[发明专利]一种基于视觉和力位图像学习的机器人精密柔性装配方法

权利要求书

1.一种基于视觉和力位图像学习的机器人精密柔性装配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、控制工业机器人，使得处于机器人末端的待装工件靠近装配体的孔，并控制末端工具将待装工件调整为待装配位姿，设置装配过程中的步距，控制工业机器人执行装配操作；

步骤2、装配过程中，机器人每执行一次步距，采集一次力信号和位姿信号，根据时间戳将采集的力信号和位姿信号进行合成，生成力位关系图像，并为该图像标记步进运动标签；

步骤3、重复步骤2，直到装配完成，获得该过程中所有的力位关系图像和所有标签；

步骤4、通过多次装配，即多次执行步骤1-3，建立力位关系图像库，该图像库由所有装配过程中获得的力位关系图像和标签构成；

步骤5、采集装配过程中的待装工件与装配体相对位姿的视觉图像，并标记标签为未完成装配或已完成装配，建立由视觉图像和标签所构成的装配状态图像库；

步骤6、以力位关系图像库中的力位关系图像为输入，力位关系图像库中的标签为输出，构建图像分类模型Ⅰ，并将力位关系图像库中的数据输入图像分类模型Ⅰ进行训练；

步骤7、以装配状态图像库中的图像为输入，装配状态图像库中的标签为输出，构建图像分类模型Ⅱ，并将装配状态图像库中的数据输入图像分类模型Ⅱ进行训练；

步骤8、基于图像分类模型Ⅰ和图像分类模型Ⅱ的输出结果，控制机器人进行实时装配，由实时采集的力信号和位姿信号生成实时力位关系图像，输入已经完成训练的图像分类模型Ⅰ，由输出的步进运动标签控制工业机器人运动；同时，将实时视觉图像输入已经完成训练的图像分类模型Ⅱ，当输出为已完成装配时停止运动，完成精密装配。

2.根据权利要求1中所述的基于视觉和力位图像学习的机器人精密柔性装配方法，其特征在于：所述步骤1中，步距设定为工业机器人在笛卡尔空间内沿任意方向步进运动一次的距离值，其值小于等于装配精度要求。

3.根据权利要求1中所述的基于视觉和力位图像学习的机器人精密柔性装配方法，其特征在于：所述步骤2中，力信号通过工业机器人末端力传感器采集，包括三维空间的三个坐标轴x、y、z方向的接触力信号Fx、Fy及Fz，绕装配轴的装配力矩信号T和时间戳，位姿信号通过机器人末端位姿得到，包括末端位置坐标值Px、Py、Pz及末端姿态值Rx、Ry、Rz和时间戳。

4.根据权利要求1中所述的基于视觉和力位图像学习的机器人精密柔性装配方法，其特征在于：所述步骤2中，力位关系图像是装配过程中的力信号和位姿信号绘制得到的二维曲线簇，其绘制方法为：分别将力信号中的3个接触力信号和装配力矩信号作为纵坐标，分别将位姿信号中的3个末端位置坐标值和3个末端姿态值作为横坐标，生成至多24条曲线反映不同的力位关系。

5.根据权利要求1中所述的基于视觉和力位图像学习的机器人精密柔性装配方法，其特征在于：所述步骤2中，步进运动标签用于指示下一步运动，包括运动方向和运动步长，其中运动方向包括x、y、z、Rx、Ry、Rz方向及x、y、z、Rx、Ry、Rz的合成方向，运动步长为步距的整数倍。