[发明专利]一种基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法

权利要求书

1.一种基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)位于零件周围的位置一处的机器人带动扫描仪分别扫描测量至少含有三个不同直径大小标准球的标准球原始点云一及需定位零件原始点云；

(2)对标准球原始点云一执行点云分割以得到标准球阵点云；

(3)基于分割得到的标准球阵点云构建局部坐标系并计算得到局部坐标系到测量坐标系的变换矩阵；

(4)对需定位零件原始点云执行点云分割以得到零件测量点云；

(5)将所述零件测量点云作为测试模型，与作为参考模型的零件标准模型进行匹配，并计算得到零件特征位姿；

(6)基于得到的变换矩阵所组成的坐标变换矩阵组来计算零件特征在标准球阵点云局部坐标系下的坐标；

(7)位置二处的机器人带动扫描仪扫描测量至少含有三个不同直径大小标准球的标准球原始点云二；

(8)对标准球原始点云二执行点云分割以得到标准球阵点云二；

(9)基于所述标准球阵点云二构建局部坐标系并计算该局部坐标系到对应的测量坐标系的变换矩阵；

(10)基于得到的变换矩阵将位置一处的零件特征在标准球阵点云局部坐标系下的坐标通过坐标变换计算得到位置二处的零件特征在机器人基坐标系下的坐标，由此完成快速视觉定位；

至少含有三个不同直径大小标准球的标准球原始点云一与标准球原始点云二的标准球阵模型是同一实体模型，且与需定位零件原始点云的实体模型在空间中的相对位置保持不变。

2.如权利要求1所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：采用随机采样一致性及欧氏聚类的方式对标准球原始点云和零件原始点云执行点云分割。

3.如权利要求1所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：步骤(3)和步骤(9)中，通过最小二乘拟合计算分割的标准球阵点云中标准球的直径和球心坐标，并按照直径大小对标准球阵进行升序或降序排列，取排列最靠前的三个标准球，分别编号为1、2、3，以1号标准球的球心为原点，分别计算该原点到2号标准球和3号标准球的球心距矢量，以1号标准球到2号标准球的球心距矢量为X轴，1号标准球到3号标准球的球心距矢量为Y轴，根据右手定则计算Z轴，再根据右手定则，基于X轴和Z轴重新计算Y轴，最后采用标准化和Schmidt正交化对X、Y、Z轴向量进行处理，进而创建局部坐标系，并结合1号标准球的球心在测量坐标系下的坐标计算局部坐标系到测量坐标系的变换矩阵。

4.如权利要求1所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：步骤(5)采用ADF算法进行匹配，基于已创建好的零件标准模型中的位姿信息，通过求解逆变换矩阵计算零件特征位姿。

5.如权利要求1所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：步骤(6)和步骤(10)均是在位置一和位置二处的标准球阵局部坐标系与零件特征在空间中的相对位置保持不变的情况下，分别计算零件特征在标准球阵局部坐标系和机器人基坐标系下的坐标。

6.如权利要求1-5任一项所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：所述机器人为六自由度工业机器人，所述扫描仪为光栅式双目面阵扫描仪。

7.如权利要求1-5任一项所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：保持标准球阵实体模型与零件特征实体模型在空间中的相对位置不变，将其从位置一移动到位置二；其次，在位置二处控制机器人带动扫描仪多姿态扫描测量标准球阵，并记录每一位置相对应机器人的位姿，基于AX＝XB理论模型计算手眼关系，即测量坐标系到机器人末端坐标系的变换矩阵，记为

8.如权利要求1-5任一项所述的基于标准球阵的零件特征机器人快速视觉定位方法，其特征在于：步骤(6)中，首先，基于机器人一的位姿Pose一计算位置一处的机器人一测量标准球阵时末端坐标系到基坐标系的变换矩阵，记为

其次，基于机器人一的位姿Pose二计算位置一处的机器人一测量零件特征时末端坐标系到基坐标系的变换矩阵，记为

最后，基于位置一处的坐标变换矩阵组，计算零件特征在标准球阵点云局部坐标系下的坐标为其中手眼矩阵故