[发明专利]一种基于视觉引导的工业机器人工件定位抓取方法及系统无效
申请号: | 201410073766.2 | 申请日: | 2014-02-28 |
公开(公告)号: | CN103895042A | 公开(公告)日: | 2014-07-02 |
发明(设计)人: | 翟敬梅;董鹏飞;张铁 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | B25J19/04 | 分类号: | B25J19/04;B25J13/08 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 蔡茂略 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 视觉 引导 工业 机器人 工件 定位 抓取 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种机器人工件抓取技术,特别涉及一种基于视觉引导的工业机器人工件定位抓取方法及系统。
背景技术
工件抓取是生产线上工业机器人的一项重要技术,目前,生产线上大部分的工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定的指令,一旦工件的状态发生改变,机器人往往不能做出正确的应变,近年来,视觉引导与定位技术已经成为工业机器人获得作业周围环境信息的主要手段,它可以使工业机器人在实际作业中具有自主判断能力,从而使机器人应用灵活性和工作质量大大提高。当前基于视觉引导的工业机器人抓取系统已有的研究主要有两种:
(1)基于单目视觉的工业机器人抓取方法:该类方法一般采用将摄像机安装在工业机器人工作空间的上方,目标工件和机械手末端同时出现在摄像机视野中,通过摄像机的媒介作用建立起目标与机器人手之间的关系。
(2)基于立体视觉的工业机器人抓取方法:该类方法一般是使用两台摄像机对目标工件同时进行拍摄,利用视差和立体匹配技术获取目标的空间位姿,从而引导机器人实现抓取动作
第一种方法要求摄像机能够同时观察到目标工件和机器人手部末端,当机器人向目标移动及操作时,会对目标造成遮挡,导致抓取失败。第二种方法采用双摄像机拍摄,成本提高的同时增加了计算量,标定过程复杂。实时性不能准确保证。
发明内容
本发明的首要目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种基于视觉引导的工业机器人工件定位抓取方法,该方法将摄像机和工业机器人分别固定安装在传送带两端,通过识别算法和跟踪算法定位和抓取工件,该方法的工件定位精度高、实时性好。
本发明的另一目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种实现基于视觉引导的工业机器人工件定位抓取方法的系统,该系统适用于生产线上工业机器人工件抓取作业,提高了机器人的工作效率和工作质量,适合普遍推广使用。
本发明的首要目的通过下述技术方案实现:一种基于视觉引导的工业机器人工件定位抓取方法,包括以下步骤:
步骤S1:根据摄像机和机器人的位置关系建立系统的参数化模型并标定摄像机内外参数,通过摄像机为中间媒介建立起目标工件与机器人之间的相对位姿关系;
步骤S2:当工件通过时,光电开关触发摄像机采集经传送带送入摄像机视野的工件图像并传送到工业控制计算机进行图像滤波预处理和图像增强预处理,降低噪声的影响,同时确定目标工件的特征模板,作为用于识别算法的依据。
步骤S3:采用模板匹配识别算法在工件图像中搜索工件特征模板实例,得到工件在拍照时刻的位置(X,Y,Z)和偏转角度θ,根据步骤S1的标定结果将(X,Y,Z)和θ映射到机器人基础坐标系中;
步骤S4:对步骤S2采集的工件图像进行步骤S3的灰度模板匹配后,根据经过模板匹配后的5-10帧工件图像,计算目标工件中心在运动方向的位移S,除以拍摄这5-10帧图像的时间T,即得到目标工件速度V的计算式:
V=S/T,
其中,S表示位移,T表示时间;
步骤S5:跟踪算法采用卡尔曼滤波模型预测工件处于待抓取工位时的位置与偏转角度,卡尔曼滤波模型能准确估计某一时刻目标工件在传送带上的位置;
步骤S6:根据待抓取工位和目标点的位置规划机器人的运动轨迹,机器人控制器发出指令控制机器人按照规划的运动轨迹接近并抓取工件,并放置到目标点位置。
所述步骤S1包括以下步骤:
步骤11、对所述摄像机用平面标靶标定法进行标定,并通过标定板图像在传送带上建立一个参考坐标系(OrefXrefYrefZref),得到参考坐标系和摄像机坐标系之间的相对位姿camHref;
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