一种工件定位方法及定位系统的制作方法
【技术领域】
[0001 ]本发明属于工件定位技术领域，更具体地，涉及一种工件定位方法及定位系统。
【背景技术】
[0002] 随着物联技术的不断成熟，加工制造业，譬如模具制造业也开始尝试应用物联技 术。在物联技术应用过程中，工件的定位是最基本的需求之一。模具生产企业的加工车间环 境大致可以分为两大类，一类是加工设备区，另一类则是加工设备较少、面积较大的区域， 如模具装配区、试模区和修模区等。对于加工设备区，将每一台加工设备与定位设备绑定， 即可实现工件的定位。而对模具装配区、试模区、修模区这类面积较大，则需要考虑另外的 定位方法。
[0003] 常见的室内定位技术包括:基于红外线定位、基于超声波定位、基于RADAR定位、基 于RFID定位等。与其他定位技术相比，RFID定位技术更容易搭建。RFID定位算法从原理上可 以分为:信号强度信息法、传播时间测量法和到达角度法等。信号强度测量法不需要额外硬 件，便于度量，可使用现有网络收集信号强度，同时不会对网络数据传输和成本产生明显影 响，更易于大规模推广应用。因此，现在应用最广泛的LANDMARC算法及其后续改进VIRE算法 和BVRE算法都属于信号强度测量法。这些算法的基本原理都是采用参考标签，建立信号强 度信息与位置的关系，对待定标签，采用一定的定位模型建立与参考标签强度信息的关系， 求出其位置。
[0004]但是模具生产加工车间零件众多，电磁环境复杂，将上述这些方法用于模具加工 车间的定位时，精度不高，随着时间的流逝，由于强度信息的漂移变化，精度还会下降。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种工件定位方法及定位系 统，使得定位精度得到提尚。
[0006] 为实现上述目的，按照本发明，提供了一种工件定位方法，其特征在于，包括以下 步骤：
[0007] 1)定位模型的构建，具体包括以下子步骤：
[0008] 1.1)按照超高频RFID读写器的读写距离，将加工车间的区域初次划分为多个监测 区域；
[0009] 1.2)根据所需的定位精度，将初次划分的各监测区域分别进行二次划分为网状结 构，以使每个监测区域均具有多个网格，从而便于对工件进行定位；
[0010] 1.3)在每个监测区域分别放置超高频RFID读写器组，并将每个监测区域及与其相 应的超高频RFID读写器组进行绑定，其中，每个超高频RFID读写器组包含三个以上的超高 频RFID读写器；
[0011] 1.4)将超高频RFID标签依次放置在每个监测区域的各网格处，并利用超高频RFID 读写器组进行采样，接收并测量每个超高频RFID读写器的RSSI值，此外，每个网格处分别进 行多次采样并计算获得的采样值的算术平均值，然后将每个网格处获得的RSSI值的算术平 均值和对应的网格位置坐标进行保存，以建立采样样本；
[0012] 1.5)利用人工神经网络对步骤1.4)获得的采样样本进行训练，获得RSSI值与网格 位置坐标之间的关系，从而获得定位模型；
[00?3 ] 2)待定位超高频RFID标签的定位，具体包括以下步骤：
[0014] 2.1)贴有待定位超高频RFID标签的工件进入监测区域的网格中，根据读取到待定 位超高频RFID标签的超高频RFID读写器数量及位置分布，确定待定位超高频RFID标签所在 的监测区域；
[0015] 2.2)获得待定位超高频RFID标签在超高频RFID读写器中的RSSI值，输入到步骤 1.5)获得的定位模型中，然后输出待定位超高频RFID标签所对应的网格位置坐标，则也获 得工件的位置；
[0016] 2.3)检查待定位超高频RFID标签的位置坐标是否正确，如果正确则将待定位超高 频RFID标签的RSSI值与位置保存。
[0017]优选地，还包括定位模型的更新，即每间隔时间T，以上一次保存的、与RSSI值对应 的网格位置坐标信息作为样本，利用人工神经网络对此样本进行重新训练，从而得到更新 后的定位模型。
[0018] 优选地，所述时间T = 7天。
[0019] 优选地，每个监测区域均为长方形，每个网格也为长方形。
[0020] 优选地，二次划分时，每个网格均位于一长方形内并且该长方形的长度1^满足lm < Li < 2m，宽度L2满足lm < L2 < 2m。
[0021 ]优选地，在加工车间有障碍物的地方，可选择只在该地方的过道出入口和过道中 部设置采样点。
[0022]优选地，所述定位模型包括数据选择子模块、数据预处理子模块、模型构建子模块 和模型管理模块子模块，其中：
[0023]数据选择子模块用于选择训练数据；
[0024]数据预处理子模块用于空值处理和数据规约，其中，空值处理是填充数据丢失的 值，以确保训练样本的完整，数据规约是完成数据的规格化并使规格化后的数据落入区间 [-1，1 ]，以为后续的神经网络建模服务；
[0025]模型构建子模块用于利用训练样本对人工神经网络进行训练，并进行参数设置， 以获得定位模型；
[0026]模型管理子模块用于对性能达到要求的定位模型进行保存。
[0027]按照本发明的另一个方面，还提供了一种工件定位系统，其特征在于，包括初始化 子系统、定位模型管理子系统和定位子系统，其中，
[0028]初始化子系统，用于对超高频RFID读写器进行初始化，建立每一台超高频RFID读 写器和与其对应的监测区域的关系，并对定位区域的每一个待定位工件进行标签绑定； [0029]定位模型管理子系统，用于构建与保存定位模型；
[0030]定位子系统，用于在对待定位超高频RFID标签进行定位，保存待定位超高频RFID 标签的信息，并将定位数据上传到工厂的MES生产管理系统。
[0031]总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有 益效果：
[0032] 1)本发明一是采用人工神经网络建立定位模型，二是除了用参考标签信号强度与 位置信息训练人工神经网络，建立定位模型外，还用后续的实际标签信号强度与位置信息 对人工神经网络进行持续训练，以克服强度信息的漂移对定位精度的影响。
[0033] 2)相对于传统方法及系统，本发明加入了优化算法，并构建了相应的定位系统，在 不增加硬件设备的条件下，定位精度进一步提高，并考虑到加工车间生产中的复杂电磁环 境对定位精度的影响，对定位模型不断地进行更新，以确保定位精度不会随时间的进行而 下降。
【附图说明】
[0034] 图1是本发明的定位模型构建流程示意图；
[0035] 图2是本发明完成的人工神经网络定位模型训练效果图；
[0036] 图3是本发明中定位系统的组成及工作流程示意图；
[0037] 图4是本发明中在加工车间初次划分监测区域的示意图；
[0038] 图5是本发明中其中一个监测区域二次划分为网格结构的示意图。
【具体实施方式】
[0039]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0040]参照图1~图5,一种工件定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0041 ] 1)定位模型的构建，具体包括以下子步骤：
[0042] 1.1)按照超高频RFID读写器的读写距离，将加工车间的区域初次划分为多个监测 区域；
[0043] 1.2)根据所需的定位精度，将初次划分的各监测区域分别进行二次划分为网状结 构，以使每个监测区域均具有多个网格，从而便于对工件进行定位；
[0044] 1.3)在每个监测区域分别放置超高频RFID读写器组，并将每个监测区域及与其相 应的超高频RFID读写器组进行绑定，其中，每个超高频RFID读写器组包含三个以上的超高 频RFID读写器；
[0045] 1.4)将超高频RFID标签依次放置在每个监测区域的各网格处，并利用超高频RFID 读写器组进行采样，接收并测量每个超高频RFID读写器的RSSI值，此外，每个网格处分别进 行多次采样并计算获得的采样值的算术平均值，然后将每个网格处获得的RSSI值的算术平 均值和对应的网格位置坐标进行保存，以建立采样样本；
[0046] 1.5)利用步骤1.4)获得的采样样本对人工神经网络进行训练，获得RSSI值与网格 位置坐标之间的关系，从而获得定位模型；
[0047] 2)待定位超高频RFID标签的定位，具体包括以下步骤：
[0048] 2.1)贴有待定位超高频RFID标签的工件进入监测区域的网格中，根据读取到待定 位超高频RFID标签的超高频RFID读写器数量及位置分布，确定待定位超高频RFID标签所在 的监测区域；
[0049] 2.2)获得待定位超高频RFID标签在超高频RFID读写器中的RSSI值，输入到步骤 1.5)获得的定位模型中，然后输出待定位超高频RFID标签所对应的网格位置坐标，则可获 得工件的位置；
[0050] 2.3)检查待定位超高频RFID标签的位置坐标是否正确，如果正确则将待定位超高 频RFID标签的RSSI值与位置保存。
[0051] 优选地，还包括定位模型的更新，即每间隔时间T，以上一次保存的、与RSSI值对应 的网格位置坐标信息作为样本，利用人工神经网络对此样本进行重新训练，从而得到更新 后的定位模型。
[0052] 优选地，所述时间T = 7天。
[0053]优选地，每个监测区域均为长方形，每个网格也为长方形。
[0054] 优选地，二次划分时，每个网格均位于一长方形内并且该长方形的长度1^满足lm < Li < 2m，宽度L2满足lm < L2 < 2m。
[0055] 优选地，在加工车间有障碍物的地方，可选择只在该地方的过道出入口和过道中 部设置采样点。
[0056]优选