丨， bw为各子空间的权重是以像素 X。为中心在二维图像中的核函数。5.根据权利要求4所述的一种高识别性能的激光加工机床，其特征是，所述目标识别装 置还包括： (3)轮廓信息处理模块，用于对所述原始桢图像的实际轮廓进行特征区域与非特征区 域的区域类型划分、对相邻的同类型区域进行合并，并选取不同参数的滤波器对合并后的 特征区域与非特征区域分别进行平滑处理，所述实际轮廓内的选定区域被判定为特征区域 的判定条件为：其中，t表示所述原始桢图像的实际轮廓的轮廓点，to为预设的位于所述选定区域内的 起始轮廓点，S为预设的延伸长度，延伸长度的值为选定区域的边缘轮廓点到所述起始轮廓 点的距离为起始轮廓点处的用于修正所述延伸长度S的实时曲率修正系 数，为起始轮廓点的曲率半径，为由预设的宽度范围为[3,5]的窗函数得到的 轮廓起始点的平均曲率半径;f (t)为判定轮廓点是否为特征点的特征函数，f (t ) = 1表示该 轮廓点为特征点，f(t)=0表示该轮廓点为非特征点，Nfw=i表示选定区域内所具有的特征 点的数目，Ny为设定的作为特征区域需要包括的特征点的数目，k' N(t)为由所述窗函数对实 际轮廓进行邻域平均而得到的实际轮廓曲率，max| k'N(t)|表示实际轮廓曲率的绝对值的 最大值，T为权值且T的取值范围为[0.2，0.5 ]; (4)特征评估模块，用于对处理过的颜色信息和轮廓信息与数据库中设定的目标特征 进行比对匹配并计算匹配度，所述匹配度达到预设的匹配阈值时判定所述怀疑目标为跟 足示目标并输出判定结果。6.根据权利要求5所述的一种高识别性能的激光加工机床，其特征是，所述轮廓信息处 理模块包括对所有特征区域进行平滑处理的第一滤波器和对所有非特征区域进行平滑处 理的第二滤波器，所述第一滤波器的置信区间的长度为所有特征区域中的最小延伸长度的 1/2,所述第二滤波器的置信区间的长度为所有非特征区域中的最小延伸长度的1/2。
【文档编号】B23K26/08GK105921886SQ201610525719
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年6月29日
【发明人】不公告发明人
【申请人】韦醒妃