[发明专利]物品抓取方法、系统及物品抓取机器人

权利要求书

1.一种物品抓取方法，其特征在于，所述物品抓取方法包括：

对物品进行学习和训练，以建立物品的识别模型；

接收用户指令并提取所述用户指令中目标物品的识别信息；

将所述识别信息与所述识别模型进行比对得到目标物品，获取目标物品的位置信息并输出；

根据所述位置信息对所述目标物品进行抓取。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对物品进行学习和训练，以建立物品的识别模型包括：

获取物品的多个图像；

对物品的至少一个图像进行特征分析，获得物品的特征信息并为物品设置识别标签；

将物品的特征信息与识别标签进行关联，建立物品的识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将识别信息与所述识别模型进行比对得到目标物品包括：

将待抓取物品集对应的图像进行区域分割，获得每个物品对应的图像；

对每个物品对应的图像进行特征提取，获得每个物品的特征信息；

将每个物品的特征信息与识别模型中的特征信息进行比对；

在比对成功时，将该物品确定为目标物品。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将识别信息与所述识别模型进行比对得到目标物品包括：

将目标物品的识别标签与识别模型中每个物品的识别标签进行匹配，并在匹配成功时，确定匹配物品；

将待抓取物品集对应的图像进行区域分割，获得每个物品对应的图像；

对每个物品对应的图像进行特征提取，获得每个物品的特征信息；

将每个物品的特征信息与匹配物品的比对特征信息进行比对，在比对成功时，将匹配物品确定为目标物品。

5.一种物品抓取系统，其特征在于，包括：

模型处理模块，用于对物品进行学习和训练，以建立物品的识别模型；

用户指令处理模块，用于接收用户指令并提取所述用户指令中目标物品的识别信息；

物品识别模块，用于将所述识别信息与所述识别模型进行比对得到目标物品，获取目标物品的位置信息并输出；

抓取模块，用于根据所述位置信息对所述目标物品进行抓取。

6.根据权利要求5所述的物品抓取系统，其特征在于，所述模型处理模块包括：

图像获取单元，用于获取物品的多个图像；

图像处理单元，用于对物品的至少一个图像进行特征分析，获得物品的特征信息并为物品设置识别标签；

模型建立单元，将物品的特征信息与识别标签进行关联，建立物品的识别模型。

7.根据权利要求6所述的物品抓取系统，其特征在于，所述物品识别模块包括：

图像分割单元，用于将待抓取物品集对应的图像进行区域分割，获得每个物品对应的图像；

特征提取单元，用于对每个物品对应的图像进行特征提取，获得每个物品的特征信息；

特征比对单元，用于将每个物品的特征信息与识别模型中的特征信息进行比对；

目标物品确认单元，用于在比对成功时，将该物品确定为目标物品。

8.根据权利要求6所述的物品抓取系统，其特征在于，所述物品识别模块包括：

匹配单元，将目标物品的识别标签与识别模型中每个物品的识别标签进行匹配，并在匹配成功时，确定匹配物品；

图像分割单元，用于将待抓取物品集对应的图像进行区域分割，获得每个物品对应的图像；

特征提取单元，用于对每个物品对应的图像进行特征提取，获得每个物品的特征信息；

比对单元，用于将每个物品的特征信息与匹配物品的比对特征信息进行比对，在比对成功时，将匹配物品确定为目标物品。