[发明专利]物料抓取方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明提供一种物料抓取方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：确定目标工位的物料深度图，并基于物料深度图，确定各物料的区域图；基于各物料的边界尺寸信息，在预设模板库中进行模板匹配，确定各物料的匹配模板；基于各物料的高度信息，确定各物料的抓取顺序，以及基于各物料的匹配模板，确定各物料的抓取位姿；基于各物料的抓取顺序以及各物料的抓取位姿，对各物料进行抓取。本发明不仅能够自动且准确从预设模板库中获取匹配模板，进而能够准确确定物料的抓取位姿，抓取精度和效率较高。而且可以对多个物料进行抓取，相较于传统方法中仅能针对单个物料进行抓取，抓取效率更高。

技术领域

本发明涉及物料抓取技术领域，尤其涉及一种物料抓取方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

在智能制造的发展趋势下，工业机器人与机器视觉相结合的应用成为智能化工厂不可缺少的自动设备之一；基于视觉伺服的工业机器人应用提高了机器人的智能化水平、提高生产效率，可用于测量工件的轮廓、尺寸位置信息等，被安装在工业机器人手臂的夹具末端或者相对机械臂底座的固定位置。为了节约人力资源、让视觉系统更智能的引导机器人生产，需要更为智能的视觉定位抓取算法作为软件支撑。

传统的工业机器人抓取方法包括：(1)利用传感器和预设距离对物料进行抓取，将目标物体的位置作为确定机器人下一次需要移动的预定距离的依据，但该方法不能适应动态场景，鲁棒性较差。(2)通过背景差分法对拍摄图像进行分割进行物料提取，并对提取出的区域进行模板匹配，从而引导机器人进行抓取，但该方法中的物料模板需要人工导入，而且利用背景差分法进行物料分割，受环境光影响较大。(3)通过扫描的物体3D模型进行模板匹配，计算每个视角的最优抓取位姿及抓取成功率，但该方法流程复杂，需要创建物体的3D模型，工件较大时，费时费力，并且方法当工件堆料较高时不能准确计算工件的抓取力及抓取位置。(4)利用拍摄图像与导入的模板的拟合数据，通过计算工件的重心来引导机器人抓取，但该方法中物料模板需要人工导入，且不能高度自适应、工位切换也需要人工切换。

发明内容

本发明提供一种物料抓取方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中物料抓取效率较低且鲁棒性较差的缺陷。

本发明提供一种物料抓取方法，包括：

确定目标工位的物料深度图，并基于所述物料深度图，确定各物料的区域图；所述目标工位装载有至少一个物料，所述各物料的区域图中携带有各物料的边界尺寸信息和高度信息；

基于各物料的边界尺寸信息，在预设模板库中进行模板匹配，确定各物料的匹配模板；

基于各物料的高度信息，确定各物料的抓取顺序，以及基于各物料的匹配模板，确定各物料的抓取位姿；

基于各物料的抓取顺序以及各物料的抓取位姿，对各物料进行抓取。

根据本发明提供的一种物料抓取方法，所述基于各物料的边界尺寸信息，在预设模板库中进行模板匹配，确定各物料的匹配模板，包括：

基于各物料的边界尺寸信息，确定各物料的外接矩形，并基于各物料的外接矩形从预设模板库中确定各物料对应的候选模板；

基于各候选模板对应的物料尺寸信息，以及各物料的边界尺寸信息，计算各候选模板的匹配因子，并基于各候选模板的匹配因子确定各候选模板的匹配值，并将最大匹配值对应的候选模板作为对应物料的匹配模板。

根据本发明提供的一种物料抓取方法，所述基于各物料的高度信息，确定各物料的抓取顺序，以及基于各物料的匹配模板，确定各物料的抓取位姿，包括：

按照各物料的高度从高到低进行排序，并将排序后的物料顺序作为各物料的抓取顺序；

将各物料的匹配模板对应的抓取点中心坐标转换成世界坐标，并基于所述世界坐标确定各物料的抓取位姿。