[发明专利]一种容器内堆积物件自动分拣系统及方法

权利要求书

1.一种容器内堆积物件自动分拣系统，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于采集容器内堆积物件的图像信息；

控制单元，包括图像信息处理模块和定位模块，图像信息处理模块与图像采集模块相交互，用于对获取的图像信息进行处理，得到训练样本，之后对训练样本进行实例分割，得到堆积物件的最上方物件图像及该图像的边界框；定位模块与图像信息处理模块相交互，基于容器内堆积物件的最上方物件图像，计算后得到待吸取物件吸取点的像素坐标、待吸取物件在吸取时的旋转角度及待吸取物件与目标位置之间的距离关系；

视觉机器人，包括分别与定位模块相交互的移动模块和磁感执行器，移动模块基于待吸取物件吸取点的像素坐标、待吸取物件在吸取时的旋转角度及待吸取物件与目标位置之间的距离关系信息，计算得到视觉机器人的运动坐标关系，基于运动坐标关系进行移动；磁感执行器基于待吸取物件吸取点的像素坐标对待吸取物件进行吸取和放置操作。

2.根据权利要求1所述的容器内堆积物件自动分拣系统，其特征在于，系统还包括快换架，用于在容器内堆积物件自动分拣系统停止工作时放置闲置的磁感执行器。

3.根据权利要求1所述的容器内堆积物件自动分拣系统，其特征在于，图像采集模块通过安装在视觉机器人上的深度相机完成。

4.一种容器内堆积物件自动分拣方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1)采集容器内堆积物件的图像信息，对获取的图像信息进行处理，得到训练样本，对训练样本进行实例分割，得到堆积物件的最上方物件图像及该图像的边界框；

步骤2)基于容器内堆积物件的最上方物件图像，计算后得到待吸取物件吸取点的像素坐标；

步骤3)基于容器内堆积物件的最上方物件图像，计算堆积物件中待吸取物件在吸取时的旋转角度；

步骤4)基于容器内堆积物件的最上方物件图像，得到待吸取物件与目标位置之间的距离关系，将距离关系转换成视觉机器人运动坐标；

步骤5)基于待吸取物件在吸取时的旋转角度及视觉机器人运动坐标，视觉机器人进行移动，并通过磁感执行器吸取待吸取物件，并将待吸取物件移动至目标位置，再通过磁感执行器将待吸取物件放置在目标位置。

5.根据权利要求4所述的堆积物件自动分拣方法，其特征在于，步骤1)中，训练样本为标注的保留完好的物件图片；

实例分割过程是：

基于训练样本建立实例分割网络；

将新采集的容器内堆积物件图像输送至实例分割网络中，得到分割后的最上方物件图像及该图像的边界框。

6.根据权利要求4所述的堆积物件自动分拣方法，其特征在于，步骤2)的具体过程为：

基于步骤1)获得的最上方物件图像，对该图像进行最小外接矩形框生成，得到分割后物件图像的最小外接矩形框；

计算上述最小外接矩形框的对角线中心点坐标，该对角线中心点坐标即为待吸取物件吸取点的像素坐标。

7.根据权利要求4所述的堆积物件自动分拣方法，其特征在于，步骤3)的具体操作为：

基于步骤1)得到的最上方物件图像的边界框，计算边界框内两条对角线与两侧高的夹角，取垂直方向为0度，并以左对角线偏离左侧高方向为正向，以左对角线与左侧高之间的夹角为第一夹角，以右对角线与右侧高之间的夹角为第二夹角；

计算最小外接矩形框中左上角与右下角对角线与左上角顶点向下方垂线的夹角作为测试夹角；

分别比较测试夹角与第一夹角、第二夹角之间的关系：

若测试夹角与第一夹角同号，则取第一夹角为物件最终旋转角度；

若测试夹角与第二夹角同号，则取第二夹角为物件最终旋转角度。

8.根据权利要求4所述的堆积物件自动分拣方法，其特征在于，步骤4)的过程包括：

步骤41)记录视觉机器人的初始位置，使机器人移动直至末端磁感执行器刚好接触容器底部；

步骤42)以磁感执行器前端中心位置作为定位原点，之后在定位原点的x,y方向分别移动100毫米处，得到两个标记点；

步骤43)将视觉机器人移动至拍照位置对底板进行拍照，记录定位原点和标记点的像素坐标，基于机器人运动真实距离与像素坐标的变化大小，计算得到x,y方向任意一个像素点对应的真实距离，进一步计算得到固定拍照高度平面上任意一个点的像素坐标与机器人运动坐标的对应关系。