CN110046626A - 基于pico算法的图像智能学习动态跟踪系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统，包括：设置于机械臂末端上的局部随动摄像头；基于局部随动摄像头的图像采集模块；基于QT界面的图像智能学习模块；基于图像反馈的机械臂控制模块；对未知目标PICO级联解析器的在线训练模块；对动态目标的检测定位和实时跟踪模块；基于图像动态目标位置反馈的机械臂闭环控制模块。通过在线采样、智能学习、检测跟踪和反馈控制来实现机械臂对动态目标的实时跟踪，最大化提高机械臂的作业能力和灵活度，同时实现机械臂对生产对象的在线学习、实时跟踪和动态抓取等任务，实现机械臂抓取的智能抓取。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制技术及智能控制系统技术领域，具体的，其展示一种 基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统及方法。
背景技术
近些年来国内各大工厂不断引进自动化生产线，使用工业机械臂来解放人 工劳动力。但是目前绝大多数机械臂依旧基于人工试教的模式来进行定点工作， 调试周期长、工作模式固定、无法在线学习，缺乏智能化的视觉伺服系统。
另一方面，随着深度学习和神经网络的快速发展，计算机视觉技术也在突 飞猛进，其研究方向主要包括：图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割等。 目前随着视觉技术的理论研究不断深入，视觉领域涌现了诸多前沿的算法技术， 但这些算法往往只在固定的大型数据集上进行过理论测试，缺乏实际应用和产 业化落地。因此将视觉技术与工业生产相结合，改善传统机械臂的应用局限性， 是促使传统制造业向智能化转型的重要途径，这对于各大加工行业都将具有很 大的应用前景。
在工业生产线中，利用机械臂来实现生产对象的抓取、搬运和装箱是十分 普遍的任务需求。为了最大化提高机械臂的作业能力和灵活度，将摄像头固定 于机械臂末端形成随动效果，并将图像高效的智能学习算法与机械臂闭环控制 系统相结合，可实现机械臂对生产对象的在线学习、实时跟踪和动态抓取等任 务，以提高传统工业生产的智能化程度。
因此，有必要提供一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统及方法 来实现上述目的。
发明内容
本发明的目的之一是提供一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系 统，其通过在线采样、智能学习、检测跟踪和反馈控制来实现机械臂对动态目 标的实时跟踪，最大化提高机械臂的作业能力和灵活度，同时实现机械臂对生 产对象的在线学习、实时跟踪和动态抓取等任务，实现机械臂抓取的智能抓取。
技术方案如下：
一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统，包括：
设置于机械臂末端上的局部随动摄像头；
基于局部随动摄像头的图像采集模块；
基于QT界面的图像智能学习模块；
基于图像反馈的机械臂控制模块；
对未知目标PICO级联解析器的在线训练模块；
对动态目标的检测定位和实时跟踪模块；
基于图像动态目标位置反馈的机械臂闭环控制模块。
进一步的，像采集模块基于USB接口与PC中图像算法模块连通，PC基于 网口和TCP/IP协议实时规划机械臂的运动控制模块。
本发明的目的之二是提供一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方 法。
技术方案如下：
一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方法，包括如下步骤：
1)PICO级联解析器在线训练：
1-1)将待学习的单个目标放于视野中，并对其进行采样，采用包括进行图 像采样及获取前景目标在图像中所处的位置限定框；
1-2)已采样图像在线进行数据增强：通过学习界面进行数据增强，数据增 强包括：增强次数、缩放因子、平移因子、旋转角度、颜色变换、噪点添加、 水平翻转和垂直翻转等选项，以满足对简单或复杂目标进行不同程度数据增强 的需求；
1-3)进行在线训练以获取待学习目标所对应的PICO级联解析器：
构建回归决策树，树中每个节点基于图像两点间的强度值进行二元比较：
通过基于权重的最小二乘法来学习树节点参数：
基于GentleBoost算法来综合上述已学习的多棵决策树并获取提升树，此处 所得到的提升树即为PICO级联解析器：
ws＝ws·exp(-csTk(Is)) (3)；
Tk(Is)为回归树Tk遍历图像Is所得输出值；
2)动态目标实时跟踪：轮廓校正：
3)图像目标位置反馈，并进行机械臂闭环控制：
3-1)通过基于PICO算法捕获视野中动态目标的坐标位置，并将目标中心 和视野中心的距离差值作为反馈值来对机械臂进行步进控制；
3-2)机械臂闭环控制控制中，先调用PICO算法来获取目标与视野中心的 距离反馈值，后取该距离的一半作为步进距离来控制机械臂末端，循环执行直 至目标中心与图像视野中心相重合，即对应实际系统中机械臂末端实时跟踪到 动态目标中心处。
进一步的，步骤2)具体为：
2-1)轮廓校正：
2-1-1)基于PICO置信度阈值所获取的初步目标，尝试在各个目标的局部 区域内提取有效轮廓，若能够提取到尺寸合理的有效轮廓则保留该初步目标， 若不能则将其视作误判目标并删除；
2-1-2)对2-1-1)中所保留的候选目标，判断该目标中心与其所对应轮廓中 心的距离值，当该中心距小于距离阈值时才保留目标并将目标中心点校正为轮 廓中心点，否则排除无效目标。
进一步的，PICO级联解析器为通过基于回归决策树和GentleBoost增强算 法综合获取。
进一步的，QT界面集成了诸多参数设置选项来对PICO目标检测算法进行 微调，包括：滑窗尺寸、滑窗缩放因子和步进因子、置信度阈值、金字塔、旋 转检测以及是否聚类。
进一步的，步骤1-1)中，获取目标限定框有自动和手动这两种模式：自动 模式是通过目标分割和前景提取算法来自动获取视野中目标所在的位置限定 框；而手动模式则是人为在Qt界面的画布上通过拖动鼠标来绘制目标矩形框。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1)实现了对未知目标进行在线采样、在线数据增强和在线训练的功能，使 得工业机械臂具有在线学习的能力，大大扩展了机械臂的作业场景和作业能力；
2)采用PICO目标检测算法结合轮廓校正模块，先在全局搜索候选目标， 而后在局部区域内利用有效轮廓来精确定位目标中心，实现了系统对视野中动 态目标的实时检测和准确捕获，且具有较强的稳定性；
3)用随动摄像头，既省去了相机标定和坐标系转换等繁琐工作，又打破了 全局摄像头的视野局限性，使得机械臂的作业灵活度大幅提高：
4)将图像智能学习算法、目标实时检测算法和机械臂运动控制系统这三者 紧密结合，利用视觉伺服技术，基于目标中心和视野中心之间的动态距离反馈 值来实现机械臂的闭环控制，增强了机械臂准确抓取生产线上动态目标的能力。
附图说明
图1为本发明的整体操作流程示意图；
图2为本发明的PICO在线训练流程图；
图3为本发明的机械臂实时跟踪动态目标流程图。
具体实施方式
实施例：
请参阅图1至图3，本实施例展示一种基于PICO算法的图像智能学习动态 跟踪系统，包括：
设置于机械臂末端上的局部随动摄像头；
基于局部随动摄像头的图像采集模块；
基于QT界面的图像智能学习模块；
基于图像反馈的机械臂控制模块；
对未知目标PICO级联解析器的在线训练模块；
对动态目标的检测定位和实时跟踪模块；
基于图像动态目标位置反馈的机械臂闭环控制模块。
其中：
像采集模块基于USB接口与PC中图像算法模块连通，PC基于网口和 TCP/IP协议实时规划机械臂的运动控制模块。
本实施例的实施步骤如下：
1)PICO级联解析器在线训练：
1-1)将待学习的单个目标放于视野中，并对其进行采样，采用包括进行图 像采样及获取前景目标在图像中所处的位置限定框；
1-2)已采样图像在线进行数据增强：通过学习界面进行数据增强，数据增 强包括：增强次数、缩放因子、平移因子、旋转角度、颜色变换、噪点添加、 水平翻转和垂直翻转等选项，以满足对简单或复杂目标进行不同程度数据增强 的需求；
1-3)进行在线训练以获取待学习目标所对应的PICO级联解析器：
构建回归决策树，树中每个节点基于图像两点间的强度值进行二元比较：
通过基于权重的最小二乘法来学习树节点参数：
基于GentleBoost算法来综合上述已学习的多棵决策树并获取提升树，此处 所得到的提升树即为PICO级联解析器：
ws＝ws·exp(-csTk(Is)) (3)；
Tk(Is)为回归树Tk遍历图像Is所得输出值；
2)动态目标实时跟踪：
2-1)轮廓校正：
2-1-1)基于PICO置信度阈值所获取的初步目标，尝试在各个目标的局部 区域内提取有效轮廓，若能够提取到尺寸合理的有效轮廓则保留该初步目标， 若不能则将其视作误判目标并删除；
2-1-2)对2-1-1)中所保留的候选目标，判断该目标中心与其所对应轮廓中 心的距离值，当该中心距小于距离阈值时才保留目标并将目标中心点校正为轮 廓中心点，否则排除无效目标。
3)图像目标位置反馈，并进行机械臂闭环控制：
3-1)通过基于PICO算法捕获视野中动态目标的坐标位置，并将目标中心 和视野中心的距离差值作为反馈值来对机械臂进行步进控制；
3-2)机械臂闭环控制控制中，先调用PICO算法来获取目标与视野中心的 距离反馈值，后取该距离的一半作为步进距离来控制机械臂末端，循环执行直 至目标中心与图像视野中心相重合，即对应实际系统中机械臂末端实时跟踪到 动态目标中心处。
PICO级联解析器为通过基于回归决策树和GentleBoost增强算法综合获取。
QT界面集成了诸多参数设置选项来对PICO目标检测算法进行微调，包括： 滑窗尺寸、滑窗缩放因子和步进因子、置信度阈值、金字塔、旋转检测以及是 否聚类。
步骤1-1)中，获取目标限定框有自动和手动这两种模式：自动模式是通过 目标分割和前景提取算法来自动获取视野中目标所在的位置限定框；而手动模 式则是人为在Qt界面的画布上通过拖动鼠标来绘制目标矩形框。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1)实现了对未知目标进行在线采样、在线数据增强和在线训练的功能，使 得工业机械臂具有在线学习的能力，大大扩展了机械臂的作业场景和作业能力；
2)采用PICO目标检测算法结合轮廓校正模块，先在全局搜索候选目标， 而后在局部区域内利用有效轮廓来精确定位目标中心，实现了系统对视野中动 态目标的实时检测和准确捕获，且具有较强的稳定性；
3)用随动摄像头，既省去了相机标定和坐标系转换等繁琐工作，又打破了 全局摄像头的视野局限性，使得机械臂的作业灵活度大幅提高：
4)将图像智能学习算法、目标实时检测算法和机械臂运动控制系统这三者 紧密结合，利用视觉伺服技术，基于目标中心和视野中心之间的动态距离反馈 值来实现机械臂的闭环控制，增强了机械臂准确抓取生产线上动态目标的能力。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说， 在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于 本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统，其特征在于：
包括：
设置于机械臂末端上的局部随动摄像头；
基于局部随动摄像头的图像采集模块；
基于QT界面的图像智能学习模块；
基于图像反馈的机械臂控制模块；
对未知目标PICO级联解析器的在线训练模块；
对动态目标的检测定位和实时跟踪模块；
基于图像动态目标位置反馈的机械臂闭环控制模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统，其特征在于：像采集模块基于USB接口与PC中图像算法模块连通，PC基于网口和TCP/IP协议实时规划机械臂的运动控制模块。
3.一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方法，其特征在于：
其基于权利要求2所述的基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪系统进行动态跟踪，包括如下步骤：
1)PICO级联解析器在线训练：
1-1)将待学习的单个目标放于视野中，并对其进行采样，采用包括进行图像采样及获取前景目标在图像中所处的位置限定框；
1-2)已采样图像在线进行数据增强：通过学习界面进行数据增强，数据增强包括：增强次数、缩放因子、平移因子、旋转角度、颜色变换、噪点添加、水平翻转和垂直翻转等选项，以满足对简单或复杂目标进行不同程度数据增强的需求；
1-3)进行在线训练以获取待学习目标所对应的PICO级联解析器：
构建回归决策树，树中每个节点基于图像两点间的强度值进行二元比较：
通过基于权重的最小二乘法来学习树节点参数：
基于GentleBoost算法来综合上述已学习的多棵决策树并获取提升树，此处所得到的提升树即为PICO级联解析器：
ws＝ws·exp(-csTk(Is)) (3)；
Tk(Is)为回归树Tk遍历图像Is所得输出值；
2)动态目标实时跟踪：轮廓校正：
3)图像目标位置反馈，并进行机械臂闭环控制：
3-1)通过基于PICO算法捕获视野中动态目标的坐标位置，并将目标中心和视野中心的距离差值作为反馈值来对机械臂进行步进控制；
3-2)机械臂闭环控制控制中，先调用PICO算法来获取目标与视野中心的距离反馈值，后取该距离的一半作为步进距离来控制机械臂末端，循环执行直至目标中心与图像视野中心相重合，即对应实际系统中机械臂末端实时跟踪到动态目标中心处。
4.根据权利要求3所述的一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方法，其特征在于：步骤2)具体为：
2-1)轮廓校正：
2-1-1)基于PICO置信度阈值所获取的初步目标，尝试在各个目标的局部区域内提取有效轮廓，若能够提取到尺寸合理的有效轮廓则保留该初步目标，若不能则将其视作误判目标并删除；
2-1-2)对2-1-1)中所保留的候选目标，判断该目标中心与其所对应轮廓中心的距离值，当该中心距小于距离阈值时才保留目标并将目标中心点校正为轮廓中心点，否则排除无效目标。
5.根据权利要求4所述的一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方法，其特征在于：PICO级联解析器为通过基于回归决策树和GentleBoost增强算法综合获取。
6.根据权利要求5所述的一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方法，其特征在于：QT界面集成了诸多参数设置选项来对PICO目标检测算法进行微调，包括：滑窗尺寸、滑窗缩放因子和步进因子、置信度阈值、金字塔、旋转检测以及是否聚类。
7.根据权利要求6所述的一种基于PICO算法的图像智能学习动态跟踪方法，其特征在于：步骤1-1)中，获取目标限定框有自动和手动这两种模式：自动模式是通过目标分割和前景提取算法来自动获取视野中目标所在的位置限定框；而手动模式则是人为在Qt界面的画布上通过拖动鼠标来绘制目标矩形框。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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