[发明专利]基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理方法

说明书

本发明公开了一种基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理方法。本发明一种基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理方法，包括：标定板3D点云数据生成；3D点云数据按照预设的映射规则生成二维图片；对二维图片进行处理，获取目标特征点信息；标定板目标特征值与理论值比较，误差小于预设值时，继续下一步，大于时，缩小图片遍历区间，返回上一步重新求解；根据预设映射规则，进行反映射计算；生成标定板目标数据。本发明的有益效果：1)本专利提出的基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理算法，可以高效的、精确的获取手眼标定测试数据，从而进一步提高手眼标定的标定精度。

技术领域

本发明涉及工业机器人标定领域，具体涉及一种基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理方法。

背景技术

随着工业自动化的发展，工业机器人越来越多的应用到各个领域的生产制造上，3D视觉在工业机器人领域应用越来越深入。工业机器人可以代替人工实现工件的抓取、搬运、包装、安装等工作，但其工作的质量要很大程度上取决于机器人的定位的准确性。高精度的工业机器人定位可以降低工作误差，提高机器人的工作质量与效率。

传统技术存在以下技术问题：

然而，机器人的定位准确度受安装情况，工况现场等因素的影响，因此，在使用时往往需要先对其进行标定。常用的标定方法就是手眼标定，而标定结果的精度又往往很大程度取决于测试数据的准确性，因此准确的获取到标定板数据是标定精确与否的关键。当前标定方法多采用高精度陶瓷球或者棋盘格的方式获取特征值进行手眼标定，这种单特征的方法很难保证特征数据的精度，从而加大了手眼标定结果的精确度，影响工业机器人整体的工作质量。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于多特征点的可用于工业机器人标定的3D点云处理方法，包括：

标定板3D点云数据生成；

3D点云数据按照预设的映射规则生成二维图片；

对二维图片进行处理，获取目标特征点信息；

标定板目标特征值与理论值比较，误差小于预设值时，继续下一步，大于时，缩小图片遍历区间，返回上一步重新求解；

根据预设映射规则，进行反映射计算；

生成标定板目标数据。

在其中一个实施例中，所述标定板上设有三个圆，三个圆的大小和位置都是已知的。

在其中一个实施例中，通过使用安装在工业机器人末端的3D相机获取标定板的3D点云数据。

在其中一个实施例中，“对二维图片进行处理，获取目标特征点信息；”具体包括：求得三圆圆心信息。

在其中一个实施例中，，通过圆拟合进行图像处理求得三圆圆心信息。

在其中一个实施例中，“标定板目标特征值与理论值比较，误差小于预设值时，继续下一步，大于时，缩小图片遍历区间，返回上一步重新求解；”具体包括：通过三圆圆心信息可以求得三圆圆心两两之间的距离，与实际标定板长度相比较，当误差小于预设值时，继续下一步，当大于预设值时，缩小图片遍历区间返回上一步重新求解。

在其中一个实施例中，“生成标定板目标数据”具体包括：通过反映射计算，获取目标特征值的三维点云数据和标定板中三圆任意一个圆心的数据信息。

基于同样的发明构思，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。