CN118894277B - 贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，涉及自适应控制相关领域，该系统包括：贴标位置信息获取模块用于获得K个贴标位置信息；抓取贴标模拟模块用于执行抓取贴标模拟；试管定位分析模型获取模块用于获得试管定位分析模型；试管图像采集分析模块用于对待贴标试管执行图像采集分析；协同控制稳定性分析模块用于执行协同控制稳定性分析；贴标处理模块用于生成定位协同控制参数，运行多个协同机械臂抓取待贴标试管至贴标机执行贴标处理。解决了现有试管定位参数控制存在的由于缺乏灵活性和适应性，导致贴标的准确性难以保证的技术问题，达到了通过高度灵活性和适应性的自动化贴标系统，提高贴标的准确性的技术效果。

Description

贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统

技术领域

本申请涉及自适应控制相关领域，尤其涉及贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统。

背景技术

在现代化医药、科研及生物技术领域，试管贴标是实验室管理和质量控制中不可或缺的一环。随着自动化技术的飞速发展，试管贴标逐渐从人工操作转向自动化处理，以提高效率和准确性。然而，试管种类繁多、形状各异，且贴标位置往往因实验需求而有所不同，这对自动化贴标设备提出了极高的灵活性和适应性要求。传统的自动化贴标机多采用固定式机械臂，通过预设的贴标位置和角度进行贴标，这种方法适用于形状统一、贴标位置固定的试管，但对于不同种类、不同尺寸的试管则显得力不从心，缺乏灵活性。为了应对不同试管的贴标需求，操作人员需手动调整机械臂的抓取位置和贴标角度，这不仅耗时耗力，还容易因人为因素导致贴标位置不准确，影响后续实验或检测结果的准确性。

现阶段相关技术中，试管定位参数控制存在由于缺乏灵活性和适应性，导致贴标的准确性难以保证的技术问题。

发明内容

本申请通过提供贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，采用通过交互方式获取多种试管的贴标位置信息，利用柔性自动化贴标设施（包括贴标机和多个协同机械臂）进行抓取贴标模拟，获得针对不同试管的抓取节点集和复位贴标位点集，基于知识图谱关联存储试管类型、抓取节点集和复位贴标位点集，构建试管定位分析模型，当待贴标试管进入贴标控制区域时，自动化图像采集装置采集图像并分析，输出实时试管类型和定位分析图像，根据实时试管类型和定位分析图像，遍历试管定位分析模型执行协同控制稳定性分析，确定目标抓取节点集和复位贴标位点集，根据分析结果生成定位协同控制参数，驱动多个协同机械臂抓取试管至贴标机执行贴标处理等技术手段，达到了通过高度灵活性和适应性的自动化贴标系统，提高贴标的准确性的技术效果。

本申请提供贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，包括：

贴标位置信息获取模块，所述贴标位置信息获取模块用于交互获得K种试管的K个贴标位置信息；抓取贴标模拟模块，所述抓取贴标模拟模块用于以所述K个贴标位置信息为约束，采用柔性自动化贴标设施对所述K种试管执行抓取贴标模拟，获得K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，其中，所述柔性自动化贴标设施由贴标机和多个协同机械臂构成；试管定位分析模型获取模块，所述试管定位分析模型获取模块用于基于知识图谱关联存储所述K种试管、K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，获得试管定位分析模型；试管图像采集分析模块，所述试管图像采集分析模块用于当待贴标试管通过传送带输送至所述柔性自动化贴标设施的贴标控制区域时，自动化图像采集装置对所述待贴标试管执行图像采集分析，输出实时试管类型和试管定位分析图像，其中，所述自动化图像采集装置预布设于所述贴标控制区域的正上方；协同控制稳定性分析模块，所述协同控制稳定性分析模块用于以所述实时试管类型和试管定位分析图像为约束，遍历所述试管定位分析模型执行协同控制稳定性分析，获得目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集；贴标处理模块，所述贴标处理模块用于根据所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集生成定位协同控制参数，并采用所述定位协同控制参数运行所述多个协同机械臂抓取所述待贴标试管至所述贴标机执行贴标处理。

在可能的实现方式中，所述抓取贴标模拟模块包括：

贴标控制孪生模型获取模块，所述贴标控制孪生模型获取模块用于交互获得所述柔性自动化贴标设施的自动化设备信息，并根据所述自动化设备信息和贴标控制区域构建获得贴标控制孪生模型；试管模型获取模块，所述试管模型获取模块用于交互获得K种试管的K个试管设计信息，并根据所述K个试管设计信息和K个贴标位置信息构建获得K个试管模型；贴标模拟模块，所述贴标模拟模块用于采用所述贴标控制孪生模型对所述K个试管模型进行抓取贴标模拟，获得所述K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集。

在可能的实现方式中，所述贴标控制孪生模型获取模块包括：

设备信息获取模块，所述设备信息获取模块用于从所述自动化设备信息提取获得所述贴标机的第一设备信息和所述多个协同机械臂的多个第二设备信息；模型构建模块，所述模型构建模块用于将所述第一设备信息和多个第二设备信息作为建模数据，采用数字孪生技术构建获得贴标机孪生模型和多个机械臂模型；孪生空间构建模块，所述孪生空间构建模块用于以所述贴标控制区域为约束预构建孪生空间；贴标控制孪生模型生成模块，所述贴标控制孪生模型生成模块用于从所述自动化设备信息提取获得设备布设位置信息，并根据所述设备布设位置信息将所述贴标机孪生模型和多个机械臂模型复制至所述孪生空间，生成所述贴标控制孪生模型。

在可能的实现方式中，所述试管模型获取模块包括：

第一试管设计信息提取模块，所述第一试管设计信息提取模块用于基于所述K个试管设计信息提取获得第一试管的第一试管设计信息，其中，所述第一试管为所述K种试管中任一一种；第一基础模型构建模块，所述第一基础模型构建模块用于根据所述第一试管设计信息构建获得第一基础模型；第一贴标位置信息提取模块，所述第一贴标位置信息提取模块用于从所述K个贴标位置信息提取获得所述第一试管的第一贴标位置信息；第一试管模型获取模块，所述第一试管模型获取模块用于根据所述第一贴标位置信息在所述第一基础模型定位并标识第一贴标区域，获得第一试管模型；K个试管模型获取模块，所述K个试管模型获取模块用于以此类推，根据所述K个试管设计信息和K个贴标位置信息构建获得所述K个试管模型。

在可能的实现方式中，所述贴标模拟模块包括：

第一向量模型获取模块，所述第一向量模型获取模块用于在所述孪生空间内，随机放置所述第一试管模型，获得第一向量模型；稳定抓取模拟模块，所述稳定抓取模拟模块用于将所述第一贴标区域作为抓取禁忌，在所述贴标控制孪生模型控制所述多个机械臂模型对所述第一试管模型进行稳定抓取模拟，获得第一试管抓取节点集；空间位置数据采集模块，所述空间位置数据采集模块用于根据所述第一贴标区域在所述孪生空间进行所述第一试管模型与所述贴标机孪生模型的贴标对位，并基于对位结果对所述第一试管抓取节点集进行空间位置数据采集，获得第一复位贴标位点集；N次随机放置和抓取贴标模拟模块，所述N次随机放置和抓取贴标模拟模块用于以此类推，在所述孪生空间内，对所述第一试管模型执行N次随机放置和抓取贴标模拟，获得N个向量模型、N个试管抓取节点集和N个复位贴标位点集；存储模块，所述存储模块用于将所述N个向量模型和N个试管抓取节点集关联存储，获得第一组试管抓取节点集，存储所述N个复位贴标位点集，获得第一组复位贴标位点集；试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块，所述试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块用于以此类推，获得所述K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集。

在可能的实现方式中，所述试管图像采集分析模块包括：

试管特征提取模块，所述试管特征提取模块用于通过对所述K个试管模型进行试管特征提取，获得K个试管特征集；试管分类模型构建模块，所述试管分类模型构建模块用于预构建试管分类模型，其中，所述试管分类模型基于所述K个试管特征集构建生成；自动化图像采集装置本地更新模块，所述自动化图像采集装置本地更新模块用于所述自动化图像采集装置包括工业相机和边缘计算设备，通过将所述试管分类模型同步至所述边缘计算设备，完成所述自动化图像采集装置的本地更新。

在可能的实现方式中，所述试管图像采集分析模块包括：

图像采集模块，所述图像采集模块用于当待贴标试管通过传送带输送至所述贴标控制区域时，所述自动化图像采集装置的工业相机对所述待贴标试管执行图像采集，获得所述试管定位分析图像；实时试管类型获取模块，所述实时试管类型获取模块用于所述自动化图像采集装置内置的边缘计算设备通过试管分类模型分析所述试管定位分析图像，输出所述实时试管类型；输出模块，所述输出模块用于所述自动化图像采集装置将所述实时试管类型和试管定位分析图像作为输出结果输出。

在可能的实现方式中，所述协同控制稳定性分析模块包括：

备选数据组提取模块，所述备选数据组提取模块用于采用所述实时试管类型从所述试管定位分析模型映射提取获得备选数据组，其中，所述备选数据组包括关联映射的多个备选试管抓取节点集和多个备选复位贴标位点集；备选向量模型提取模块，所述备选向量模型提取模块用于基于所述多个备选试管抓取节点集提取获得多个备选向量模型；俯视图像采集模块，所述俯视图像采集模块用于对所述多个备选向量模型进行俯视图像采集，获得多个备选模型分析图像；相似度计算模块，所述相似度计算模块用于对所述试管定位分析图像和多个备选模型分析图像进行相似度计算，获得多个相似度系数；目标模型分析图像获取模块，所述目标模型分析图像获取模块用于序列化所述多个相似度系数并基于排序结果进行极值对应的备选模型分析图像提取，获得目标模型分析图像；逆推提取模块，所述逆推提取模块用于根据所述目标模型分析图像从所述多个备选试管抓取节点集和多个备选复位贴标位点集逆推提取，获得所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。

在可能的实现方式中，所述贴标处理模块包括：

机械臂抓取轨迹拟合模块，所述机械臂抓取轨迹拟合模块用于根据所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集进行机械臂抓取轨迹拟合，获得所述多个协同机械臂的多个运行轨迹；定位协同控制参数生成模块，所述定位协同控制参数生成模块用于根据所述多个运行轨迹生成所述定位协同控制参数；协同机械臂运行模块，所述协同机械臂运行模块用于采用所述定位协同控制参数运行所述多个协同机械臂抓取所述待贴标试管至所述贴标机执行贴标处理。

拟通过本申请提出的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，通过贴标位置信息获取模块交互获得K种试管的K个贴标位置信息，通过抓取贴标模拟模块以K个贴标位置信息为约束，采用柔性自动化贴标设施对K种试管执行抓取贴标模拟，获得K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，其中，柔性自动化贴标设施由贴标机和多个协同机械臂构成，通过试管定位分析模型获取模块基于知识图谱关联存储K种试管、K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，获得试管定位分析模型，通过试管图像采集分析模块当待贴标试管通过传送带输送至柔性自动化贴标设施的贴标控制区域时，自动化图像采集装置对待贴标试管执行图像采集分析，输出实时试管类型和试管定位分析图像，其中，自动化图像采集装置预布设于贴标控制区域的正上方，通过协同控制稳定性分析模块以实时试管类型和试管定位分析图像为约束，遍历试管定位分析模型执行协同控制稳定性分析，获得目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集，通过贴标处理模块根据目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集生成定位协同控制参数，并采用定位协同控制参数运行多个协同机械臂抓取待贴标试管至贴标机执行贴标处理，达到了通过高度灵活性和适应性的自动化贴标系统，提高贴标的准确性的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的附图作简单的介绍，本申请中使用了结构图来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1为本申请实施例提供的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统的结构示意图。

图2为本申请实施例提供的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统中协同控制稳定性分析模块的结构示意图。

附图标记说明：贴标位置信息获取模块10，抓取贴标模拟模块20，试管定位分析模型获取模块30，试管图像采集分析模块40，协同控制稳定性分析模块50，贴标处理模块60。

具体实施方式

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步的详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

在以下的描述中，涉及“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合，所涉及的术语“第一\第二”仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。术语“包括”和“具有”以及任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块，除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的。

本申请实施例提供了贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，如图1所示，所述系统包括：

贴标位置信息获取模块10，所述贴标位置信息获取模块10用于交互获得K种试管的K个贴标位置信息。具体而言，系统启动后，呈现一个交互界面，该界面用于输入或选择试管的贴标位置信息，即试管上需要贴标签的具体位置信息。用户通过界面输入或选择K种试管的贴标位置信息，包括每种试管的类型、尺寸、以及一个或多个具体的贴标位置（如位置坐标和可能的旋转角度）。系统接收用户输入的信息，并进行初步的格式校验，确保输入的数据格式正确且符合系统要求。将验证无误的贴标位置信息存储到系统数据库中，每种试管对应一组贴标位置信息，同时系统允许用户更新或删除已存储的贴标位置信息。在数据存储之前或之后，系统可以进行数据验证，如检查位置坐标是否在机械臂可达范围内、旋转角度是否合理等，如果发现数据问题，系统通过界面向用户反馈错误信息，并要求用户重新输入或修正数据。

抓取贴标模拟模块20，所述抓取贴标模拟模块20用于以所述K个贴标位置信息为约束，采用柔性自动化贴标设施对所述K种试管执行抓取贴标模拟，获得K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，其中，所述柔性自动化贴标设施由贴标机和多个协同机械臂构成。具体而言，抓取贴标模拟模块20接收来自贴标位置信息获取模块10的K种试管的K个贴标位置信息，初始化柔性自动化贴标设施的状态，确保柔性自动化贴标设施处于模拟开始前的准备状态。其中，柔性自动化贴标设施是一种能够自动执行贴标任务的设备组合，包括贴标机和多个协同工作的机械臂，这些机械臂具有多自由度，能够灵活地在三维空间内移动和旋转，用于抓取试管并将其移动到贴标位置进行贴标操作。对于每种试管，根据其形状、尺寸和摆放姿态，在三维空间中规划出多个有效的试管抓取节点，这些节点应确保机械臂能够稳定地抓取试管，并且不会损坏试管或贴标机，使用算法（如路径规划算法、碰撞检测算法等）优化抓取节点的选择，以确保机械臂的运动路径最短、效率最高且安全无碰撞。根据贴标机的布局和贴标要求，为每个机械臂规划出对应的复位节点，这些节点应确保当机械臂将试管抓取并移动到这些位置时，试管能够被准确地定位在贴标机的贴标区域内，同样使用算法优化复位节点的选择，以确保机械臂的运动路径和复位位置的准确性。

在模拟环境中，模拟多个机械臂同时执行抓取试管的操作，机械臂根据规划的试管抓取节点移动到试管上方，并调整姿态以稳定抓取试管，抓取成功后，机械臂将试管移动到对应的机械臂复位节点上。在移动过程中，实时检测碰撞和干涉情况，并调整机械臂的运动路径以避免问题发生。当所有的机械臂都移动到对应的复位节点上时，模拟贴标操作的环境条件，验证试管的定位准确性和贴标机的工作状态。记录每次模拟过程中机械臂的运动路径、抓取时间、复位时间以及是否发生碰撞或干涉等关键数据，评估模拟结果的有效性和准确性，检查是否存在需要优化的地方（如抓取节点的选择、复位节点的布局、机械臂的运动参数等）。其中，试管抓取节点是在三维空间中，机械臂能够稳定抓取试管的特定位置点，这些节点根据试管的形状、尺寸和摆放姿态进行规划，以确保机械臂能够准确、安全地抓取试管。机械臂复位节点是机械臂在成功抓取试管后，需要返回到的一系列固定位置点，这些位置点被设计为与贴标机的相对位置相匹配，以确保试管能够被准确地定位在贴标区域内进行贴标操作。

在一种可能的实现方式中，所述抓取贴标模拟模块20包括：贴标控制孪生模型获取模块，所述贴标控制孪生模型获取模块用于交互获得所述柔性自动化贴标设施的自动化设备信息，并根据所述自动化设备信息和贴标控制区域构建获得贴标控制孪生模型；试管模型获取模块，所述试管模型获取模块用于交互获得K种试管的K个试管设计信息，并根据所述K个试管设计信息和K个贴标位置信息构建获得K个试管模型；贴标模拟模块，所述贴标模拟模块用于采用所述贴标控制孪生模型对所述K个试管模型进行抓取贴标模拟，获得所述K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集。

具体地，贴标控制孪生模型获取模块通过接口或数据库交互方式，收集柔性自动化贴标设施中所有自动化设备的详细信息，包括但不限于机械臂的型号、规格、运动范围、末端执行器类型等，以及贴标机的位置、尺寸、贴标精度等。基于收集到的自动化设备信息，利用数字化建模技术（如CAD、3D建模等）构建贴标控制区域的数字孪生模型，所述贴标控制孪生模型是实际贴标设施的虚拟镜像，反映了实际贴标设施的空间布局、设备位置、相互间的连接关系等，用于模拟和预测柔性自动化贴标设施在实际运行中的行为和性能。在贴标控制孪生模型中，配置各自动化设备的控制参数，如机械臂的运动速度、加速度、力控参数等，以及贴标机的贴标速度、精度要求等。

试管模型获取模块通过与设计部门或数据库交互，获取K种试管的详细设计信息，包括试管的尺寸、形状、材质、重量等。利用三维建模软件或相关工具，根据试管的设计信息和贴标位置信息，构建出K个试管的三维模型，所述试管模型是用于模拟和预测试管在柔性自动化贴标设施中行为和性能的三维虚拟模型，能够反映试管的外观、尺寸和物理特性。在试管模型中配置相关属性，如质量、重心位置、抓取难度等，以便在后续模拟中更准确地模拟试管的物理特性和抓取过程。

贴标模拟模块将贴标控制孪生模型和K个试管模型导入到贴标模拟模块中，并设置模拟的初始条件和参数。利用路径规划算法，为每种试管规划出合适的抓取路径和复位路径。模拟机械臂按照规划的路径移动到试管上方，并调整姿态以稳定抓取试管的过程，在模拟过程中，实时监测机械臂与试管之间的接触力、姿态变化等参数，以确保抓取的稳定性和安全性。模拟机械臂将抓取到的试管移动到复位贴标位点集上的过程，在移动过程中，确保试管的稳定性和准确性，避免发生碰撞或干涉现象。在复位贴标位点集上，验证试管的定位准确性和贴标机的贴标效果，通过模拟贴标机的贴标过程，检查试管的贴标位置是否准确、标签是否平整无褶皱等。将模拟过程中得到的K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集输出给后续模块。这一实现方式通过构建贴标控制孪生模型和试管模型，更准确地模拟了实际贴标设施的运行状态和试管的物理特性，从而达到了提高模拟结果的准确性和可靠性的技术效果。

在一种可能的实现方式中，所述贴标控制孪生模型获取模块包括：设备信息获取模块，所述设备信息获取模块用于从所述自动化设备信息提取获得所述贴标机的第一设备信息和所述多个协同机械臂的多个第二设备信息；模型构建模块，所述模型构建模块用于将所述第一设备信息和多个第二设备信息作为建模数据，采用数字孪生技术构建获得贴标机孪生模型和多个机械臂模型；孪生空间构建模块，所述孪生空间构建模块用于以所述贴标控制区域为约束预构建孪生空间；贴标控制孪生模型生成模块，所述贴标控制孪生模型生成模块用于从所述自动化设备信息提取获得设备布设位置信息，并根据所述设备布设位置信息将所述贴标机孪生模型和多个机械臂模型复制至所述孪生空间，生成所述贴标控制孪生模型。

具体地，设备信息获取模块建立与自动化设备信息系统的连接，从连接的信息系统中，识别并提取贴标机的关键设备信息，如型号、规格、性能参数等，作为第一设备信息；同样地，提取与贴标机协同工作的多个机械臂的设备信息，包括各自的型号、臂长、负载能力等，作为多个第二设备信息。

模型构建模块对获取的第一设备信息和多个第二设备信息进行清洗、整理，确保数据的准确性和完整性。根据数字孪生技术的要求，将处理后的设备信息转化为建模所需的数据格式和结构。利用数字孪生软件或平台，根据第一设备信息构建贴标机的三维模型，包括其外观、内部结构、工作原理等。同样地，根据第二设备信息为每一个协同机械臂构建三维模型，确保模型能够准确反映机械臂的实际功能和性能。孪生空间构建模块根据贴标控制区域的实际布局和尺寸，定义孪生空间的边界和范围，在数字孪生平台中，根据定义的孪生空间范围创建一个虚拟的三维环境，作为后续模型放置的容器。

贴标控制孪生模型生成模块从自动化设备信息中提取贴标机和各个机械臂在贴标控制区域内的具体布设位置信息。根据提取的位置信息，在孪生空间内对贴标机孪生模型和多个机械臂模型进行定位和放置，确保模型之间的相对位置和角度与实际布局一致。完成所有模型的放置后，整合这些模型，生成一个完整的贴标控制孪生模型，贴标控制孪生模型全面反映了贴标控制区域的实际情况。这一实现方式通过精确捕捉贴标控制区域的每一个细节，包括贴标机的精确尺寸、机械臂的运动范围、各设备之间的相对位置以及设备之间的交互方式，使得虚拟环境与真实环境几乎一致，达到了实现精细化仿真，高度还原真实环境的技术效果。

在一种可能的实现方式中，所述试管模型获取模块包括：第一试管设计信息提取模块，所述第一试管设计信息提取模块用于基于所述K个试管设计信息提取获得第一试管的第一试管设计信息，其中，所述第一试管为所述K种试管中任一一种；第一基础模型构建模块，所述第一基础模型构建模块用于根据所述第一试管设计信息构建获得第一基础模型；第一贴标位置信息提取模块，所述第一贴标位置信息提取模块用于从所述K个贴标位置信息提取获得所述第一试管的第一贴标位置信息；第一试管模型获取模块，所述第一试管模型获取模块用于根据所述第一贴标位置信息在所述第一基础模型定位并标识第一贴标区域，获得第一试管模型；K个试管模型获取模块，所述K个试管模型获取模块用于以此类推，根据所述K个试管设计信息和K个贴标位置信息构建获得所述K个试管模型。

具体地，第一试管设计信息提取模块从K个试管设计信息中选取任意一种试管（即第一试管）的设计信息，包括尺寸、形状、材质等。第一基础模型构建模块使用3D建模软件或算法，根据第一试管设计信息构建出第一试管的三维基础模型。第一贴标位置信息提取模块从K个贴标位置信息中找到与第一试管相对应的贴标位置信息，第一贴标位置信息指定了第一试管上需要贴标签的具体位置或区域。第一试管模型获取模块通过在模型上添加特定标记或颜色等方式，在第一基础模型上根据第一贴标位置信息定位并标识出贴标区域，输出带有贴标区域标识的第一试管模型。K个试管模型获取模块重复以上步骤（从第一试管设计信息提取到第一试管模型获取），但每次处理的是不同的试管设计信息和对应的贴标位置信息，最终构建出K个完整的试管模型，每个模型都包含其特定的贴标区域标识。这一实现方式通过分步骤处理每种试管的设计信息和贴标位置信息，确保了每个试管模型都严格按照实际需求进行构建，避免了混淆和错误，达到了提高试管模型构建的准确度的技术效果。

在一种可能的实现方式中，所述贴标模拟模块包括：第一向量模型获取模块，所述第一向量模型获取模块用于在所述孪生空间内，随机放置所述第一试管模型，获得第一向量模型；稳定抓取模拟模块，所述稳定抓取模拟模块用于将所述第一贴标区域作为抓取禁忌，在所述贴标控制孪生模型控制所述多个机械臂模型对所述第一试管模型进行稳定抓取模拟，获得第一试管抓取节点集；空间位置数据采集模块，所述空间位置数据采集模块用于根据所述第一贴标区域在所述孪生空间进行所述第一试管模型与所述贴标机孪生模型的贴标对位，并基于对位结果对所述第一试管抓取节点集进行空间位置数据采集，获得第一复位贴标位点集；N次随机放置和抓取贴标模拟模块，所述N次随机放置和抓取贴标模拟模块用于以此类推，在所述孪生空间内，对所述第一试管模型执行N次随机放置和抓取贴标模拟，获得N个向量模型、N个试管抓取节点集和N个复位贴标位点集；存储模块，所述存储模块用于将所述N个向量模型和N个试管抓取节点集关联存储，获得第一组试管抓取节点集，存储所述N个复位贴标位点集，获得第一组复位贴标位点集；试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块，所述试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块用于以此类推，获得所述K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集。

具体地，第一向量模型获取模块在孪生空间内，模拟生成一个随机的位置和姿态，将第一试管模型放置在该位置，记录此时的试管模型位置、姿态以及与其他设备（如贴标机、机械臂）的相对关系，形成第一向量模型，第一向量模型是在三维空间中，第一试管模型的位置、姿态以及与其他对象关系的数学表示。稳定抓取模拟模块将第一贴标区域设定为抓取禁忌区，即机械臂在抓取第一试管时不能接触或干扰该区域，使用贴标控制孪生模型控制多个机械臂模型对第一试管模型进行稳定抓取模拟，记录每次成功抓取时抓取的试管上的特定位置点，形成第一试管抓取节点集。

空间位置数据采集模块根据第一贴标区域在孪生空间中的位置，模拟第一试管模型与贴标机孪生模型的贴标对位过程，对位成功后，基于当前的对位结果，对第一试管抓取节点集中的各个节点进行空间位置数据采集，采集的数据包括试管相对于贴标机的精确位置、姿态等，形成第一复位贴标位点集。N次随机放置和抓取贴标模拟模块重复执行第一向量模型获取、稳定抓取模拟和空间位置数据采集的步骤，但每次模拟时都随机改变试管模型在孪生空间内的位置和姿态，执行N次这样的模拟，每次模拟都生成一个向量模型、一个试管抓取节点集和一个复位贴标位点集。

存储模块将N个向量模型和对应的N个试管抓取节点集进行关联存储，形成第一组试管抓取节点集。将N个复位贴标位点集进行存储，形成第一组复位贴标位点集。试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块对剩余的K-1种试管模型重复执行上述所有步骤（从第一向量模型获取到存储），最终获得K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，用于后续检索和使用。这一实现方式通过随机放置和多次模拟，捕捉到了不同情况下（如试管位置、姿态的微小变化）对抓取和贴标过程的影响，达到了全面进行抓取贴标模拟，为试管定位分析模型提供丰富数据支持的技术效果。

试管定位分析模型获取模块30，所述试管定位分析模型获取模块30用于基于知识图谱关联存储所述K种试管、K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，获得试管定位分析模型。具体而言，从抓取贴标模拟模块20接收K种试管的K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集。识别出所有相关的实体，包括试管类型、抓取节点、复位贴标位点等，定义这些实体之间的关系，如“某类型试管对应一组抓取节点集”和“某类型试管对应一组复位贴标位点集”。为每个实体添加必要的属性，如试管的尺寸、形状、材质等，以及抓取节点集和复位贴标位点集的具体坐标、姿态等信息。使用图数据库或关系型数据库存储知识图谱中的实体、关系和属性，确保每个试管类型都能通过其唯一标识符（如类型编号）快速检索到对应的抓取节点集和复位贴标位点集。构建得到的试管定位分析模型能够基于试管类型快速定位到相应的抓取和贴标位置。

试管图像采集分析模块40，所述试管图像采集分析模块40用于当待贴标试管通过传送带输送至所述柔性自动化贴标设施的贴标控制区域时，自动化图像采集装置对所述待贴标试管执行图像采集分析，输出实时试管类型和试管定位分析图像，其中，所述自动化图像采集装置预布设于所述贴标控制区域的正上方。具体而言，当待贴标试管通过传送带进入柔性自动化贴标设施的贴标控制区域时，系统接收到触发信号（可以是由传感器或控制逻辑发出的），触发信号激活自动化图像采集装置，准备采集图像。自动化图像采集装置（一种能够自动捕捉图像的设备，如高清相机或视觉传感器）预布设于贴标控制区域的正上方，确保能够清晰拍摄到待贴标试管的顶部或侧面（具体取决于贴标需求、试管类型以及试管摆放姿态等），自动化图像采集装置根据预设的参数（如曝光时间、焦距、分辨率等）进行图像捕捉，获取试管的实时图像。

对采集到的原始图像进行预处理，以提高后续分析的准确性和效率。预处理步骤包括去噪、增强对比度、边缘检测等，预处理后的图像更加清晰，有利于后续的特征提取和识别。从预处理后的图像中提取与试管类型和定位相关的特征。包括试管的尺寸、形状、颜色、纹理、标签位置等，特征提取的方法包括图像处理技术（如形态学操作、边缘检测、模板匹配等）和机器学习算法（如特征学习、特征选择等）。将提取到的特征与预存的试管类型模板、数据库或分类模型等中的特征进行比对，识别出待贴标试管的类型。根据识别出的试管类型和提取的特征，进一步分析试管的精确位置和方向（即定位分析）。将实时试管类型和试管定位分析图像作为输出结果，提供给协同控制稳定性分析模块50进行后续处理。

在一种可能的实现方式中，所述试管图像采集分析模块40包括：试管特征提取模块，所述试管特征提取模块用于通过对所述K个试管模型进行试管特征提取，获得K个试管特征集；试管分类模型构建模块，所述试管分类模型构建模块用于预构建试管分类模型，其中，所述试管分类模型基于所述K个试管特征集构建生成；自动化图像采集装置本地更新模块，所述自动化图像采集装置本地更新模块用于所述自动化图像采集装置包括工业相机和边缘计算设备，通过将所述试管分类模型同步至所述边缘计算设备，完成所述自动化图像采集装置的本地更新。

具体地，试管特征提取模块根据试管贴标的需求，定义需要提取的特征，如形状、尺寸、颜色、纹理、标签位置等，根据定义的特征，选择图像处理算法或机器学习技术来提取这些特征。例如，使用边缘检测算法提取形状轮廓，使用颜色直方图提取颜色特征，使用纹理分析算法提取纹理特征等。对每种试管模型应用选定的特征提取算法，生成对应的特征向量或特征集。

试管分类模型构建模块根据任务需求和数据特性选择分类模型，如支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等，使用提取的K个试管特征集作为训练数据，对选定的分类模型进行训练，训练过程中，模型会学习如何将特征集映射到对应的试管类型。使用独立的测试集评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标，根据评估结果调整模型参数或选择更合适的模型。通过交叉验证、正则化、特征选择等技术优化模型性能，确保模型在实际应用中具有良好的泛化能力。训练完成后，得到试管分类模型，试管分类模型用于将输入的试管特征集映射到预定义的试管类型。

自动化图像采集装置本地更新模块将训练好的试管分类模型从服务器或云端同步到自动化图像采集装置中的边缘计算设备，在边缘计算设备上部署试管分类模型，使其能够在本地实时处理图像数据，验证试管分类模型在边缘计算设备上的运行效果，确保试管分类模型能够准确识别试管类型。这一实现方式通过将试管分类模型部署到边缘计算设备，可以实现本地图像数据的实时处理，避免了将大量数据上传到云端进行处理的延迟和带宽成本，达到了提高识别速度的技术效果。

在一种可能的实现方式中，所述试管图像采集分析模块40包括：图像采集模块，所述图像采集模块用于当待贴标试管通过传送带输送至所述贴标控制区域时，所述自动化图像采集装置的工业相机对所述待贴标试管执行图像采集，获得所述试管定位分析图像；实时试管类型获取模块，所述实时试管类型获取模块用于所述自动化图像采集装置内置的边缘计算设备通过试管分类模型分析所述试管定位分析图像，输出所述实时试管类型；输出模块，所述输出模块用于所述自动化图像采集装置将所述实时试管类型和试管定位分析图像作为输出结果输出。

具体地，图像采集模块在待贴标试管通过传送带进入贴标控制区域时，接收触发信号，启动自动化图像采集装置的工业相机，使工业相机根据预设的参数对进入贴标控制区域的待贴标试管进行图像捕获，生成高清晰度的试管定位分析图像。实时试管类型获取模块将捕获到的试管定位分析图像传输到自动化图像采集装置内置的边缘计算设备，边缘计算设备加载预先训练好的试管分类模型，使用试管分类模型对试管定位分析图像进行分析，通过特征提取和分类算法，确定试管的类型，分析完成后，边缘计算设备输出实时试管类型信息。输出模块将实时试管类型信息和试管定位分析图像进行整合，形成完整的输出结果，整合后的结果通过适当的通信接口（如以太网、串口等）传输给后续的处理模块。这一实现方式通过试管分类模型对试管定位分析图像进行试管类型提取，达到了提高试管类型识别的准确性和效率的技术效果。

协同控制稳定性分析模块50，所述协同控制稳定性分析模块50用于以所述实时试管类型和试管定位分析图像为约束，遍历所述试管定位分析模型执行协同控制稳定性分析，获得目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。具体而言，协同控制稳定性分析模块50接收来自试管图像采集分析模块40的实时试管类型和试管定位分析图像，同时，也访问试管定位分析模型获取模块30中存储的试管定位分析模型，试管定位分析模型包含了K种试管、K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集的关联信息。使用实时试管类型作为关键索引，通过遍历模型中的节点和关系，在试管定位分析模型中检索对应试管的抓取节点集和复位贴标位点集。对试管定位分析图像进行进一步的分析，以验证图像中的试管位置与检索到的理论位置是否一致或接近，根据检索到的试管抓取节点集和复位贴标位点集，以及试管在图像中的实际位置，评估执行抓取和贴标操作时多个协同机械臂的协同控制稳定性，包括检查机械臂的运动路径是否冲突、是否满足机械臂的运动学约束、是否能在规定时间内完成操作等，如果发现协同控制稳定性存在问题（如机械臂路径冲突、时间超时等），则对目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集进行优化和调整，以确保操作的稳定性和效率，最后输出目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。

如图2所示，在一种可能的实现方式中，所述协同控制稳定性分析模块50包括：备选数据组提取模块，所述备选数据组提取模块用于采用所述实时试管类型从所述试管定位分析模型映射提取获得备选数据组，其中，所述备选数据组包括关联映射的多个备选试管抓取节点集和多个备选复位贴标位点集；备选向量模型提取模块，所述备选向量模型提取模块用于基于所述多个备选试管抓取节点集提取获得多个备选向量模型；俯视图像采集模块，所述俯视图像采集模块用于对所述多个备选向量模型进行俯视图像采集，获得多个备选模型分析图像；相似度计算模块，所述相似度计算模块用于对所述试管定位分析图像和多个备选模型分析图像进行相似度计算，获得多个相似度系数；目标模型分析图像获取模块，所述目标模型分析图像获取模块用于序列化所述多个相似度系数并基于排序结果进行极值对应的备选模型分析图像提取，获得目标模型分析图像；逆推提取模块，所述逆推提取模块用于根据所述目标模型分析图像从所述多个备选试管抓取节点集和多个备选复位贴标位点集逆推提取，获得所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。

具体地，备选数据组提取模块在试管定位分析模型中，根据实时试管类型作为索引，检索出所有与该类型试管相关联的备选数据组，这些备选数据组包括多个可能的试管抓取节点集和对应的复位贴标位点集，这些集合是基于仿真模拟生成的。备选向量模型提取模块通过三维空间中的坐标点转换将每个备选试管抓取节点集转换为向量模型，输出多个备选向量模型。俯视图像采集模块对多个备选向量模型进行模拟俯视处理，即根据备选向量模型的坐标和朝向，通过计算机图形学技术生成对应的俯视图像或模拟视图，输出多个备选模型分析图像（模拟的俯视图像）。相似度计算模块使用图像相似度算法（如结构相似性指数SSIM、特征匹配等）计算试管定位分析图像与每个备选模型分析图像之间的相似度，输出多个相似度系数，每个相似度系数对应一个备选模型分析图像与试管定位分析图像的相似程度。目标模型分析图像获取模块对相似度系数进行排序，选择相似度最高的（即极值对应的）备选模型分析图像作为目标模型分析图像。逆推提取模块根据目标模型分析图像，回溯到与之关联的备选试管抓取节点集和复位贴标位点集，直接提取出对应的目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。这一实现方式通过模拟俯视图像采集和相似度计算，更准确地匹配了实时试管的位置与预设的备选数据组，避免了直接基于三维坐标的复杂计算，达到了提高匹配效率的技术效果。

贴标处理模块60，所述贴标处理模块60用于根据所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集生成定位协同控制参数，并采用所述定位协同控制参数运行所述多个协同机械臂抓取所述待贴标试管至所述贴标机执行贴标处理。具体而言，贴标处理模块60接收来自协同控制稳定性分析模块50的目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。根据目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集，生成定位协同控制参数，包括机械臂的运动轨迹、速度、加速度、抓取力等，以确保机械臂能够准确、稳定地抓取待贴标试管并移动到贴标位置。对生成的定位协同控制参数进行校验，确保符合机械臂的运动学约束和动力学要求，同时检查是否存在潜在的冲突或错误。将校验后的定位协同控制参数转换为机械臂可以理解的控制指令，并通过控制系统发送给多个协同机械臂，多个协同机械臂接收到控制指令后，执行抓取和移动操作，根据指令中的参数调整姿态和位置，以精确地抓取待贴标试管，并将其移动到贴标机的贴标位置。当待贴标试管被准确地放置在贴标位置后，贴标机自动执行贴标操作，包括标签的打印、切割、粘贴等步骤，贴标完成后，机械臂将试管放回原位或移动到下一个处理位置。本申请实施例采用通过交互方式获取多种试管的贴标位置信息，利用柔性自动化贴标设施（包括贴标机和多个协同机械臂）进行抓取贴标模拟，获得针对不同试管的抓取节点集和复位贴标位点集，基于知识图谱关联存储试管类型、抓取节点集和复位贴标位点集，构建试管定位分析模型，当待贴标试管进入贴标控制区域时，自动化图像采集装置采集图像并分析，输出实时试管类型和定位分析图像，根据实时试管类型和定位分析图像，遍历试管定位分析模型执行协同控制稳定性分析，确定目标抓取节点集和复位贴标位点集，根据分析结果生成定位协同控制参数，驱动多个协同机械臂抓取试管至贴标机执行贴标处理等技术手段，达到了通过高度灵活性和适应性的自动化贴标系统，提高贴标的准确性的技术效果。

在一种可能的实现方式中，所述贴标处理模块60包括：机械臂抓取轨迹拟合模块，所述机械臂抓取轨迹拟合模块用于根据所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集进行机械臂抓取轨迹拟合，获得所述多个协同机械臂的多个运行轨迹；定位协同控制参数生成模块，所述定位协同控制参数生成模块用于根据所述多个运行轨迹生成所述定位协同控制参数；协同机械臂运行模块，所述协同机械臂运行模块用于采用所述定位协同控制参数运行所述多个协同机械臂抓取所述待贴标试管至所述贴标机执行贴标处理。

具体地，机械臂抓取轨迹拟合模块分析目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集的空间位置关系，确定机械臂需要移动的路径，结合机械臂的物理限制（如关节角度范围、末端执行器可达空间）和动力学特性（如加速度、速度限制），对路径进行初步优化。使用数学方法（如多项式插值、样条曲线等）对优化后的路径进行拟合，生成平滑且符合机械臂运动特性的抓取轨迹，由于多个协同机械臂存在交互和协作，进行轨迹的协调和优化，确保多个协同机械臂之间不会相互干扰。将拟合得到的多个协同机械臂的多个运行轨迹作为输出，传递给定位协同控制参数生成模块。定位协同控制参数生成模块从多个运行轨迹中提取出机械臂在运动过程中需要遵循的关键参数，如起始位置、结束位置、速度、加速度、时间节点等，将这些关键参数转换为机械臂控制系统能够理解的格式，如控制指令、参数设置等，结合多个协同机械臂之间的协作关系，对生成的参数进行进一步的优化和调整，输出定位协同控制参数。协同机械臂运行模块接收定位协同控制参数，并通过控制系统发送给多个协同机械臂，多个协同机械臂接收到定位协同控制参数后，执行抓取和移动操作，抓取待贴标试管，并将其移动到贴标机的贴标位置进行贴标处理。这一实现方式通过机械臂抓取轨迹拟合模块、定位协同控制参数生成模块和协同机械臂运行模块的协同工作，确保了多个协同机械臂能够精确、稳定地完成待贴标试管的抓取、移动和贴标处理，达到了提高贴标的准确性和效率，提高整个系统的稳定性和可靠性的技术效果。

虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所做的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。在一些情况下，在本申请中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

Claims (7)

1.贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述系统包括：

贴标位置信息获取模块，所述贴标位置信息获取模块用于交互获得K种试管的K个贴标位置信息；

抓取贴标模拟模块，所述抓取贴标模拟模块用于以所述K个贴标位置信息为约束，采用柔性自动化贴标设施对所述K种试管执行抓取贴标模拟，获得K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，其中，所述柔性自动化贴标设施由贴标机和多个协同机械臂构成；

试管定位分析模型获取模块，所述试管定位分析模型获取模块用于基于知识图谱关联存储所述K种试管、K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集，获得试管定位分析模型；

试管图像采集分析模块，所述试管图像采集分析模块用于当待贴标试管通过传送带输送至所述柔性自动化贴标设施的贴标控制区域时，自动化图像采集装置对所述待贴标试管执行图像采集分析，输出实时试管类型和试管定位分析图像，其中，所述自动化图像采集装置预布设于所述贴标控制区域的正上方；

协同控制稳定性分析模块，所述协同控制稳定性分析模块用于以所述实时试管类型和试管定位分析图像为约束，遍历所述试管定位分析模型执行协同控制稳定性分析，获得目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集；

贴标处理模块，所述贴标处理模块用于根据所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集生成定位协同控制参数，并采用所述定位协同控制参数运行所述多个协同机械臂抓取所述待贴标试管至所述贴标机执行贴标处理；

其中，所述抓取贴标模拟模块包括：

贴标控制孪生模型获取模块，所述贴标控制孪生模型获取模块用于交互获得所述柔性自动化贴标设施的自动化设备信息，并根据所述自动化设备信息和贴标控制区域构建获得贴标控制孪生模型；

试管模型获取模块，所述试管模型获取模块用于交互获得K种试管的K个试管设计信息，并根据所述K个试管设计信息和K个贴标位置信息构建获得K个试管模型；

贴标模拟模块，所述贴标模拟模块用于采用所述贴标控制孪生模型对所述K个试管模型进行抓取贴标模拟，获得所述K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集；

其中，所述贴标控制孪生模型获取模块包括：

设备信息获取模块，所述设备信息获取模块用于从所述自动化设备信息提取获得所述贴标机的第一设备信息和所述多个协同机械臂的多个第二设备信息；

模型构建模块，所述模型构建模块用于将所述第一设备信息和多个第二设备信息作为建模数据，采用数字孪生技术构建获得贴标机孪生模型和多个机械臂模型；

孪生空间构建模块，所述孪生空间构建模块用于以所述贴标控制区域为约束预构建孪生空间；

贴标控制孪生模型生成模块，所述贴标控制孪生模型生成模块用于从所述自动化设备信息提取获得设备布设位置信息，并根据所述设备布设位置信息将所述贴标机孪生模型和多个机械臂模型复制至所述孪生空间，生成所述贴标控制孪生模型。

2.如权利要求1所述的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述试管模型获取模块包括：

第一试管设计信息提取模块，所述第一试管设计信息提取模块用于基于所述K个试管设计信息提取获得第一试管的第一试管设计信息，其中，所述第一试管为所述K种试管中任一一种；

第一基础模型构建模块，所述第一基础模型构建模块用于根据所述第一试管设计信息构建获得第一基础模型；

第一贴标位置信息提取模块，所述第一贴标位置信息提取模块用于从所述K个贴标位置信息提取获得所述第一试管的第一贴标位置信息；

第一试管模型获取模块，所述第一试管模型获取模块用于根据所述第一贴标位置信息在所述第一基础模型定位并标识第一贴标区域，获得第一试管模型；

K个试管模型获取模块，所述K个试管模型获取模块用于以此类推，根据所述K个试管设计信息和K个贴标位置信息构建获得所述K个试管模型。

3.如权利要求2所述的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述贴标模拟模块包括：

第一向量模型获取模块，所述第一向量模型获取模块用于在所述孪生空间内，随机放置所述第一试管模型，获得第一向量模型；

稳定抓取模拟模块，所述稳定抓取模拟模块用于将所述第一贴标区域作为抓取禁忌，在所述贴标控制孪生模型控制所述多个机械臂模型对所述第一试管模型进行稳定抓取模拟，获得第一试管抓取节点集；

空间位置数据采集模块，所述空间位置数据采集模块用于根据所述第一贴标区域在所述孪生空间进行所述第一试管模型与所述贴标机孪生模型的贴标对位，并基于对位结果对所述第一试管抓取节点集进行空间位置数据采集，获得第一复位贴标位点集；

N次随机放置和抓取贴标模拟模块，所述N次随机放置和抓取贴标模拟模块用于以此类推，在所述孪生空间内，对所述第一试管模型执行N次随机放置和抓取贴标模拟，获得N个向量模型、N个试管抓取节点集和N个复位贴标位点集；

存储模块，所述存储模块用于将所述N个向量模型和N个试管抓取节点集关联存储，获得第一组试管抓取节点集，存储所述N个复位贴标位点集，获得第一组复位贴标位点集；

试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块，所述试管抓取节点和复位贴标位点集获取模块用于以此类推，获得所述K组试管抓取节点集和K组复位贴标位点集。

4.如权利要求3所述的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述试管图像采集分析模块包括：

试管特征提取模块，所述试管特征提取模块用于通过对所述K个试管模型进行试管特征提取，获得K个试管特征集；

试管分类模型构建模块，所述试管分类模型构建模块用于预构建试管分类模型，其中，所述试管分类模型基于所述K个试管特征集构建生成；

自动化图像采集装置本地更新模块，所述自动化图像采集装置本地更新模块用于所述自动化图像采集装置包括工业相机和边缘计算设备，通过将所述试管分类模型同步至所述边缘计算设备，完成所述自动化图像采集装置的本地更新。

5.如权利要求4所述的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述试管图像采集分析模块包括：

图像采集模块，所述图像采集模块用于当待贴标试管通过传送带输送至所述贴标控制区域时，所述自动化图像采集装置的工业相机对所述待贴标试管执行图像采集，获得所述试管定位分析图像；

实时试管类型获取模块，所述实时试管类型获取模块用于所述自动化图像采集装置内置的边缘计算设备通过试管分类模型分析所述试管定位分析图像，输出所述实时试管类型；

输出模块，所述输出模块用于所述自动化图像采集装置将所述实时试管类型和试管定位分析图像作为输出结果输出。

6.如权利要求5所述的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述协同控制稳定性分析模块包括：

备选数据组提取模块，所述备选数据组提取模块用于采用所述实时试管类型从所述试管定位分析模型映射提取获得备选数据组，其中，所述备选数据组包括关联映射的多个备选试管抓取节点集和多个备选复位贴标位点集；

备选向量模型提取模块，所述备选向量模型提取模块用于基于所述多个备选试管抓取节点集提取获得多个备选向量模型；

俯视图像采集模块，所述俯视图像采集模块用于对所述多个备选向量模型进行俯视图像采集，获得多个备选模型分析图像；

相似度计算模块，所述相似度计算模块用于对所述试管定位分析图像和多个备选模型分析图像进行相似度计算，获得多个相似度系数；

目标模型分析图像获取模块，所述目标模型分析图像获取模块用于序列化所述多个相似度系数并基于排序结果进行极值对应的备选模型分析图像提取，获得目标模型分析图像；

逆推提取模块，所述逆推提取模块用于根据所述目标模型分析图像从所述多个备选试管抓取节点集和多个备选复位贴标位点集逆推提取，获得所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集。

7.如权利要求1所述的贴标机用自适应试管定位参数协同调控系统，其特征在于，所述贴标处理模块包括：

机械臂抓取轨迹拟合模块，所述机械臂抓取轨迹拟合模块用于根据所述目标试管抓取节点集和目标复位贴标位点集进行机械臂抓取轨迹拟合，获得所述多个协同机械臂的多个运行轨迹；

定位协同控制参数生成模块，所述定位协同控制参数生成模块用于根据所述多个运行轨迹生成所述定位协同控制参数；

协同机械臂运行模块，所述协同机械臂运行模块用于采用所述定位协同控制参数运行所述多个协同机械臂抓取所述待贴标试管至所述贴标机执行贴标处理。