[发明专利]一种生产线上运动目标追踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及自动化装备领域，特别涉及一种生产线上运动目标追踪方法。

背景技术

在现代化的工业生产过程中，大量的工业机器人工作在参数已知的结构化环境里，依靠精确的位置设定进行抓取和放置工件等工作，提高了生产效率和产品的质量，一定程度上满足了工业生产和人们生活的需要。与此同时，它们也存在着较大的局限性，因为大多数机器人要求工件以精确的方位出现在固定的位置上，当这一要求不能满足时，往往会导致生产过程的失败或中断，也就是说，这些机器人不具备感知外界环境变化的能力。目前即使是世界上智能化最高的机器人，它对外部环境变化的适应能力也是非常有限的，距离人们预想的目标还差之甚远，这极大地限制了机器人的推广和应用，而这其中一个重要的原因就是机器人缺乏像人一样的感知能力。为了解决这一问题，研究者们开始为工业机器人安装上各种传感器，其中比较重要的一种就是视觉传感器。视觉是人类观察世界和认知世界的重要手段。据统计，人类从外部世界获得的信息约有80％是由视觉获取的。这既说明视觉信息量巨大，也表明人类对视觉信息有较高的利用率，同时又体现了人类视觉功能的重要性。随着信息技术的发展，给计算机、机器人或其他智能机器赋予人类视觉功能，是人类多年以来的梦想。在现代工业自动化生产过程中，机器视觉技术正成为一种提高生产效率和保证产品质量的关键技术，如机械零件的自动检测、智能机器人控制及生产线的自动监控、运动目标的自动追踪和识别等。

目前常用的运动目标追踪方法主要是提取视频图像中的目标特征，并建立特征模型，典型的方法有利用彩色空间特性实时追踪目标，利用目标的边缘轮廓将目标从背景中分离出来进行追踪，利用时间维度特性建模的方法也有很多，灰度值被经常作为目标追踪的特征，如图像序列的帧差法，高斯混合模型，自适应滤波法，隐马尔可夫模型等。通过上述方法、模型可以实现对运动目标的追踪。

发明人在实现本发明的过程中，发现上述现有技术至少存在以下缺点和不足：

上述方法、模型，计算复杂度较高，难以满足生产线机器人抓取运动目标的高速实时要求，不能满足实际应用中的需要。

发明内容

为了满足生产线机器人抓取运动目标的高速实时要求，本发明提供了一种生产线上运动目标追踪方法，所述方法包括以下步骤：

(1)视觉传感器采集运动目标的图像，将所述图像传递给计算机；

(2)伺服电机控制传送带的运行速度，获取传送带的位移信息；

(3)计算机接收步骤(1)中的所述图像，识别所述运动目标的位置信息；

(4)计算机根据步骤(1)中的所述图像、步骤(3)中的所述位置信息、第一决策条件、第二决策条件，排除运动目标被遗漏、重复识别的情况，获取所述运动目标的有效位置信息；

(5)计算机根据步骤(4)中的所述有效位置信息、步骤(2)中的所述位移信息，获取所述运动目标的位置坐标，并将所述位置坐标保存在被抓取运动目标数据库中；

(6)并联机械手从步骤(5)中的所述被抓取运动目标数据库中顺序提取所述运动目标的位置坐标，并进行抓取操作。

步骤(4)中的所述第一决策条件，具体为：

其中，ds为传送带移动的像素数、M为视场的长、运动目标在图像中的坐标为二维坐标，x为运动目标的横坐标，y为运动目标的纵坐标，x坐标方向与传送带的前进方向一致，y方向与视场的宽度方向一致，为运动目标在x轴方向的最大长度。

步骤(4)中的所述第二决策条件，具体为：

相邻的两帧图像里第一帧图像中获得的多个运动目标的坐标集合为A＝{(x_i，y_i)|0＜x_i，y_i＜M，i∈N}，第二帧图像中获得的多个运动目标的坐标集合为B＝{(x_j，y_j)|0＜x_j，y_j＜M，j∈N}，采用做差法将两帧图像中获得的运动目标的位置信息逐个比较；

当x_j-x_i＝ds且y_j-y_i＝0时，说明集合B中第j个运动目标是集合A第i个运动目标的重复，集合B中第j个运动目标对应的位置信息应该舍去；

当x_j-x_i＝ds且y_j-y_i≠0时，说明集合B中第j个运动目标与集合A中第i个运动目标位于同一垂直线上，集合B第j个运动目标对应的位置信息应保留；