[发明专利]一种基于图像处理的机械爪控制方法和系统在审
| 申请号： | 201811268329.0 | 申请日： | 2018-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN109514550A | 公开（公告）日： | 2019-03-26 |
| 发明（设计）人： | 张俊卿;王儒敬;陈翔宇;高钧;魏圆圆;刘宜;朱利凯;刘洋;黄河 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 段晓微 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 被夹物 机械爪 目标机械 图像处理 摄像头运动 抓取 采集目标 关系表 预设 图片 | ||
1.一种基于图像处理的机械爪控制方法，其特征在于，包括：
S1、控制摄像头运动到目标被夹物上方，采集目标被夹物图片；
S2、通过被夹物SVM分类器对目标被夹物图片进行识别，得到目标被夹物类型；
S3、基于目标被夹物类型和预设的被夹物类型与机械爪参数对应关系表，得到与目标被夹物类型对应的目标机械爪参数；
S4、控制机械爪运动到被夹物上方，并控制机械爪根据目标机械爪参数对目标被夹进行抓取。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的机械爪控制方法，其特征在于，步骤S2中，在所述通过被夹物SVM分类器对目标被夹物图片进行识别之前，还包括：
控制摄像头分别运动到N个不同的被夹物上方，获取N张被夹物图片；
提取N张被夹物图片的HOG特征，得到N张被夹物图片的特征向量；
通过N张被夹物图片的特征向量对SVM分类器进行离线训练，得到被夹物SVM分类器。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的机械爪控制方法，其特征在于，步骤S3，具体包括：将目标被夹物类型代入被夹物类型与机械爪参数对应关系表中，得到与目标被夹物类型对应的目标机械爪参数。
4.根据权利要求1或3所述的基于图像处理的机械爪控制方法，其特征在于，步骤S3中，所述机械爪参数，包括：张角和抓取力矩。
5.一种基于图像处理的机械爪控制系统，其特征在于，包括：
图片采集模块，用于控制摄像头运动到目标被夹物上方，采集目标被夹物图片；
类型识别模块，用于通过被夹物SVM分类器对目标被夹物图片进行识别，得到目标被夹物类型；
参数确定模块，用于基于目标被夹物类型和预设的被夹物类型与机械爪参数对应关系表，得到与目标被夹物类型对应的目标机械爪参数；
抓取控制模块，用于控制机械爪运动到被夹物上方，并控制机械爪根据目标机械爪参数对目标被夹进行抓取。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理的机械爪控制系统，其特征在于，还包括分类器构建模块，与类型识别模块连接，分类器构建模块用于在类型识别模块通过被夹物SVM分类器对目标被夹物图片进行识别之前，控制摄像头分别运动到N个不同的被夹物上方，获取N张被夹物图片，提取N张被夹物图片的HOG特征，得到N张被夹物图片的特征向量，通过N张被夹物图片的特征向量对SVM分类器进行离线训练，得到被夹物SVM分类器。
7.根据权利要求1所述的基于图像处理的机械爪控制方法，其特征在于，所述参数确定模块，具体用于：将目标被夹物类型代入被夹物类型与机械爪参数对应关系表中，得到与目标被夹物类型对应的目标机械爪参数。
8.根据权利要求1或7所述的基于图像处理的机械爪控制方法，其特征在于，所述参数确定模块，具体用于：机械爪参数包括张角和抓取力矩。
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