CN111136011A - 基于机器视觉识别系统的物料分拣方法 - Google Patents

基于机器视觉识别系统的物料分拣方法 Download PDF

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王立广
沈楠
何武
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Updim Robot Automation Suzhou Co Ltd
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Updim Robot Automation Suzhou Co Ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C3/00—Sorting according to destination
    • B07C3/003—Destination control; Electro-mechanical or electro- magnetic delay memories
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C3/00—Sorting according to destination
    • B07C3/10—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination
    • B07C3/14—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination using light-responsive detecting means

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  • Manipulator (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Sorting Of Articles (AREA)

Abstract

本发明公开了基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，包括如下步骤：(1)所述工业相机采集物料的形状特征、颜色特征以及位置特征，并将其发送给工控机；(2)工控机将信息与所述视觉控制单元所预设的信息进行循环比对，并将结果传输给视觉控制单元；(3)视觉控制单元进行识别，并回传给工控机；(4)工控机根据回传的结果控制所述分拣机器人工作。本发明基于机器视觉的智能分拣装置的机械手分拣机构具有分拣角度多、范围覆盖广和易于进行分拣的特点，提高了企业的生产效率，智能分拣装置及系统来代替人力，智能的对物品可以进行自动分拣工作，降低了快递人员的工作量，节约了企业成本，缩短了快递物品的投放时间，提高了工作效率。

Description

基于机器视觉识别系统的物料分拣方法
技术领域
本发明属于物流分拣技术领域，具体涉及一种基于机器视觉识别系统的物料分拣方法。
背景技术
随着人工成本的不断升高，用机器代替人力去做一些重复性的高强度的劳动是现代机器研究的一个重要方向。同时，随着人们生活水平的提高、生活节奏的加快，越来越多的人通过网购的方式进行日常用品的购买，而网购的盛行带动了快递的发展，快递员每天需要分发成千上万的快递，往往会造成快递的滞留，分拣不及时，不能及时投递等问题，而且需要投递的货物中物件复杂，物品有箱体包装的、服饰包装袋和信封袋等不同的包装形式，且包装状态不一，大多包装完整，还有一些包装破损或没有进行包装的物品，不能做到快速的分拣工作，这些不同规格和形状的物品，不易进行分拣工作，在人工分拣时存在很大问题，不够细化，分类不合理和不完善，存在分拣效率低下、工作繁琐和错误率较高等缺点；因此，现阶段亟需一种基于机器视觉的智能分拣装置来解决这一难题。
发明内容
本发明的目的在于提供基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，用于解决现有物流包裹分拣技术的人工操作复杂、效率低下和不易分拣的缺陷。
为解决上述技术问题，本发明的采用的一个技术方案如下：
一种基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，所述机器视觉识别系统包括工控机、工业相机、视觉控制单元、分拣机器人以及通信单元，所述工控机通过所述通信单元连接并能够控制所述工业相机，所述视觉控制单元通过所述通信单元连接并能够控制所述工控机，所述工控机通过所述通信单元连接并能够控制所述分拣机器人；
分拣方法包括如下步骤：
(1)、通过所述视觉控制单元设置所述工业相机的参数，所述工业相机采集物料的形状特征、颜色特征以及位置特征，并将其发送给工控机；
(2)、工控机将所述工业相机采集的位置特征信息与所述视觉控制单元所预设的信息进行循环比对，并将结果传输给视觉控制单元；
(3)、所述视觉控制单元根据位置特征将对应的物料的形状特征以及颜色特征进行识别，并将识别结果回传给所述工控机；
(4)、所述工控机根据所述视觉控制单元所回传的结果控制所述分拣机器人工作，将物料放入其所对应的位置。
进一步地说，所述视觉控制单元包括主控服务器和图像采集卡，所述图像采集卡为数字采集卡。
进一步地说，所述视觉控制单元根据位置特征将对应的物料的形状特征以及颜色特征进行识别之前还经过图像与处理步骤，为了获得高质量的图像，提高系统的准确性，使用图像预处理消除噪声和去除其他干扰因素。
进一步地说，所述图像预处理包括阈值分割、平滑处理和HDR方法。
进一步地说，所述位置特征的计算方法为：通过平面上的三个点，获得平面上空间的角度；通过左右图像的两个中心点，结合视差原理，获得三维空间下的坐标。(即获得了快递包裹表面的三维数据。)
进一步地说，所述工业相机为采用CCD芯片的工业相机，所述工业相机的视野范围为15m*15m，所述工业相机的分辨率为300万像素以上。
进一步地说，所述分拣机器人为5轴机械手或6轴机械手。
进一步地说，所述通信单元为工业以太网通信单元。
进一步地说，所述工控机为基于PC总线的工业电脑。
本发明的有益效果：
基于机器视觉的智能分拣装置的机械手分拣机构具有分拣角度多、范围覆盖广和易于进行分拣工作，避免了人工进行分拣，提高了企业的生产效率，并且此机械手分拣机构结构稳定和维修成本低。本发明的智能分拣装置及系统来代替人力，智能的对物品可以进行自动分拣工作，降低了快递人员的工作量，节约了企业成本，缩短了快递物品的投放时间，提高了工作效率。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
图1为本发的机器视觉识别系统的模块结构图。
附图中各部分标记如下：
工控机1、工业相机2、视觉控制单元3、主控服务器31、图像采集卡32分拣机器人4和通信单元5。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
一种基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述机器视觉识别系统包括工控机1、工业相机2、视觉控制单元3、分拣机器人4以及通信单元5，所述工控机通过所述通信单元连接并能够控制所述工业相机，所述视觉控制单元通过所述通信单元连接并能够控制所述工控机，所述工控机通过所述通信单元连接并能够控制所述分拣机器人；
分拣方法包括如下步骤：
(1)、通过所述视觉控制单元设置所述工业相机的参数，所述工业相机采集物料的形状特征、颜色特征以及位置特征，并将其发送给工控机；
(2)、工控机将所述工业相机采集的位置特征信息与所述视觉控制单元所预设的信息进行循环比对，并将结果传输给视觉控制单元；
(3)、所述视觉控制单元根据位置特征将对应的物料的形状特征以及颜色特征进行识别，并将识别结果回传给所述工控机；
(4)、所述工控机根据所述视觉控制单元所回传的结果控制所述分拣机器人工作，将物料放入其所对应的位置。
所述视觉控制单元包括主控服务器31和图像采集卡32，所述图像采集卡为数字采集卡。
所述视觉控制单元根据位置特征将对应的物料的形状特征以及颜色特征进行识别之前还经过图像与处理步骤，为了获得高质量的图像，提高系统的准确性，使用图像预处理消除噪声和去除其他干扰因素。
所述图像预处理包括阈值分割、平滑处理和HDR方法。
所述位置特征的计算方法为：通过平面上的三个点，获得平面上空间的角度；通过左右图像的两个中心点，结合视差原理，获得三维空间下的坐标，即获得了快递包裹表面的三维数据。
所述工业相机为采用CCD芯片的工业相机，所述工业相机的视野范围为15m*15m，所述工业相机的分辨率为300万像素以上。
所述分拣机器人为5轴机械手或6轴机械手。
所述通信单元为工业以太网通信单元。
所述工控机为基于PC总线的工业电脑。
本发明的工作过程和工作原理如下：
基于机器视觉的智能分拣装置的机械手分拣机构具有分拣角度多、范围覆盖广和易于进行分拣工作，避免了人工进行分拣，提高了企业的生产效率，并且此机械手分拣机构结构稳定和维修成本低。本发明的智能分拣装置及系统来代替人力，智能的对物品可以进行自动分拣工作，降低了快递人员的工作量，节约了企业成本，缩短了快递物品的投放时间，提高了工作效率。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述机器视觉识别系统包括工控机(1)、工业相机(2)、视觉控制单元(3)、分拣机器人(4)以及通信单元(5)，所述工控机通过所述通信单元连接并能够控制所述工业相机，所述视觉控制单元通过所述通信单元连接并能够控制所述工控机，所述工控机通过所述通信单元连接并能够控制所述分拣机器人；
分拣方法包括如下步骤：
(1)、通过所述视觉控制单元设置所述工业相机的参数，所述工业相机采集物料的形状特征、颜色特征以及位置特征，并将其发送给工控机；
(2)、工控机将所述工业相机采集的位置特征信息与所述视觉控制单元所预设的信息进行循环比对，并将结果传输给视觉控制单元；
(3)、所述视觉控制单元根据位置特征将对应的物料的形状特征以及颜色特征进行识别，并将识别结果回传给所述工控机；
(4)、所述工控机根据所述视觉控制单元所回传的结果控制所述分拣机器人工作，将物料放入其所对应的位置。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述视觉控制单元包括主控服务器(31)和图像采集卡(32)，所述图像采集卡为数字采集卡。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述视觉控制单元根据位置特征将对应的物料的形状特征以及颜色特征进行识别之前还经过图像与处理步骤，为了获得高质量的图像，提高系统的准确性，使用图像预处理消除噪声和去除其他干扰因素。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述图像预处理包括阈值分割、平滑处理和HDR方法。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述位置特征的计算方法为：通过平面上的三个点，获得平面上空间的角度；通过左右图像的两个中心点，结合视差原理，获得三维空间下的坐标。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述工业相机为采用CCD芯片的工业相机，所述工业相机的视野范围为15m*15m，所述工业相机的分辨率为300万像素以上。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述分拣机器人为5轴机械手或6轴机械手。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述通信单元为工业以太网通信单元。
9.根据权利要求1所述的基于机器视觉识别系统的物料分拣方法，其特征在于：所述工控机为基于PC总线的工业电脑。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113281114A (zh) * 2021-04-09 2021-08-20 河南中烟工业有限责任公司 一种异形烟叶智能剪切系统
CN114298077A (zh) * 2021-12-15 2022-04-08 湖南视比特机器人有限公司 一种基于2d视觉的扫码识别定位方法、系统及存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113281114A (zh) * 2021-04-09 2021-08-20 河南中烟工业有限责任公司 一种异形烟叶智能剪切系统
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