[0001] 本发明涉及电阻应变片技术领域，特别是电阻应变片粘贴机器人及图像处理方法和注胶量控制方法。

[0002] 起重机是一种广泛应用于工业和民用领域的重要搬用设备，其安全性和可靠性直接关系到人们的生命财产安全。为了保证起重机的正常运行，需要定期对其进行应力测试，以检测其起重机金属结构是否存在局部应力集中、结构强度是否满足设计要求等问题。目前，应力测试的主要方法是使用电阻应变片(以下简称：应变片)来测量起重机结构的应变和应力。应变片是一种用于测量结构物变形和应力的传感器，其原理是利用电阻应变效应，即当材料受到外力作用而发生形变时，其电阻值也会随之改变。通过测量电阻值的变化，就可以计算出材料的应变和应力。然而，应变片的粘贴过程是一项非常繁琐和耗时的工作，需要人工进行粗磨、精磨、注胶、贴片等操作，并且要求操作者具有一定的技术水平和经验。更为重要的是，由于起重机结构的复杂性和多样性，在起重机进行应力测试的过程中，有些应变片需要的粘贴部位为人员无法到达的部位，或是存在安全风险极高的部位，这为起重机结构应力测试带来极大困难，因此需要开发在起重机箱型梁结构上实现平面间翻转的贴片机器人。

[0070] 下面结合附图对本发明做进一步说明。

[0071] 如图1‑图10所示，本发明提供了电阻应变片粘贴机器人的第一个实施例，包括本体1以及设置在本体1底部的行走机构2，通过行走机构2能够带动本体1移动；所述本体1的前侧面设置有照明灯3和摄像头4，照明灯3用于照明，摄像头4用于查看前方视野。所述本体1的后方设置有四个安装块5，所述安装块5的下方设置有安装底板6，所述安装底板6由位置调节机构调节位置，所述位置调节机构包括平移组件7以及升降组件8，通过平移组件7能够对安装底板6的左右位置进行调节，通过升降组件8能够对安装底板6的上下位置进行调节。

[0072] 四个安装底板6上分别安装粗磨机构9、精磨机构10、注胶机构11以及贴片机构12；四个安装底板6分别为粗磨底板、精磨底板、注胶底板以及贴片底板；通过粗磨机构9先对贴片位置进行粗磨，再通过精磨机构10对粗磨后的贴片位置进行精磨，随后通过注胶机构11对贴片位置进行注胶，最后通过贴片机构12对注胶后的贴片位置进行贴片。

[0073] 粗磨机构9，包括粗磨底板，所述粗磨底板的后端固定有粗磨电机91，所述粗磨电机91的输出轴上固定有钻夹头92，所述钻夹头92的型号可以是1‑16B18，但不仅限于此，所述钻夹头92上夹持固定有粗磨头93，所述粗磨头93可以采用T型平面砂轮，直径20mm,目数120#，但不仅限于此；通过粗磨电机91能够带动钻夹头92转动，从而能够带动粗磨头93转动对贴片位置进行粗磨，通过钻夹头92能够对粗磨头93进行夹持，从而能够便于对粗磨头93进行拆装。

[0074] 精磨机构10，包括精磨底板，所述精磨底板的后端固定有精磨电机101，所述精磨电机101可以采用空心杯电机，所述精磨电机101的输出轴上固定有精磨头102，所述精磨头102可以采用T型可粘贴磨头，配套砂纸400#目，但不仅限于此；通过精磨电机101能够带动精磨头102转动，从而能够对贴片位置进行精磨。

[0075] 或者，精磨底板的后端固定有气动喷砂枪，所述气动喷砂枪的型号可以为岩克W71，但不仅限于此，气动喷砂枪利用压缩空气将磨料高速喷射到贴片位置，实现更彻底的除锈、去污和粗糙化处理。

[0076] 注胶机构11，包括注胶底板，所述注胶底板的后端顶部固定有第一电动推杆111，后端底部固定有注胶管112，所述第一电动推杆111的推杆穿透注胶底板并与注胶管112内的注胶杆固定连接；在注胶管112的底部安装注胶针头，通过第一电动推杆111带动注胶杆向下移动对注胶管112内的胶水挤压，使得胶水从注胶针头喷出对贴片位置进行注胶。

[0077] 贴片机构12，包括贴片底板，所述贴片底板的后端顶部固定有第二电动推杆121，后端底部固定有贴片针筒122，所述贴片针筒122内设置有贴片塞子123，所述第二电动推杆121的推杆穿透贴片底板并与贴片塞子123固定连接；所述贴片针筒122的内壁下端具有用于放置贴片的放置槽124。通过第二电动推杆121带动贴片塞子123向下移动，在贴片塞子
123向下移动的过程中，能够将放置槽124上的贴片向下挤压脱离放置槽124，进而将贴片贴在贴片位置上。

[0078] 所述平移组件7包括固定在本体1内的第一电机71，所述第一电机71的输出轴上固定有第一主动齿轮72，所述第一主动齿轮72与第一从动齿轮73啮合，所述第一从动齿轮73上固定有螺杆74，所述螺杆74的前端经轴承座75固定在本体1的内底部，后端与一滑块76的右端螺纹连接；所述滑块76的左端套设在第一导向杆77上，所述第一导向杆77的后端固定在本体1的后侧内壁上，前端固定在一安装箱81上；

[0079] 所述滑块76上开设有四个斜槽78，所述斜槽78内穿设有定位销79，所述定位销79的下端与安装块5固定连接；四个安装块5套设在两个第二导向杆710上，所述第二导向杆710的左右两端分别与本体1的左右内壁固定连接。

[0080] 通过第一电机71带动第一主动齿轮72转动，从而能够带动第一从动齿轮73转动，从而能够带动螺杆74转动，从而能够带动滑块76前后移动，从而能够带动定位销79在斜槽78内滑动，从而能够带动安装块5左右移动，从而能够带动安装底板6左右移动，进而能够带动粗磨机构9、精磨机构10、注胶机构11以及贴片机构12左右移动。

[0081] 所述升降组件8包括设置在安装箱81内的齿条82，所述齿条82与第二主动齿轮83啮合，所述第二主动齿轮83由第二电机813驱动；所述齿条82的前后两侧面均固定有一导向块84，所述导向块84套设在第三导向杆85上，所述第三导向杆85的左端固定在安装箱81的左侧内壁上，右端穿设在一滑动盒86内；导向块84与第三导向杆85配合，能够在齿条82左右移动时起到限位导向的作用。

[0082] 所述齿条82的右侧面经一连接柱88与滑动盒86的左侧面固定连接；所述滑动盒86内设置有一L形板89，所述滑动盒86的顶部和底部均开设有滑槽87，所述L形板89的竖板上下两端分别穿过上下两个滑槽87，所述安装底板6的前端具有让L形板89的横板下压的弯折板；

[0083] 所述L形板89上位于所述滑动盒86内固定有导向柱810，所述滑动盒86的前后内壁均开设有S形槽811，所述安装箱81的前后内壁均开设有竖槽812，所述导向柱810的前后两端均穿过S形槽811以及竖槽812。

[0084] 通过第二电机813带动第二主动齿轮83转动，从而能够带动齿条82左右移动，从而能够带动滑动盒86左右移动，当滑动盒86左右移动时，由于竖槽812以及S形槽811的作用，使得导向柱810上下移动，从而能够带动L形板89上下移动。当L形板89向下移动时，带动L形板89的横板向下移动对安装底板6的弯折板下压，进而能够带动安装底板6向下移动，进而能够带动粗磨机构9、精磨机构10、注胶机构11以及贴片机构12向下移动。

[0085] 所述安装块5的上方设置有移动柱，所述移动柱的上端固定有第一上挡板13，下端依次穿透安装块5以及安装底板6并固定有第一下挡板14；所述移动柱上具有第一弹簧15。当L形板89的横板向下移动对安装底板6的弯折板下压，使得安装底板6向下移动时，同时能够带动移动柱向下移动，此时第一弹簧15压缩，当L形板89向上移动时，由于第一弹簧15的压缩弹力，使得带动移动柱向上移动，进而带动安装底板6向上移动进行复位。第一上挡板
13能够防止移动柱向下移动时完全脱离安装块5，第一下挡板14能够防止移动柱向上移动时完全脱离安装块5。

[0086] 所述行走机构2包括固定在本体1底部后端的后支架28，所述后支架28的左右两侧面均固定有后轮护板16，所述后轮护板16的内侧设置有后轮17，所述后轮17由第一减速电机18驱动；

[0087] 所述本体1底部的前端经连接架19连接有前支架20，所述前支架20的左右两侧面均固定有前轮护板21，所述前轮护板21的内侧设置有前轮22，所述前轮22由第二减速电机驱动。

[0088] 通过第一减速电机18能够带动后轮17转动，通过第二减速电机能够带动前轮22，从而能够带动本体1移动。由于两个前轮22和两个后轮17分别由各自对应的减速电机驱动，使得当本体1需要转向时，只需调整一侧的前轮22和后轮17的速度与另一侧的前轮22和后轮17的转速不相同，就能够实现本体1的转向。

[0089] 本实施例的工作原理：行走机构2带动本体1移动到贴片位置时，通过平移组件7带动粗磨机构9移动到贴片位置的正上方，升降组件8的L形板89横板移动到粗磨机构9的粗磨底板的弯折板正上方，然后向下压，从而带动粗磨底板向下移动，待粗磨底板移动到贴片位置时，通过粗磨机构9对贴片位置进行粗磨，待粗磨完成后，重复上述步骤，通过精磨机构10、注胶机构11以及贴片机构12依次对贴片位置进行精磨、注胶和贴片。

[0090] 在第一个实施例的基础上，本发明提供了电阻应变片粘贴机器人的第二个实施例，所述注胶底板的底部还设置有热风管113，热风管113内设置电热丝，将热风管113与送风装置连接，能够吹出热风，对贴片位置和胶水进行预热处理，有效解决了低温环境下胶水粘不住的问题。

[0091] 在第二个实施例的基础上，本发明提供了电阻应变片粘贴机器人的第三个实施例，所述前支架20的顶部四角均固定有伸缩柱23，所述伸缩柱23的上端穿透本体1的底部并固定有第二上挡板24；所述伸缩柱23上具有第二弹簧25；所述连接架19的材质为弹性体材质，可以为TPU材质，但不仅限于此。当机器人的前轮22遇到轨道或障碍物时，通过前支架20向上移动，从而能够带动伸缩柱23向上移动，使得第二弹簧25压缩，当翻越轨道或障碍物后，由于第二弹簧25的压缩弹力，使得伸缩柱23和前支架20向下移动进行复位；由于连接架19的材质为弹性体材质，所以在前支架20向上移动时能够产生形变。第二上挡板24能够防止伸缩柱23向下移动时完全脱离本体1。

[0092] 在第二或第三个实施例的基础上，本发明提供了电阻应变片粘贴机器人的第四个实施例，所述前轮22和后轮17均为磁力轮，使机器人能够在铁磁性材质表面上稳定爬行，不仅提高了机器人的移动稳定性和灵活性，还允许机器人在倒置或倾斜状态下进行可靠操作。

[0093] 如图11‑图13所示，所述前支架20的底面201与后支架28的底面281高度均相同，因此将前支架20的底面201高度(或者后支架28的底面281高度)视为机器人的底盘高度，机器人的底盘高度与轴距(即前轮和后轮的轴心距)比不小于5：6，使得机器人能够成功翻越直角面，即机器人能够从竖直面成功翻越到水平面，或者从水平面成功翻越到竖直面。

[0094] 如图12所示，在本实施例中，前轮和后轮的高度与机器人的底盘高度相同，因此将前轮或后轮的高度视为底盘的高度，在直角翻越时，底盘与平面角度为45°；

[0095] 已知轮径为80mm，底盘高度：2*OA＝80mm，

[0096] 轴距应小于：2*AB＝2*tan‑1∠OBA＝2*tan‑122.5°＝96mm，

[0097] 80mm：96mm＝5:6；

[0098] 因此，底盘与轴距比不小于5:6。

[0099] 在第二到第四任一个实施例的基础上，本发明提供了电阻应变片粘贴机器人的第五个实施例，所述后支架28的下方中部设置有磁吸盘26，所述磁吸盘26由第三电动推杆27驱动。通过第三电动推杆27能够带动磁吸盘26上下移动，根据工作需要伸出或缩回电磁铁。在粗磨、精磨等作业过程中，磁吸盘26伸出并吸附在金属结构上，利用磁力抵消打磨时产生的反作用力，避免机器人因受力不均而坠落。作业完成后，磁吸盘26缩回，不影响机器人的移动和定位。

[0100] 如图14所示，本发明还提供了电阻应变片粘贴机器人的图像处理方法，通过摄像头采集图像，方法如下：

[0101] (1)图像的剪裁压缩：图像分辨率为188列×120行，为提升处理速度和前瞻性视野，仅截取前60行图像；同时，对每行图像数据进行非均匀压缩处理，最终生成120×60的图像作为路径信息图；

[0102] (2)动态阈值分割图像：将图像分为上下两部分，分别计算平均阈值，并根据公式(1)调整阈值；

[0103]

[0104] 其中，DTMOS为OTSU算法计算的全局阈值，j为图像行数，k为阴影区分行，C为常数；对求得的最适阈值进行图像分割，可获得差异显著的二值化图像；

[0105] (3)行进路线规划：以图像的第二行为基准行，逐行向上遍历至图像最顶行；在每行扫描中，采用缩列技术，即隔一列进行扫描，以减少数据处理量并提升处理速度；

[0106] 从上向下遍历底部边线，当正常寻找到满足条件的边界时，利用图像中上下边界的连续性及趋势变化，优化下一行的边界搜索；下一行的边界搜索范围会基于上一行的中线信息center_line[i‑1]来确定，如公式(2)所示；

[0107] line_part[i]＝[center_line[i‑1]‑C1,center_line[i‑1]]     (2)[0108] C1是一个需要根据摄像头安装位置实际调节的参数，line_part[i]是第i行的边界位置，即这一行黑白跳变点的位置；

[0109] 若当前行像素点全白，则直接根据公式(3)确定边界范围；

[0110] line_part[i]＝[1,1+C2]     (3)

[0111] C2是一个需要根据摄像头安装位置实际调节的参数，即该边界在初始位置；

[0112] 若当前行像素点全黑，需进一步判断当前行的上一行中点处像素值；若上一行中点为黑，边界范围由公式(4)给出；

[0113] line_part[i]＝[Width/2‑C3,Width/2‑C4]     (4)

[0114] 其中width为裁剪后图像宽度，C3、C4为根据实际情况确定的常数；

[0115] 若上一行中点为白，边界范围由公式(5)给出，C5为根据实际情况确定的常数；

[0116] line_part[i]＝[1,Width/2‑C5]     (5)

[0117] (4)边界和中线的拟合处理：在记录中线、左线、及右线位置的基础上，每行的信息被存储在数组中，具体如公式(6)所阐述，其中center_line[i]表征当前第i行的中线所位于的列，top_line[i]表征当前第i行的顶线所位于的列，而bottom_line[i]则表征当前第i行的底线所位于的列。

[0118]

[0119] 同时，在记录中线位置的过程中，还记录了每一行的向前可行进的距离宽度weight[i]，其计算方式如公式(7)所示；

[0120]

[0121] 依据行weight[i]值的是否接近于0，来判断前方是否障碍物或悬空。

[0122] 下面结合一具体实施例对本方法做进一步的说明：

[0123] 视觉实现边缘与环境检测方法：

[0124] 贴片机器人设计有高效的图像处理算法，专门用于识别金属结构边缘，以防碰壁或走空坠落。该算法能精准保留边缘信息，剔除冗杂数据，并通过二值化处理简化图像，提升识别精度与效率。摄像头捕捉边缘信息，利用灰度值差异进行精确识别。基于优化图像，机器人执行边缘检测，确保在复杂环境中稳定作业，有效避免碰壁或坠落风险。

[0125] (1)原始图像的剪裁压缩：针对图像数据量庞大的问题，采取剪裁与压缩策略以优化处理效率。原始灰度图像分辨率为188列×120行，为提升处理速度和前瞻性视野，仅截取前60行图像。同时，对每行图像数据进行非均匀压缩处理，最终生成120×60的图像作为路径信息图。此处理方法在确保关键信息不丢失的前提下，显著减少数据量，提高处理器处理速度，并增强预判性，有效防止机器人碰壁或走空坠落。

[0126] (2)动态阈值分割图像：在贴片机器人视觉处理中，二值化处理的关键在于阈值设定。为解决环境光线变化导致的阈值不稳定问题，采用OTSU动态阈值分割算法。然而，机械结构和摄像头位置固定后，图像下半部分易受前端阴影影响，导致阈值降低。为解决此问题，通过大量实验，提出改进方法：将图像分为上下两部分，分别计算平均阈值，并根据公式(1)调整阈值。

[0127]

[0128] 其中，DTMOS为OTSU算法计算的全局阈值，j为图像行数，k为阴影区分行，C为常数(本系统设定C＝20)。利用此方法求得的最适阈值进行图像分割，可获得差异显著的二值化图像，有效提升了贴片机器人在复杂环境中的识别能力。

[0129] (3)行进路线规划：以图像的第二行(从下到上数)为基准行，逐行向上遍历至图像最顶行。在每行扫描中，采用缩列技术，即隔一列进行扫描，以减少数据处理量并提升处理速度。

[0130] 针对一般行进路线边缘的识别，提出了如上图所示的基本流程图，并设计了多种情况的处理方案。以上边线为例，从上向下遍历底部边线，当正常寻找到满足条件的边界时，满足情况1，算法会利用图像中上下边界的连续性及趋势变化，优化下一行的边界搜索。具体地，下一行的边界搜索范围会基于上一行的中线信息(center_line[i‑1])来确定，如公式(2)所示。

[0131] line_part[i]＝[center_line[i‑1]‑C1,center_line[i‑1]]   (2)[0132] C1是一个需要根据摄像头安装位置实际调节的参数，line_part[i]是第i行的边界位置，即这一行黑白跳变点的位置。Center_line是公式(6)计算得出，可理解为摄像头识别到行进道路的边界位置，道路的中间线，计算为(上边界坐标+下边界坐标)/2。

[0133] 若当前行像素点全白，满足情况2，则直接根据公式(3)确定边界范围。

[0134] line_part[i]＝[1,1+C2]   (3)

[0135] C2是一个需要根据摄像头安装位置实际调节的参数，即该边界在初始位置。

[0136] 若当前行像素点全黑，需进一步判断当前行的上一行中点处像素值。通过缩列处理可能导致扫线信息局限，因此需细致分析。若上一行中点为黑，满足情况4，边界范围由公式(4)给出。

[0137] line_part[i]＝[Width/2‑C3,Width/2‑C4]   (4)

[0138] 其中width为裁剪后图像宽度，C3、C4为根据实际情况确定的常数(本系统C3＝1，C4＝3)。

[0139] 若上一行中点为白，满足情况3，边界范围由公式(5)给出，C5同样为根据实际情况确定的常数(本系统C5＝1)。

[0140] line_part[i]＝[1,Width/2‑C5]   (5)

[0141] (4)边界和中线的拟合处理：在记录中线、左线、及右线位置的基础上，每行的这些信息被存储在数组中，具体如公式(6)所阐述，其中center_line[i]表征当前第i行的中线所位于的列，即图像中，每列从上至下开始，第一次出现黑白跳点的位置；top_line[i]表征当前第i行的顶线所位于的列，而bottom_line[i]则表征当前第i行的底线所位于的列，即是从下至上，第一次出现黑白跳点的位置。黑白跳点认为其为边界。

[0142]

[0143] 与此同时，在记录中线位置的过程中，系统还记录了每一行的向前可行进的距离宽度weight[i]，其计算方式如公式(7)所示。

[0144]

[0145] 系统依据行weight[i]值的是否接近于0，来判断前方是否障碍物或悬空。

[0146] 如图15所示，本发明还提供了电阻应变片粘贴机器人的注胶量控制方法，通过遗传PID算法对注胶量进行控制，方法如下，

[0147] 在第一电动推杆的运行过程中，其内部的编码传感器不间断采集位移计算速度，即注胶速度，PID控制器不断地接收来自该编码传感器的实时数据，并计算当前注胶速度与目标注胶速度之间的误差，即速度误差；

[0148] 然后，根据PID算法计算出所需要的第一电动推杆的电流，并通过继电器将信号传递给第一电动推杆的控制器；在第一电动推杆的控制器接收到信号后，会调整其电源供应以减小速度误差；随着速度误差的逐渐减小，PID控制器的输出也会逐渐稳定，最终使编码传感器计算的速度保持在目标速度附近；

[0149] PID控制器的输出

[0150] 其中，u(I)是控制速度误差的指令，即PID控制器，通过u(I)值调节输出到第一电动推杆的电流大小，Kp、Ki、Kd分别是比例、积分和微分环节的增益系数，通过调整Kp、Ki、Kd的值，可以改变PID控制器的性能，使系统达到期望的速度控制效果。

[0151] 下面结合一具体实施例对本方法做进一步的说明：

[0152] (1)基于遗传PID算法的注胶量控制算法：

[0153] 在注塑生产过程中，精确控制注胶量对于保证贴片质量至关重要。定速注胶量控制方法可能存在因机器人所处位置和外界温度等影响，注胶量过快或过慢，导致贴片精度不高、固化速度慢或粘贴不牢等问题。因此，提出一种基于遗传PID算法的注胶量控制算法，旨在通过遗传算法的优化能力，自动调整PID控制器的参数，实现注胶量的精确控制。

[0154] (2)硬件设计思路：

[0155] 1.确定注胶量调范围：根据注胶类型和应用需求，确定所需的注胶速度范围。

[0156] 2.选择注胶用电机调节元件：根据注胶调节范围、注胶力度和响应时间等要求，选择合适的推杆电机控制系统。

[0157] 3.设计控制电路：根据所选的电机调节控制器和控制需求，设计相应的控制电路。控制电路可以包括反馈回路、比较器、PWM(脉宽调制)发生器等。

[0158] 4.保护电路：为了防止电路中的元件损坏或发生短路等故障，需要设计相应的保护电路，如过流保护、过热保护等。

[0159] (3)控制流程：

[0160] 1.初始化：设置遗传算法的参数，如种群大小、交叉概率、变异概率和最大迭代次数。同时，初始化PID控制器的参数范围，如比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd的上下限。

[0161] 比例项(P)：根据当前注胶量与目标注胶量的误差，快速调整注胶量。

[0162] 积分项(I)：考虑误差的累积效应，消除系统稳态误差。

[0163] 微分项(D)：预测误差的变化趋势，提前调整注胶量，防止超调。

[0164] 控制过程：在推杆电机的运行过程中，其内部的编码传感器不间断采集位移计算速度，即注胶速度，PID控制器不断地接收来自该传感器的实时速度数据，并计算当前速度与目标速度之间的误差。然后，根据PID控制算法计算出所需要的推杆电机电流，并通过执行机构(如继电器)将信号传递给电机控制器。在接收到信号后，会调整其电源供应以减小速度误差。随着误差的逐渐减小，PID控制器的输出也会逐渐稳定，最终使编码传感器计算的速度保持在目标值附近。

[0165] 速度误差表示实际速度与目标速度之间的误差。

[0166] PID控制器的输出

[0167] 其中，u(I)是控制速度误差的指令，即PID控制器，通过u(I)值调节输出到推杆电机的电流大小，Kp、Ki、Kd分别是比例、积分和微分环节的增益系数，通过调整Kp、Ki、Kd的值，可以改变控制器的性能，使系统达到期望的速度控制效果。

[0168] 2.获取实际注胶过程中所需的实际所需推动力f，通过应用深度强化学习算法构建实际所需推动力f与相关观测参数(贴片机器人翻转角度、目标位置温度，管内含胶量)的关系模型，实现在运行中通过实时监测到的观测参数来获取实际所需的推动力f。

[0169] 3.生成PID种群：随机生成一组PID参数作为初始种群。每个个体都代表一个可能的PID控制器配置。

[0170] 设定遗传算法的运行参数如下：

[0171] 群体大小：M

[0172] 终止代数：T

[0173] 交叉概率：pc

[0174] 变异概率：pm

[0175] 3.模拟量：对于种群中的每个个体，将其PID参数应用于电动推杆电机的控制系统中，并模拟制动器的响应。

[0176] 个体变量：xi＝[Kpi Kii Kdi ai]，i表示遗传算法中第i个种群，根据公式1，Kp、Ki和Kd值得变化影响着PID所控制输出的电流变化。ai为各角度速度的权重系数。

[0177] 其中对应的推动力为：

[0178] f＝f(I)，f为注胶推杆电机系统的输入控制力。I为该控制力所对应的电流大小。

[0179] 构建分析模型

[0180] 目标函数：

[0181]

[0182] aj为各机器人处于不同水平角度下，输出电流的权重系数。f为注胶推杆电机系统的输入控制力,fj(Ij)为不同水平角度下，输出目的推进速度所需的推力(由电机电流控制)。

[0183] 4.评估适应度：根据模拟结果，计算每个个体的适应度值。与根据实时所监测得到的观测参数(贴片机器人翻转角度、目标位置温度，管内含胶量)得出推杆电机实际所需的推动力f，应用目标函数计算出Φ(aj,Ij)，并通过适应度函数:fitValue＝minΦ(aj,I)进行评估。

[0184] 5.终止判断：检查是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的PID参数，即在PID输出电流控制下，输入的控制力f与实际所需的推动力相接近。如果满足条件，则停止迭代并输出最优PID参数；否则，继续下一步。

[0185] 6.选择优秀个体：根据适应度值选择一部分优秀个体作为下一代的父代，即取适应度值较小的个体。

[0186] 7.交叉操作：对选定的父代进行交叉操作，生成新的子代个体。交叉操作可以交换父代个体的部分基因，从而产生新的PID参数组合。

[0187] 8.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，以增加种群的多样性。变异操作可以随机改变子代个体的某个基因值，从而产生新的PID参数。

[0188] 9.生成新种群：将交叉和变异操作后生成的子代个体组合成新的种群，并替换掉原来的种群。

[0189] 10.循环：重复步骤3至9，直到满足终止条件。

[0190] 11.应用PID控制：将找到的最优PID参数应用于注胶推杆电机的控制系统中。

[0191] 12.实时电流控制：使用最优PID控制器对注胶推杆电机的实时电流进行控制，以实现所需的注胶效果。

[0192] 以上所述仅为本发明的较佳实施例，不能理解为对本申请的限制，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。