CN109531570A - 基于视觉传感器的机械臂抓取方法 - Google Patents

基于视觉传感器的机械臂抓取方法 Download PDF

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CN109531570A CN201811502955.1A CN201811502955A CN109531570A CN 109531570 A CN109531570 A CN 109531570A CN 201811502955 A CN201811502955 A CN 201811502955A CN 109531570 A CN109531570 A CN 109531570A
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胡峰俊
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    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1679Programme controls characterised by the tasks executed
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1656Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
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  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
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Abstract

本发明涉及机器人抓取技术领域,且公开了基于视觉传感器的机械臂抓取方法,包括以下步骤:S1:构建目标形态库:在中央处理器中输入待抓取目标的形态信息,将目标物体的不同形态、颜色存储进中央处理器的形态库中;S2:设别目标:将待抓取目标放置在视觉传感器的视觉范围内,视觉传感器对目标范围内的信息进行收集,对图像信息进行分析,通过与形态库中输入目标进行对比找出待抓取目标;S3:信息采集:对待抓取目标表面的信息进行采集,将图像信息转换为数字信息并传递给中央处理器。该基于筋脉识别的智能锁,能够解决机器人完成抓取任务时经常会出现抓取不准的问题。

Description

基于视觉传感器的机械臂抓取方法
技术领域
本发明涉及机器人抓取技术领域,具体为基于视觉传感器的机械臂抓取方法。
背景技术
中国经济在稳步中高速向前发展,但随着中国社会老龄化程度的不断上升和人工成本的不断提高,随着科技的不断发展,中国的制造生产业会更加趋向于向全自动化的机械流水线方向发展。传统的生产过程中都是有人工来完成工件的抓取、搬运、安装,生产效率低,工作危险性大,劳动力费用高,工作强度高,作业人员更换率较高。为了解决以上问题,现有技术中采用抓取设备来完成以上操作,随着人工智能浪潮的兴起,机器人在各行各业发挥着日益重要的作用,对机器人而言,抓取是机器人走进真实世界必不可少的技能,比如在物流行业中对物体进行分拣,在工业生产线上完成零件的装配等。然而,机器人完成抓取任务时经常会出现抓取不准的问题,降低了抓取的成功率。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了基于视觉传感器的机械臂抓取方法,具备可以提高抓取成功率等优点,解决了机器人完成抓取任务时经常会出现抓取不准的问题。
(二)技术方案
为实现可以提高抓取成功率的目的,本发明提供如下技术方案:基于视觉传感器的机械臂抓取方法,包括以下步骤:
S1:构建目标形态库:在中央处理器中输入待抓取目标的形态信息,将目标物体的不同形态、颜色存储进中央处理器的形态库中;
S2:设别目标:将待抓取目标放置在视觉传感器的视觉范围内,视觉传感器对目标范围内的信息进行收集,对图像信息进行分析,通过与形态库中输入目标进行对比找出待抓取目标;
S3:信息采集:对待抓取目标表面的信息进行采集,将图像信息转换为数字信息并传递给中央处理器;
S4:数据分析:中央处理器对视觉传感器传递回的信息进行分析,对待抓取目标的形状、长度、面积进行计算分析,同时分析出待抓取目标与机械臂之间的距离、高度与位置;
S5:空间建模:中央处理器进行空间建模,将机械臂此时的位置作为空间坐标系中心点,将待抓取目标的标注在空间坐标系上的另一点上作为目标点;
S6:路程规划:中央处理器根据中心点与目标点之间的位置,规划出最佳的路线,并将机械臂的行程路线传递给机械臂;
S7:抓取目标:机械臂根据中央处理器规划的路线进行行进,并对目标物体进行抓取。
优选的,所述S1步骤中构建目标形态库时,可以同时输入多个待抓取目标信息,并对其执行顺序进行排列,包括以下排序方式:
a、待抓取目标包括两个目标A和两个目标B时,抓取顺序为目标A、目标A、目标B、目标B;
b、待抓取目标包括两个目标A和两个目标B时,抓取顺序为目标A、目标B、目标A、目标B。
优选的,所述S3步骤中信息采集后,对采集的信息首先进行去噪处理,然后再将经过去燥处理后的信息转换为数字信息并传递给中央处理器。
优选的,所述S4步骤中中央处理器对视觉传感器传递回的信息进行颜色辨识、图像增强和边缘锐化,同时找出图像内待抓取目标的中心点位置。
优选的,所述S5步骤中,在空间坐标系建立目标点时,选择待抓取目标的中心点位置信息为目标点。
优选的,所述S6步骤中,规划行程机械臂路线时,中央处理器同时规划出多条路线,并选择行程最短的路线,且无阻挡物的路线为机械臂执行路线。
优选的,所述S7步骤中,机械臂抓取目标过程中,视觉传感器将视觉范围内待抓取目标的信息实时传递给中央处理器,中央处理器同步验证机械臂的行程路线。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明提供了基于视觉传感器的机械臂抓取方法,具备以下有益效果:
该基于视觉传感器的机械臂抓取方法,通过视觉传感器采集待抓取目标信息,对待抓取目标信息和机械臂进行空间建模,规划出最佳的路线,使得机械臂可以快、准、稳的对待抓取目标进行抓取,同时可以通过提前规划多个待抓取目标的抓取顺序,对多个目标进行提前预设的抓取顺序进行顺利抓取,适合多个零件组装任务。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
基于视觉传感器的机械臂抓取方法,包括以下步骤:
S1:构建目标形态库:在中央处理器中输入待抓取目标的形态信息,将目标物体的不同形态、颜色存储进中央处理器的形态库中;
S2:设别目标:将待抓取目标放置在视觉传感器的视觉范围内,视觉传感器对目标范围内的信息进行收集,对图像信息进行分析,通过与形态库中输入目标进行对比找出待抓取目标;
S3:信息采集:对待抓取目标表面的信息进行采集,将图像信息转换为数字信息并传递给中央处理器;
S4:数据分析:中央处理器对视觉传感器传递回的信息进行分析,对待抓取目标的形状、长度、面积进行计算分析,同时分析出待抓取目标与机械臂之间的距离、高度与位置;
S5:空间建模:中央处理器进行空间建模,将机械臂此时的位置作为空间坐标系中心点,将待抓取目标的标注在空间坐标系上的另一点上作为目标点;
S6:路程规划:中央处理器根据中心点与目标点之间的位置,规划出最佳的路线,并将机械臂的行程路线传递给机械臂;
S7:抓取目标:机械臂根据中央处理器规划的路线进行行进,并对目标物体进行抓取。
所述S1步骤中构建目标形态库时,可以同时输入多个待抓取目标信息,并对其执行顺序进行排列,包括以下排序方式:
a、待抓取目标包括两个目标A和两个目标B时,抓取顺序为目标A、目标A、目标B、目标B;
b、待抓取目标包括两个目标A和两个目标B时,抓取顺序为目标A、目标B、目标A、目标B;
上述a、b仅为多种排列顺序中的任意两种。
所述S3步骤中信息采集后,对采集的信息首先进行去噪处理,然后再将经过去燥处理后的信息转换为数字信息并传递给中央处理器。
所述S4步骤中中央处理器对视觉传感器传递回的信息进行颜色辨识、图像增强和边缘锐化,同时找出图像内待抓取目标的中心点位置。
所述S5步骤中,在空间坐标系建立目标点时,选择待抓取目标的中心点位置信息为目标点。
所述S6步骤中,规划行程机械臂路线时,中央处理器同时规划出多条路线,并选择行程最短的路线,且无阻挡物的路线为机械臂执行路线。
所述S7步骤中,机械臂抓取目标过程中,视觉传感器将视觉范围内待抓取目标的信息实时传递给中央处理器,中央处理器同步验证机械臂的行程路线。
综上所述,该基于视觉传感器的机械臂抓取方法,通过视觉传感器采集待抓取目标信息,对待抓取目标信息和机械臂进行空间建模,规划出最佳的路线,使得机械臂可以快、准、稳的对待抓取目标进行抓取,同时可以通过提前规划多个待抓取目标的抓取顺序,对多个目标进行提前预设的抓取顺序进行顺利抓取,适合多个零件组装任务。
需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1:构建目标形态库:在中央处理器中输入待抓取目标的形态信息,将目标物体的不同形态、颜色存储进中央处理器的形态库中;
S2:设别目标:将待抓取目标放置在视觉传感器的视觉范围内,视觉传感器对目标范围内的信息进行收集,对图像信息进行分析,通过与形态库中输入目标进行对比找出待抓取目标;
S3:信息采集:对待抓取目标表面的信息进行采集,将图像信息转换为数字信息并传递给中央处理器;
S4:数据分析:中央处理器对视觉传感器传递回的信息进行分析,对待抓取目标的形状、长度、面积进行计算分析,同时分析出待抓取目标与机械臂之间的距离、高度与位置;
S5:空间建模:中央处理器进行空间建模,将机械臂此时的位置作为空间坐标系中心点,将待抓取目标的标注在空间坐标系上的另一点上作为目标点;
S6:路程规划:中央处理器根据中心点与目标点之间的位置,规划出最佳的路线,并将机械臂的行程路线传递给机械臂;
S7:抓取目标:机械臂根据中央处理器规划的路线进行行进,并对目标物体进行抓取。
2.根据权利要求1所述的基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:所述S1步骤中构建目标形态库时,可以同时输入多个待抓取目标信息,并对其执行顺序进行排列,包括以下排序方式:
a、待抓取目标包括两个目标A和两个目标B时,抓取顺序为目标A、目标A、目标B、目标B;
b、待抓取目标包括两个目标A和两个目标B时,抓取顺序为目标A、目标B、目标A、目标B。
3.根据权利要求1所述的基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:所述S3步骤中信息采集后,对采集的信息首先进行去噪处理,然后再将经过去燥处理后的信息转换为数字信息并传递给中央处理器。
4.根据权利要求1所述的基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:所述S4步骤中中央处理器对视觉传感器传递回的信息进行颜色辨识、图像增强和边缘锐化,同时找出图像内待抓取目标的中心点位置。
5.根据权利要求4所述的基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:所述S5步骤中,在空间坐标系建立目标点时,选择待抓取目标的中心点位置信息为目标点。
6.根据权利要求1所述的基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:所述S6步骤中,规划行程机械臂路线时,中央处理器同时规划出多条路线,并选择行程最短的路线,且无阻挡物的路线为机械臂执行路线。
7.根据权利要求1所述的基于视觉传感器的机械臂抓取方法,其特征在于:所述S7步骤中,机械臂抓取目标过程中,视觉传感器将视觉范围内待抓取目标的信息实时传递给中央处理器,中央处理器同步验证机械臂的行程路线。
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