本发明属于智能打磨机器人，具体涉及智能打磨机器人自动打磨决策规划系统及规划方法。
背景技术：
1、打磨是一种常见的表面处理工艺，可以改善工件的表面质量和几何精度，去除表面的缺陷和氧化层，提高工件的使用寿命和性能，打磨工艺通常需要人工操作，耗时耗力，且存在安全隐患和质量不稳定等问题。
2、打磨机器人是一种专门设计用于进行表面打磨、抛光、去毛刺等工作的自动化设备。它们在制造业中广泛应用，特别是在金属、塑料、木材等材料的表面处理过程中。打磨机器人通常具备以下特点：高精度：能够精确地控制打磨的力度和位置，确保每个工件的表面处理质量一致；高效性：相比人工打磨，机器人可以连续工作，显著提高生产效率。
3、现有的智能打磨机器人，通常采用预先设定的打磨策略进行打磨，虽然可以较为精确的进行打磨决策，但是由于打磨参数如打磨速度、打磨力、角度等往往是根据经验或试验得到的固定值或范围，不能根据不同的工件表面特点和缺陷情况进行动态调整，导致打磨效果差。
4、例如中国专利文献，公开号为cn116533103a，公开日为2023年8月4日，名称为打磨执行器、打磨机器人和打磨方法的发明专利，该现有技术中的打磨执行器安装到通用机器人上后可以进行自动化打磨，打磨过程中，打磨执行器能够自行调整打磨压力，实现恒力打磨。
5、上述现有技术设置预先设定打磨压力，通过打磨执行器始终保持预先设定的打磨压力，但对不同的工件表面进行打磨，工件表面承受的打磨压力各不相同，因此该现有技术不能根据不同的工件表面进行动态调整，导致打磨效果差。
技术实现思路
1、为解决上述现有技术的不足，本发明提供了智能打磨机器人自动打磨决策规划系统及规划方法，可以根据工件表面的粗糙程度对打磨参数进行动态调整，提高打磨效果。
2、本发明通过如下技术方案实现：
3、智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：包括如下步骤，
4、s1、对待打磨的工件表面进行拍摄获取工件表面的图像；
5、s2、对s1步骤中的图像进行处理，确定图像中工件表面上每一点高度，根据工件表面上每一点高度确定打磨区域，并确定每个打磨区域的粗糙程度，粗糙程度为打磨区域内所有点的高度的均值；
6、s3、根据打磨区域内的粗糙程度，设定打磨参数及打磨参数范围，通过遗传算法确定最优打磨参数组合；
7、s4、根据最优打磨参数组合控制智能打磨机器人对工件表面的每个打磨区域实现自动打磨。
8、进一步的，s2步骤中具体包括，
9、s2.1、以点i为圆心，预设半径r作圆，并计算高度差值hda＝|ha'-hi|，其中ha'表示圆内第a个点的高度，hi表示点i的高度，当存在高度差值大于等于预设的差值阈值时，令预设半径r减去预设的半径修正值δr得到新的半径r1；
10、s2.2、以新得到的半径r1重复s2.1步骤，直至不存在所述的高度差值大于等于预设的差值阈值，将此时对应的圆的区域作为一个打磨区域；
11、s2.3、将不属于打磨区域内的点为圆心，预设半径r作圆，并重复上述步骤，确定所有的打磨区域和对应的粗糙程度。
12、进一步的，s2.1步骤中，当不存在高度差值大于等于预设的差值阈值时，令预设半径r加上预设的半径修正值δr得到新的半径r2，并再次计算高度差值，直至首次出现高度差值大于等于预设的差值阈值，将此时对应的圆的区域作为一个打磨区域。
13、进一步的，s2.3步骤中，以不属于打磨区域内的点作待定点，以待定点为圆心，预设半径r作圆，若圆与确定的打磨区域不存在交集，则通过如下方式确定打磨区域，首先从低到高设置若干个梯度值范围，然后计算若干个待定点的梯度值，将每个待定点的梯度值放入对应的梯度值范围内，并确定处于同一个梯度值范围内的待定点共同组成的区域作为打磨区域；梯度值通过如下公式计算，k表示计算的第k个待定点的梯度值，k＝0，1，2......n。
14、
15、进一步的，s2步骤中，还包括获取所有打磨区域的粗糙程度并生成判断集合c＝(c1，c2，c3，…cn)，根据判断集合c得出粗糙程度最大值cmax和粗糙程度最小值cmin，其中cn表示第n个打磨区域的粗糙程度，当存在cmax＜cfir时，无需对工件进行打磨，cfir表示预设的第一粗糙程度阈值；当存在cmin≥csec时，发送预警信息进行报错，csec＝cfir+δc，其中δc表示预设的粗糙程度修正值。
16、进一步的，s3步骤中具体包括,
17、s3.1、设定打磨参数范围，打磨参数范围包括打磨力范围[fmin，fmax]、打磨速度范围[vmin，vmax]和打磨时间范围[tmin，tmax]，打磨力为打磨时的力度f，且打磨速度为打磨工具在工件表面时的移动速度v，且打磨时间为每个打磨区域内打磨的时间t；
18、s3.2、获取第a个打磨区域内的粗糙程度，并以对应的粗糙程度的负值作为适应度函数，根据遗传算法确定第a个打磨区域内的最优打磨参数组合(fa'，va'，ta')，其中fa'表示第a个打磨区域内最优的打磨力，va'第a个打磨区域内最优的打磨速度，ta'第a个打磨区域内最优的打磨时间。
19、执行上述任意一项所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法的智能打磨机器人自动打磨决策规划系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理模块、打磨决策模块和打磨执行模块，
20、图像采集模块用于对待打磨的工件表面进行拍摄，获取工件表面的图像；
21、图像处理模块对图像采集模块获取的图像进行处理，根据工件表面上每一点的高度确定打磨区域，并确定每个打磨区域的粗糙程度；
22、打磨决策模块根据打磨区域内的粗糙程度，设定打磨参数及打磨参数范围，通过遗传算法确定最优打磨参数组合；
23、打磨执行模块根据最优打磨参数组合对工件表面的每个打磨区域实现自动打磨。
24、本发明的有益效果如下：
25、将工件固定在工作台或者夹具的平面上，首先采集工件表面的图像，这是后续处理的基础；值得注意的是，采集工件表面上每一点的高度时，是单独的一面，而非所有表面同时进行；之后确定工件表面上每一点的高度，用于后续确定打磨区域以及量化分析工件表面的粗糙程度高度的参考标准，粗糙程度越低，工件表面越光滑；接着确定打磨区域，确保打磨区域内每一点的高度均处于一个范围内，不会出现较大的波动，导致后续的粗糙程度以及根据粗糙程度确定的最优打磨参数集合存在偏差，影响打磨效果；最后，设定打磨参数范围，确定最终的最优打磨参数集合处于打磨参数范围内，不会对工件造成损坏，并根据遗传算法确定每个打磨区域内的最优打磨参数组合，根据最优打磨参数组合对工件表面的每个打磨区域实现自动打磨，可以根据工件表面的粗糙程度对打磨参数进行动态调整，提高打磨效果。
1.智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：包括如下步骤，
2.如权利要求1所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：s2步骤中具体包括，
3.如权利要求2所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：s2.1步骤中，当不存在高度差值大于等于预设的差值阈值时，令预设半径r加上预设的半径修正值δr得到新的半径r2，并再次计算高度差值，直至首次出现高度差值大于等于预设的差值阈值，将此时对应的圆的区域作为一个打磨区域。
4.如权利要求2所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：s2.3步骤中，以不属于打磨区域内的点作待定点，以待定点为圆心，预设半径r作圆，若圆与确定的打磨区域不存在交集，则通过如下方式确定打磨区域，首先从低到高设置若干个梯度值范围，然后计算若干个待定点的梯度值，将每个待定点的梯度值放入对应的梯度值范围内，并确定处于同一个梯度值范围内的待定点共同组成的区域作为打磨区域；梯度值通过如下公式计算，k表示计算的第k个待定点的梯度值，k＝0，1，2......n。
5.如权利要求1所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：s步骤中，还包括获取所有打磨区域的粗糙程度并生成判断集合c＝(c1，c2，c3，…cn)，根据判断集合c得出粗糙程度最大值cmax和粗糙程度最小值cmin，其中cn表示第n个打磨区域的粗糙程度，当存在cmax＜cfir时，无需对工件进行打磨，cfir表示预设的第一粗糙程度阈值；当存在cmin≥csec时，发送预警信息进行报错，csec＝cfir+δc，其中δc表示预设的粗糙程度修正值。
6.如权利要求1所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法，其特征在于：s3步骤中具体包括,
7.执行上述权利要求1-6任意一项所述的智能打磨机器人自动打磨决策规划方法的智能打磨机器人自动打磨决策规划系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像处理模块、打磨决策模块和打磨执行模块，
