CN110977950A - 一种机器人抓取定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种机器人抓取定位方法包括如下步骤：(1)建立系统坐标系并校正机器人工具坐标系；(2)安装相机并完成手眼标定；(3)机器人末端安装夹具并夹取输送线上的工件；(4)确定特征区域，特征区域包括第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，机器人抓取工件依次移动至第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，分别创建上述扫描区域的特征区域模板，分别保存特征区域模板数据以及机器人扫描起始点位置并分别用矩阵表示；(5)重新扫图，分别计算特征区域相对机器人基坐标系的姿态以及相对机器人工具坐标系的旋转偏移矩阵；(6)特征点位置映射；(7)建立工件坐标系；(8)新工件定位。

Description

一种机器人抓取定位方法
技术领域
本发明属于机加工技术领域，具体涉及一种机器人抓取定位方法。
背景技术
在机器人打磨领域，铸铁件具有尺寸大、尺寸一致性差、类型品种多、工件重量重等特性，而工件的自动打磨需求越来越多，是未来的一个应用趋势。而当用机器人去上下料的时候，只有知道了工件的位置才能去抓取，对抓手的机械结构和工件位置都具有一定要求，不是任何工件都能随意抓取。目前通常采用的方式是通过导向杆或人工操作使机器人需要去抓取的工件的位置差不多，或者通过视觉或高精度一点的机械结构来对工件进行定位，从而保证工件一定的抓取精度，或者通过设计合适的抓手来纠正前面工件的抓取精度，从而保证后期工件的加工精度。而通过视觉来来对机器人工件抓取精度进行校正的实现比较少，且难以做到通用和较高的精度，所以通过本文的方式使用3D视觉来对机器人抓取精度进行矫正的方式未来具有很大的实用价值，具有可实现性，可靠性、高精度，以及稳定性。
目前常用的机器人抓取定位是通过点激光测量工件表面的几个位置得到工件位置变化前后的偏移量来计算机器人抓取工件后位置的变动量，从而矫正后期工件的加工精度；或是通过抓手的机械结构去倒正使工件每次都被抓在差不多的位置从而保证机器人的抓取精度，即通过机械结构去矫正工件的定位精度。
现有技术采用的方法如下：通过小视野的双目结构光3D相机实现机器人抓取工件后的定位。采用大视野的双目结构光3D相机进行机器人抓取工件后一次性定位计算。通过点激光测量计算机器人抓取工件后的工件位置偏移。通过抓手的机械结构来对抓取的工件进行对位，从而保证抓取精度。上述技术的缺陷如下：1、采用双目结构光3D相机的方式第一是相机硬件成本要翻几倍，第二是大视野整体定位精度不如局部定位精度，整体会受工件的工况质量影响。2、通过用点激光去测量工件表面变动前后的位置偏移量去给工件做定位的方式存在点激光测量结果不准确的风险，工件底面的工况、以及工件本身的一致性对测量结果影响很大，可能会输出错误的结果；测量精度可靠性低，且只有x、y、z三个方向的值，如果工件存在角度变化的话直接结果就是降低工件的定位精度，定位结果具有不可靠因素。3、采用机器人上安装的工装夹具的机械机构来实现工件的定位、抓手抓取工件后，通过机械结构对位来保证工件的抓取精度，因此机械结构的定位精度直接影响后续工件加工精度，如果工装结构设计不合理可能还会存在工件夹紧的过程中工件位置会存在少许的偏移，以及长时间使用后工装磨损的情况，这些最终都会影响后期工件的加工精度。
综上所述，亟需提供一种适用于任何对机器人抓取后有后续加工精度要求的设备或系统，适用性强，对环境光线无要求的机器人抓取定位方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种适用于任何对机器人抓取后有后续加工精度要求的设备或系统，适用性强，对环境光线无要求的机器人抓取定位方法。
上述目的是通过如下技术方案实现：一种机器人抓取定位方法，包括如下步骤：
(1)建立系统坐标系并校正机器人工具坐标系：系统坐标系包括机器人基坐标系、机器人工具坐标系和3D相机坐标系；
(2)安装相机并完成手眼标定；
(3)机器人末端安装夹具并夹取输送线上的工件；
(4)确定特征区域，特征区域包括第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，机器人抓取工件依次移动至第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，分别创建上述扫描区域的特征区域模板，分别保存特征区域模板数据以及机器人扫描起始点位置并分别用矩阵表示；
(5)重新扫图，分别计算特征区域相对机器人基坐标系的姿态以及相对机器人工具坐标系的旋转偏移矩阵；
(6)特征点位置映射：特征区域的特征点位置映射到第一个机器人扫描姿态上；
(7)建立工件坐标系：根据三个特征点位置相对于机器人某个姿态时在机器人基坐标系中的姿态P1、P2、P3建立工件坐标系，得到工件在机器人基坐标系中的空间坐标；
(8)新工件定位：当重新抓取输送线的一个位置发生变动的工件时，重复步骤(5)～(7)，计算新工件相对于机器人的位姿并进行定位工作从而实现工件的自动抓取定位。
本发明包括安装在机器人法兰盘末端的用来夹紧工件的工装夹具、用于运输工件的输送线以及铸件工件本身、使用时散射在工件表面上线激光相机发出的光平面、以及安装线激光相机的支架。系统坐标系组成由机器人基坐标系、机器人工具坐标系、以及3D相机坐标系和工件坐标系组成，在空间上他们具有一定的相关性。
步骤(7)中的三个特征点位置优选分别是第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域的特征点。
进一步的技术方案是，所述步骤(2)中相机并完成手眼标定后得到相机相对于机器人基坐标系的旋转偏移量值，并用矩阵表示S0toBMat。
进一步的技术方案是，所述步骤(4)中，先移动机器人确定工件特征的第一相机扫描区域，创建工件的第一相机扫描区域的特征区域模板，保存模板数据以及机器人扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS1Mat和Tool0toB1Mat；继续移动机器人，确定工件的第二特征相机扫描区域，创建工件的第一相机扫描区域的区域特征模板，并保存模板数据和机器人扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS2Mat和Tool0toB2Mat；继续移动机器人工件的第三特征相机扫描区域，创建第三特征相机扫描区域的模板，并保存模板数据和扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS3Mat、Tool0toB3Mat。
进一步的技术方案是，所述步骤(5)中，对工件重新扫图，并对在第一相机扫描区域扫描得到的图与第一相机扫描区域的特征区域模板进行匹配，如果匹配成功则得到匹配结果I0toI1Mat，根据步骤(2)和步骤(4)的结果进行计算得到第一相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态IToB1Mat和相对于工具坐标系的旋转偏移量ItoTool1Mat，计算公式如下：
ItoS1Mat＝I0toI1Mat·I0toS1Mat
ItoB1Mat＝S0toBMat·ItoS1Mat
ItoTool1Mat＝B1toTool0Mat·ItoB1Mat
其中，ItoS1Mat表示当前扫描图中的特征相对于相机坐标系的坐标的矩阵形式，I0toS1Mat表示特征区域模板中的特征相对于相机坐标系的坐标的矩阵形式，I0toI1Mat表示特征区域模板中的特征坐标相对于当前特征坐标的一个旋转偏移量；同理在第二相机扫描区域和第三相机扫描区域扫描得到的图分别与第二相机扫描区域的特征区域模板和第三相机扫描区域进行匹配，如果匹配成功则得到匹配结果I0toI2Mat和I0toI3Mat，根据步骤(2)和步骤(4)的结果进行计算得到第二相机扫描区域、第三相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态IToB2Mat、IToB3Mat和相对于工具坐标系的旋转偏移量ItoTool2Mat、ItoTool3Mat。
进一步的技术方案是，将步骤(5)中的获取的特征区域的特征点位置都映射到第一个机器人扫描姿态上去，消除当机器人扫描姿态发生变化时造成的定位结果错误，获得新的I1toB1Mat和I2toB1Mat，映射公式如下所示:
I1toB1Mat＝Tool0toB1Mat·ItoTool2Mat
同理计算I2toB1Mat，其中，I1toB1Mat和I2toB1Mat分别表示到第二相机扫描区域、第三相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态。
进一步的技术方案是，所述步骤(3)中输送线上工件到达预定位置后使用2D视觉进行2维定位，机器人根据定位结果抓取工件并将工件移动到相机视野范围内。
进一步的技术方案是，机器人末端法兰上安装工装夹具，所述相机安装在安全房上。
进一步的技术方案是，所述相机为3D线激光相机。
进一步的技术方案是，所述相机为结构光3D相机。采用双目结构光3D相机进行工件的扫图，可以降低标定的难度的同时保证标定精度，同时可以适用于对加工节拍有要求的系统。
进一步的技术方案是，所述相机包括多个线激光传感器。所述采用多个点激光多次测量完成工件的定位，定位结果可靠性能相对的提高一点，但是会增加生产节拍。
本发明的技术方案中依托3D视觉来矫正机器人的工件抓取精度，以保证后续依靠机器人进行的工件柔性加工精度，同时不增加加工工位的生产节拍，另外可应用于大小型物体的机器人抓取工件的精确定位方法，用于矫正机器人工件抓取误差，可适用于任何复杂表面物体，适用于任何对机器人抓取后有后续加工精度要求的设备或系统，适用性强，对环境光线无要求，避免了繁琐的光源调试。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明一种实施方式所涉及的机器人打磨路径自动纠偏方法的流程示意图；
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细描述，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本发明的保护范围有任何的限制作用。此外，本领域技术人员根据本文件的描述，可以对本文件中实施例中以及不同实施例中的特征进行相应组合。
本发明实施例如下，参照图1，一种机器人抓取定位方法，包括如下步骤：
(1)建立系统坐标系并校正机器人工具坐标系：系统坐标系包括机器人基坐标系、机器人工具坐标系和3D相机坐标系；
(2)安装相机并完成手眼标定；
(3)机器人末端安装夹具并夹取输送线上的工件；
(4)确定特征区域，特征区域包括第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，机器人抓取工件依次移动至第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，分别创建上述扫描区域的特征区域模板，分别保存特征区域模板数据以及机器人扫描起始点位置并分别用矩阵表示；
(5)重新扫图，分别计算特征区域相对机器人基坐标系的姿态以及相对机器人工具坐标系的旋转偏移矩阵；
(6)特征点位置映射：特征区域的特征点位置映射到第一个机器人扫描姿态上；
(7)建立工件坐标系：根据三个特征点位置相对于机器人某个姿态时在机器人基坐标系中的姿态P1、P2、P3建立工件坐标系，得到工件在机器人基坐标系中的空间坐标；
(8)新工件定位：当重新抓取输送线的一个位置发生变动的工件时，重复步骤(5)～(7)，计算新工件相对于机器人的位姿并进行定位工作从而实现工件的自动抓取定位。
本发明包括安装在机器人法兰盘末端的用来夹紧工件的工装夹具、用于运输工件的输送线以及铸件工件本身、使用时散射在工件表面上线激光相机发出的光平面、以及安装线激光相机的支架。系统坐标系组成由机器人基坐标系、机器人工具坐标系、以及3D相机坐标系和工件坐标系组成，在空间上他们具有一定的相关性。
步骤(7)中的三个特征点位置优选分别是第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域的特征点。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，如图1，所述步骤(2)中相机并完成手眼标定后得到相机相对于机器人基坐标系的旋转偏移量值，并用矩阵表示S0toBMat。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，如图1，所述步骤(4)中，先移动机器人确定工件特征的第一相机扫描区域，创建工件的第一相机扫描区域的特征区域模板，保存模板数据以及机器人扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS1Mat和Tool0toB1Mat；继续移动机器人，确定工件的第二特征相机扫描区域，创建工件的第一相机扫描区域的区域特征模板，并保存模板数据和机器人扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS2Mat和Tool0toB2Mat；继续移动机器人工件的第三特征相机扫描区域，创建第三特征相机扫描区域的模板，并保存模板数据和扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS3Mat、Tool0toB3Mat。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，如图1，所述步骤(5)中，对工件重新扫图，并对在第一相机扫描区域扫描得到的图与第一相机扫描区域的特征区域模板进行匹配，如果匹配成功则得到匹配结果I0toI1Mat，根据步骤(2)和步骤(4)的结果进行计算得到第一相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态IToB1Mat和相对于工具坐标系的旋转偏移量ItoTool1Mat，计算公式如下：
ItoS1Mat＝I0toI1Mat·I0toS1Mat
ItoB1Mat＝S0toBMat·ItoS1Mat
ItoTool1Mat＝B1toTool0Mat·ItoB1Mat
其中，ItoS1Mat表示当前扫描图中的特征相对于相机坐标系的坐标的矩阵形式，I0toS1Mat表示特征区域模板中的特征相对于相机坐标系的坐标的矩阵形式，I0toI1Mat表示特征区域模板中的特征坐标相对于当前特征坐标的一个旋转偏移量；同理在第二相机扫描区域和第三相机扫描区域扫描得到的图分别与第二相机扫描区域的特征区域模板和第三相机扫描区域进行匹配，如果匹配成功则得到匹配结果I0toI2Mat和I0toI3Mat，根据步骤(2)和步骤(4)的结果进行计算得到第二相机扫描区域、第三相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态IToB2Mat、IToB3Mat和相对于工具坐标系的旋转偏移量ItoTool2Mat、ItoTool3Mat。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，如图1，将步骤(5)中的获取的特征区域的特征点位置都映射到第一个机器人扫描姿态上去，消除当机器人扫描姿态发生变化时造成的定位结果错误，获得新的I1toB1Mat和I2toB1Mat，映射公式如下所示:
I1toB1Mat＝Tool0toB1Mat·ItoTool2Mat
同理计算I2toB1Mat，其中，I1toB1Mat和I2toB1Mat分别表示到第二相机扫描区域、第三相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述步骤(3)中输送线上工件到达预定位置后使用2D视觉进行2维定位，机器人根据定位结果抓取工件并将工件移动到相机视野范围内。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，机器人末端法兰上安装工装夹具，所述相机安装在安全房上。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述相机为3D线激光相机。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述相机为结构光3D相机。采用双目结构光3D相机进行工件的扫图，可以降低标定的难度的同时保证标定精度，同时可以适用于对加工节拍有要求的系统。
在上述实施例的基础上，本发明另一实施例中，所述相机包括多个线激光传感器。所述采用多个点激光多次测量完成工件的定位，定位结果可靠性能相对的提高一点，但是会增加生产节拍。
本发明的技术方案中依托3D视觉来矫正机器人的工件抓取精度，以保证后续依靠机器人进行的工件柔性加工精度，同时不增加加工工位的生产节拍，另外可应用于大小型物体的机器人抓取工件的精确定位方法，用于矫正机器人工件抓取误差，可适用于任何复杂表面物体，适用于任何对机器人抓取后有后续加工精度要求的设备或系统，适用性强，对环境光线无要求，避免了繁琐的光源调试。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种机器人抓取定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)建立系统坐标系并校正机器人工具坐标系：系统坐标系包括机器人基坐标系、机器人工具坐标系和3D相机坐标系；
(2)安装相机并完成手眼标定；
(3)机器人末端安装夹具并夹取输送线上的工件；
(4)确定特征区域，特征区域包括第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，机器人抓取工件依次移动至第一相机扫描区域、第二相机扫描区域和第三相机扫描区域，分别创建上述扫描区域的特征区域模板，分别保存特征区域模板数据以及机器人扫描起始点位置并分别用矩阵表示；
(5)重新扫图，分别计算特征区域相对机器人基坐标系的姿态以及相对机器人工具坐标系的旋转偏移矩阵；
(6)特征点位置映射：特征区域的特征点位置映射到第一个机器人扫描姿态上；
(7)建立工件坐标系：根据三个特征点位置相对于机器人某个姿态时在机器人基坐标系中的姿态P1、P2、P3建立工件坐标系，得到工件在机器人基坐标系中的空间坐标；
(8)新工件定位：当重新抓取输送线的一个位置发生变动的工件时，重复步骤(5)～(7)，计算新工件相对于机器人的位姿并进行定位工作从而实现工件的自动抓取定位。
2.根据权利要求1所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述步骤(2)中相机并完成手眼标定后得到相机相对于机器人基坐标系的旋转偏移量值，并用矩阵表示S0toBMat。
3.根据权利要求2所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述步骤(4)中，先移动机器人确定工件特征的第一相机扫描区域，创建工件的第一相机扫描区域的特征区域模板，保存模板数据以及机器人扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS1Mat和Tool0toB1Mat；继续移动机器人，确定工件的第二特征相机扫描区域，创建工件的第一相机扫描区域的区域特征模板，并保存模板数据和机器人扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS2Mat和Tool0toB2Mat；继续移动机器人工件的第三特征相机扫描区域，创建第三特征相机扫描区域的模板，并保存模板数据和扫描起始点数据，将其分别转换成矩阵形式表示为I0toS3Mat、Tool0toB3Mat。
4.根据权利要求3所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述步骤(5)中，对工件重新扫图，并对在第一相机扫描区域扫描得到的图与第一相机扫描区域的特征区域模板进行匹配，如果匹配成功则得到匹配结果I0toI1Mat，根据步骤(2)和步骤(4)的结果进行计算得到第一相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态IToB1Mat和相对于工具坐标系的旋转偏移量ItoTool1Mat，计算公式如下：
ItoS1Mat＝I0toI1Mat·I0toS1Mat
ItoB1Mat＝S0toBMat·ItoS1Mat
ItoTool1Mat＝B1toTool0Mat·ItoB1Mat
其中，ItoS1Mat表示当前扫描图中的特征相对于相机坐标系的坐标的矩阵形式，I0toS1Mat表示特征区域模板中的特征相对于相机坐标系的坐标的矩阵形式，I0toI1Mat表示特征区域模板中的特征坐标相对于当前特征坐标的一个旋转偏移量；同理在第二相机扫描区域和第三相机扫描区域扫描得到的图分别与第二相机扫描区域的特征区域模板和第三相机扫描区域进行匹配，如果匹配成功则得到匹配结果I0toI2Mat和I0toI3Mat，根据步骤(2)和步骤(4)的结果进行计算得到第二相机扫描区域、第三相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态IToB2Mat、IToB3Mat和相对于工具坐标系的旋转偏移量ItoTool2Mat、ItoTool3Mat。
5.根据权利要求4所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，将步骤(5)中的获取的特征区域的特征点位置都映射到第一个机器人扫描姿态上去，消除当机器人扫描姿态发生变化时造成的定位结果错误，获得新的I1toB1Mat和I2toB1Mat，映射公式如下所示:
I1toB1Mat＝Tool0toB1Mat·ItoTool2Mat
同理计算I2toB1Mat，其中，I1toB1Mat和I2toB1Mat分别表示到第二相机扫描区域、第三相机扫描区域相对机器人基坐标系的姿态。
6.根据权利要求1～5任意一项所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中输送线上工件到达预定位置后使用2D视觉进行2维定位，机器人根据定位结果抓取工件并将工件移动到相机视野范围内。
7.根据权利要求6所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，机器人末端法兰上安装工装夹具，所述相机安装在安全房上。
8.根据权利要求7所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述相机为3D线激光相机。
9.根据权利要求7所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述相机为结构光3D相机。
10.根据权利要求6所述的机器人抓取定位方法，其特征在于，所述相机包括多个线激光传感器。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113070876A (zh) * 2021-03-19 2021-07-06 深圳群宾精密工业有限公司 一种基于3d视觉的机械手点胶路径引导纠偏方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102470529A (zh) * 2009-06-30 2012-05-23 莱卡地球系统公开股份有限公司 用于测量系统的校准方法
CN103702607A (zh) * 2011-07-08 2014-04-02 修复型机器人公司 相机系统的坐标系统的校准和变换
US20150146917A1 (en) * 2013-11-26 2015-05-28 Xerox Corporation Method and system for video-based vehicle tracking adaptable to traffic conditions
CN106683123A (zh) * 2016-10-31 2017-05-17 纳恩博（北京）科技有限公司 一种目标跟踪方法及目标跟踪装置
CN107618030A (zh) * 2016-07-16 2018-01-23 深圳市得意自动化科技有限公司 基于视觉的机器人动态跟踪抓取方法及系统
CN107633501A (zh) * 2016-07-16 2018-01-26 深圳市得意自动化科技有限公司 机器视觉的图像识别定位方法
CN108399639A (zh) * 2018-02-12 2018-08-14 杭州蓝芯科技有限公司 基于深度学习的快速自动抓取与摆放方法
CN108898617A (zh) * 2018-05-24 2018-11-27 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种目标对象的跟踪方法和装置
CN109636828A (zh) * 2018-11-20 2019-04-16 北京京东尚科信息技术有限公司 基于视频图像的物体跟踪方法及装置
WO2019082112A1 (en) * 2017-10-27 2019-05-02 Ronchi Mario S.P.A. APPARATUS FOR ALIGNING RANDOMIZED CONTAINERS COMPRISING INDEPENDENT EXTRACTION MEANS EACH OF OTHERS
CN109754408A (zh) * 2019-01-07 2019-05-14 合肥泰禾光电科技股份有限公司 轨迹跟踪方法及装置

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102470529A (zh) * 2009-06-30 2012-05-23 莱卡地球系统公开股份有限公司 用于测量系统的校准方法
CN103702607A (zh) * 2011-07-08 2014-04-02 修复型机器人公司 相机系统的坐标系统的校准和变换
US20150146917A1 (en) * 2013-11-26 2015-05-28 Xerox Corporation Method and system for video-based vehicle tracking adaptable to traffic conditions
CN107618030A (zh) * 2016-07-16 2018-01-23 深圳市得意自动化科技有限公司 基于视觉的机器人动态跟踪抓取方法及系统
CN107633501A (zh) * 2016-07-16 2018-01-26 深圳市得意自动化科技有限公司 机器视觉的图像识别定位方法
CN106683123A (zh) * 2016-10-31 2017-05-17 纳恩博（北京）科技有限公司 一种目标跟踪方法及目标跟踪装置
WO2019082112A1 (en) * 2017-10-27 2019-05-02 Ronchi Mario S.P.A. APPARATUS FOR ALIGNING RANDOMIZED CONTAINERS COMPRISING INDEPENDENT EXTRACTION MEANS EACH OF OTHERS
CN108399639A (zh) * 2018-02-12 2018-08-14 杭州蓝芯科技有限公司 基于深度学习的快速自动抓取与摆放方法
CN108898617A (zh) * 2018-05-24 2018-11-27 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 一种目标对象的跟踪方法和装置
CN109636828A (zh) * 2018-11-20 2019-04-16 北京京东尚科信息技术有限公司 基于视频图像的物体跟踪方法及装置
CN109754408A (zh) * 2019-01-07 2019-05-14 合肥泰禾光电科技股份有限公司 轨迹跟踪方法及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113070876A (zh) * 2021-03-19 2021-07-06 深圳群宾精密工业有限公司 一种基于3d视觉的机械手点胶路径引导纠偏方法

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