一种全自动钻孔机的制作方法

本发明属于钻孔机技术领域，尤其涉及一种全自动钻孔机。

背景技术：

目前，钻孔机是指利用比目标物更坚硬、更锐利的工具通过旋转切削或旋转挤压的方式，在目标物上留下圆柱形孔或洞的机械和设备统称。也有称为钻机、打孔机、打眼机、通孔机等。通过对精密部件进行钻孔，来达到预期的效果，钻孔机有半自动钻孔机和全自动钻孔机，随着人力资源成本的增加；大多数企业均考虑全自动钻孔机作为发展方向。

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)作为下一代移动通信系统的关键技术，由于处理器的硬件约束和处理能力受限，当处理器能够获得完整的信道状态信息(Channel State Information,CSI)时，采用穷举搜索可以获得最优的调度结果，但是该方法复杂度高，实际中难以应用。一些次优的贪婪算法相继被提出。贪婪算法根据特定的调度准则、采用迭代的方式逐步更新数据。

但是上述算法以系统和速率最大化为目标，通常选择信道质量好的传输数据，信道质量差的数据无法获得通信资源，导致检测和定位不准确。

现有的算法在调度过程中依次选择信道增益大的用户，可能导致与已选通道之间存在较强干扰的高增益通道被选择，而与其它通道相互干扰小但增益不够大的通道得不到调度，致使速率降低。

综上所述，传统的钻孔机容易发生意外事故，安全性能和工作效率低，同时无法保证钻孔质量，钻孔现场容易堆积粉尘、颗粒等污染物，危害工作人员身心健康；智能化定位程度低。

技术实现要素：

本发明为解决传统的钻孔机容易发生意外事故，安全性能和工作效率低，同时无法保证钻孔质量，钻孔现场容易堆积粉尘、颗粒等污染物，危害工作人员身心健康；智能化定位程度低的问题而提供一种全自动钻孔机。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：一种全自动钻孔机，设置有钻孔机支撑台和钻孔机主支撑柱；所述钻孔机支撑台的内部安装有集尘抽屉；所述集尘抽屉的一侧安装有负压风机，且集尘抽屉的上方设置有集尘网；所述钻孔机支撑台的上方安装有载物台；所述钻孔机支撑台内部设置有纵向滑槽；所述钻孔机主支撑柱安装在纵向滑槽的上方，且钻孔机主支撑柱的一侧安装有承接横梁；

所述承接横梁的下方安装有钻孔机承接板；所述钻孔机承接板的内部设置有横向滑槽；且钻孔机承接板的下方设置有伸缩外臂；所述钻孔机承接板的下方位于伸缩外臂的侧边位置设置有动力电机；所述伸缩外臂的内部安装有定位传感器装置和定位处理器系统，且伸缩外臂的下方安装有钻孔装置；所述钻孔装置上安装有激光收发装置；且钻孔装置的底部安装有钻孔机头；

所述激光收发装置和定位传感器装置均与定位处理器系统电性连接；所述动力电机、定位处理器和负压风机均与外部控制器电性连接。

进一步，所述载物台上设置有滑轨，所述滑轨上安装有固定柱，所述固定柱根据物料大小在滑轨上滑动调节距离。

进一步，所述动力电机与钻孔装置通过联轴器传动连接。

进一步，所述伸缩外臂的一侧设置有气压连接口。

进一步，所述钻孔机头与钻孔装置通过扭力调节环螺纹旋合连接。

进一步，所述集尘抽屉为可拉出拆卸结构。

进一步，所述定位传感器装置设置有图像信息采集器和与图像信息采集器连接的多个通信传输信道；所述多个通信传输信道均与定位处理器系统电连接；

所述定位处理器系统设置有定位处理控制器、储存器；所述定位处理控制器通过串口与储存器连接；所述定位处理控制器通过信号线与外部总控制器电连接。

定位处理控制器控制多个通信传输信道传输信号的方法包括以下步骤：

1)、初始化已选当前输入图像集合为空集，待输入图像集合为全集，随着调度过程的进行，已选当前输入图像和待输入图像集合的元素不断更新，A_n和S_n分别为在第n次迭代结束时待输入图像集合和当前输入图像集合，n＝1,…,N_T为迭代的次数，初始化n＝1；

2)、定位处理控制器对输入图像k反馈的信道信息矩阵H_k进行奇异值分解其中，λ_k,1表示第k个输入图像的信道矩阵的奇异值，表示维度1×(N_T-1)的零向量，和分别由与非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(H_k)＝1，所以v_i,1为V_i的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；

3)、定位处理控制器根据分解后的矩阵构造中间矩阵和以及其中，diag(·)表示对角化操作；

4)、定位处理控制器构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为其中，|·|表示求模运算；

5)、从R中选择出与已经调度的n-1个输入图像对应的n-1列，构成矩阵将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵即

6)、计算输入图像的相关因子即对R_n中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化得到列向量ψ_n＝[ψ_1,n…ψ_L,n]^Η；

7)、按照公式选择第n个输入图像；

8)、若n＜N_T，返回步骤5)；否则调度完成，根据被调度的输入图像受到的实际干扰计算相关因子ψ_k；若输入图像未被调度ψ_k＝0，并按照公式更新输入图像k，k∈{1,…,L}平均相关因子，用于计算下一个传输周期中的输入图像调度权重，调度完成后，定位处理控制器通知激活输入图像并进行下行数据通信，在下一个传输周期(t+1)的开销时隙阶段，重复执行步骤1)～步骤8)。

进一步，在步骤6)中综合考虑待输入图像受到已选当前输入图像以及潜在的可能被调度的输入图像的影响根据式(1)计算输入图像的相关因子即对R_n中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化式(2)；

得到列向量ψ_n＝[ψ_1,n…ψ_L,n]^Η，其中，A_l表示潜在的、后续可能被选择的输入图像集合，card(·)表示集合中的元素的个数；

在步骤7)中按照公式选择第n个输入图像；

s_n表示被选择的输入图像的标号，是输入图像k的调度权重，是上一传输周期结束时输入图像k的平均相关因子，更新S_n＝S_n-1∪{s_n}，A_n＝A_n-1-{s_n}，n＝n+1；

对输入图像进行调度，随着时间的推移，平均相关因子增大，权值μ_k随之减小，调度优先级降低；

在步骤8)中更新输入图像k的平均相关因子的公式为

其中，δ_c＝0.99；

在步骤7)中权重的值由输入图像平均相关因子决定。

进一步，所述图像信息采集器包括图像采集模块、智能视频分析模块、射频模块，所述的图像采集模块用于将采集到的图像建立图像显著模型传送至智能视频分析模块，智能视频分析模块将处理后的数据信号发送至所述的射频模块；所述射频模块与多个通信传输信道通过串口连接。

进一步，图像采集模块将采集到的图像建立图像显著模型方法包括：利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；

确定每个所述区域的颜色值和质心；

根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；

所述显著性模型为：

其中，S_i1为区域R_i中任一像素点的显著性值，w(R_j)为区域R_j中的像素点的个数，D_S(R_i,R_j)用于表征所述区域R_i和所述区域R_j之间空间位置差异的度量值，D_C(R_i,R_j)用于表征所述区域R_i和所述区域R_j之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，D_S(R_i,R_j)为：Center(R_i)为所述区域R_i的质心，Center(R_j)为所述区域R_j的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；

进一步，图像采集模块将采集到的图像建立图像显著模型前需进行：

小波包去噪；即利用改进小波包算法对采集的图像信号进行去噪；

小波包分解与重构；即利用改进小波包算法对采集的图像信号进行小波包分解与重构，得到单子带重构信号。

进一步，所述小波包去噪和小波包分解与重构包括：

信号延拓，对小波包分解的各层信号进行抛物线延拓；

设信号数据为x(a),x(a+1),x(a+2)，则延拓算子E的表达式为：

消去单子带多余频率成分；

将延拓后的信号与分解低通滤波器h₀卷积，得到低频系数，然后经过HF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层的低频系数；将延拓后的信号与分解高通滤波器g₀卷积，得到高频系数，然后经过LF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层高频系数，HF-cut-IF算子如式(4)所示，LF-cut-IF算子如式(5)所示；

在(4)、(5)式中，x(n)为在2^j尺度上小波包的系数，N_j表示在2^j尺度上数据的长度，k＝0，1，…，N_j-1；n＝0，1，…，N_j-1；

单子带信号重构：

将得到的高、低频系数进行上采样，然后分别与高通重建滤波器g₁和低通重建滤波器h₁卷积，将得到的信号分别用HF-cut-IF、LF-cut-IF算子处理，得到单子带重构信号。

本发明的另一目的在于提供一种利用上述全自动钻孔机的高精度模板钻孔机。

与现有技术相比，本发明设计科学合理，操作简单安全，本发明在钻孔机支撑台的内部设置有专门的负压风机和集尘抽屉，能够在钻孔过程中同步收集因钻孔发生的微尘颗粒等有害物质，改善车间环境，保护工作人员的身心健康，有益于环保，在钻孔装置上安装激光收发装置，能够利用激光准确定位钻孔位置，且钻孔装置的内部安装有定位传感器装置，提高钻孔的定位精度，保证钻孔质量，能够有效代替人工进行钻孔作业，提高钻孔效率。

本发明的定位处理控制器根据获得的输入图像的信道矩阵H，进行奇异值分解，通过构造中间矩阵以及相关矩阵，估计每个输入图像受到的干扰，并为其赋予权值，以加权输入图像相关最大为准则来选择输入图像，合理的选择出一组相互之间干扰小的输入图像，实现了速率与多个输入图像的兼顾。本发明的方法简单，操作方便，较好的解决了传统的算法在逐次改变输入图像的过程中不能准确计算输入图像可达速率，从而无法兼顾多个输入图像和速率的问题。

本发明图像信号采集方法，增强了对信号收集的范围；提高了数据采集准确性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的全自动钻孔机示意图。

图2是本发明实施例提供的定位传感器装置连接原理图。

图中：1、气压连接口；2、钻孔机主支撑柱3、纵向滑槽；4、钻孔机支撑台；5、负压风机；6、固定柱；7、集尘抽屉；8、集尘网；9、载物台；10、钻孔机头；11、扭力调节环；12、激光收发装置；13、动力电机；14、定位传感器装置；14-1、图像信息采集器；14-1-1、图像采集模块；14-1-2、智能视频分析模块；14-1-3、射频模块；14-2、通信传输信道；15、定位处理器系统；15-1、定位处理控制器；15-2、储存器；16、横向滑槽；17、伸缩外臂；18、承接横梁；19、钻孔装置；20、钻孔机承接板。

具体实施方式

为能进一步了解本发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1和图2所示，本发明实施例提供的全自动钻孔机，设置有钻孔机支撑台4和钻孔机主支撑柱2；钻孔机支撑台的内部安装有集尘抽屉7；集尘抽屉的一侧安装有负压风机5，且集尘抽屉的上方设置有集尘网8；钻孔机支撑台的上方安装有载物台9；钻孔机支撑台内部设置有纵向滑槽3；钻孔机主支撑柱安装在纵向滑槽的上方，且钻孔机主支撑柱的一侧安装有承接横梁18；承接横梁的下方安装有钻孔机承接板20；钻孔机承接板的内部设置有横向滑槽16；且钻孔机承接板的下方设置有伸缩外臂17；

钻孔机承接板的下方位于伸缩外臂的侧边位置设置有动力电机13；伸缩外臂的内部安装有定位传感器装置14和定位处理器系统15，且伸缩外臂的下方安装有钻孔装置19；

钻孔装置上安装有激光收发装置12，且钻孔装置的底部安装有钻孔机头10；激光收发装置12和定位传感器装置14均与定位处理器系统15电性连接；动力电机、定位处理器和负压风机均与外部控制器电性连接。

载物台上设置有滑轨；滑轨上安装有固定柱6；固定柱根据物料大小在滑轨上滑动调节距离；

动力电机与钻孔装置通过联轴器传动连接；

伸缩外臂的一侧设置有气压连接口1；

钻孔机头与钻孔装置通过扭力调节环11螺纹旋合连接，集尘抽屉为可拉出拆卸结构。

进一步，所述定位传感器装置14设置有图像信息采集器14-1和与图像信息采集器连接的多个通信传输信道14-2；所述多个通信传输信道均与定位处理器系统电连接；

所述定位处理器系统15设置有定位处理控制器15-1、储存器15-2；所述定位处理控制器通过串口与储存器连接；所述定位处理控制器通过信号线与外部总控制器电连接。

定位处理控制器控制多个通信传输信道传输信号的方法包括以下步骤：

1)、初始化已选当前输入图像集合为空集，待输入图像集合为全集，随着调度过程的进行，已选当前输入图像和待输入图像集合的元素不断更新，A_n和S_n分别为在第n次迭代结束时待输入图像集合和当前输入图像集合，n＝1,…,N_T为迭代的次数，初始化n＝1；

2)、定位处理控制器对输入图像k反馈的信道信息矩阵H_k进行奇异值分解其中，λ_k,1表示第k个输入图像的信道矩阵的奇异值，表示维度1×(N_T-1)的零向量，和分别由与非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(H_k)＝1，所以v_i,1为V_i的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；

3)、定位处理控制器根据分解后的矩阵构造中间矩阵和以及其中，diag(·)表示对角化操作；

4)、定位处理控制器构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为其中，|·|表示求模运算；

5)、从R中选择出与已经调度的n-1个输入图像对应的n-1列，构成矩阵将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵即

6)、计算输入图像的相关因子即对R_n中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化得到列向量ψ_n＝[ψ_1,n…ψ_L,n]^Η；

7)、按照公式选择第n个输入图像；

8)、若n＜N_T，返回步骤5)；否则调度完成，根据被调度的输入图像受到的实际干扰计算相关因子ψ_k；若输入图像未被调度ψ_k＝0，并按照公式更新输入图像k，k∈{1,…,L}平均相关因子，用于计算下一个传输周期中的输入图像调度权重，调度完成后，定位处理控制器通知激活输入图像并进行下行数据通信，在下一个传输周期(t+1)的开销时隙阶段，重复执行步骤1)～步骤8)。

进一步，在步骤6)中综合考虑待输入图像受到已选当前输入图像以及潜在的可能被调度的输入图像的影响根据式(1)计算输入图像的相关因子即对R_n中每一行的前ξ个元素分别求和并取倒数，等效于简化式(2)；

得到列向量ψ_n＝[ψ_1,n…ψ_L,n]^Η，其中，A_l表示潜在的、后续可能被选择的输入图像集合，card(·)表示集合中的元素的个数；

在步骤7)中按照公式选择第n个输入图像；

s_n表示被选择的输入图像的标号，是输入图像k的调度权重，是上一传输周期结束时输入图像k的平均相关因子，更新S_n＝S_n-1∪{s_n}，A_n＝A_n-1-{s_n}，n＝n+1；

对输入图像进行调度，随着时间的推移，平均相关因子增大，权值μ_k随之减小，调度优先级降低；

在步骤8)中更新输入图像k的平均相关因子的公式为

其中，δ_c＝0.99；

在步骤7)中权重的值由输入图像平均相关因子决定。

进一步，所述图像信息采集器包括图像采集模块14-1-1、智能视频分析模块14-1-2、射频模块14-1-3，所述的图像采集模块用于将采集到的图像建立图像显著模型传送至智能视频分析模块，智能视频分析模块将处理后的数据信号发送至所述的射频模块；所述射频模块与多个通信传输信道通过串口连接。

进一步，图像采集模块将采集到的图像建立图像显著模型方法包括：利用预定过分割算法对所述图像进行过分割，得到至少一个区域，同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同；

确定每个所述区域的颜色值和质心；

根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心，建立所述显著性模型；

所述显著性模型为：

其中，S_i1为区域R_i中任一像素点的显著性值，w(R_j)为区域R_j中的像素点的个数，D_S(R_i,R_j)用于表征所述区域R_i和所述区域R_j之间空间位置差异的度量值，D_C(R_i,R_j)用于表征所述区域R_i和所述区域R_j之间颜色差异的度量值，N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数，D_S(R_i,R_j)为：Center(R_i)为所述区域R_i的质心，Center(R_j)为所述区域R_j的质心，当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时；

进一步，图像采集模块将采集到的图像建立图像显著模型前需进行：

小波包去噪；即利用改进小波包算法对采集的图像信号进行去噪；

小波包分解与重构；即利用改进小波包算法对采集的图像信号进行小波包分解与重构，得到单子带重构信号。

进一步，所述小波包去噪和小波包分解与重构包括：

信号延拓，对小波包分解的各层信号进行抛物线延拓；

设信号数据为x(a),x(a+1),x(a+2)，则延拓算子E的表达式为：

消去单子带多余频率成分；

将延拓后的信号与分解低通滤波器h₀卷积，得到低频系数，然后经过HF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层的低频系数；将延拓后的信号与分解高通滤波器g₀卷积，得到高频系数，然后经过LF-cut-IF算子处理，去掉多余的频率成分，再进行下采样，得到下一层高频系数，HF-cut-IF算子如式(4)所示，LF-cut-IF算子如式(5)所示；

在(4)、(5)式中，x(n)为在2^j尺度上小波包的系数，N_j表示在2^j尺度上数据的长度，k＝0，1，…，N_j-1；n＝0，1，…，N_j-1；

单子带信号重构：

将得到的高、低频系数进行上采样，然后分别与高通重建滤波器g₁和低通重建滤波器h₁卷积，将得到的信号分别用HF-cut-IF、LF-cut-IF算子处理，得到单子带重构信号。

下面结合原理分析对本发明的应用作进一步的描述。

本发明按正常程序安装好后，首先将设备主体连接电源，将气动装置与气压连接口通过软管连接，工作人员将待钻孔物料板放置于载物台上，滑动固定柱并固定待钻孔物料板，工作人员在外部控制器上选定钻孔程序并启动，钻孔机主支撑柱在纵向滑槽上纵向调节位置，伸缩外臂在横向滑槽上横向调节位置，激光收发装置能够对物料板进行激光定位，同时定位传感器装置能够感应钻孔机头的位置，提高钻孔定位精度，动力电机带动钻孔机头转动对物料板进行钻孔，钻孔过程中，负压风机能够将钻孔产生的微尘吸入集尘抽屉的内部，改善车间环境。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。