CN111452036B - 一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法 - Google Patents

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Abstract

基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法：用线激光双目测量方法测投到置物平台激光线的三维数据；线激光完整扫置物平台，用线激光双目测量方法得置物平台轮廓三维数据；依置物平台轮廓三维数据得轮廓带法线点云图；提前输入系统的工件三维模型转为带法线点云数据；对模型、场景带法线点云数据均匀采样；依采样点云数据算模型任意两点点对特征生成四维查找表；依采样场景点计算场景任意两点点对特征；用四维查找表找模型相似点对；相似点对选最优匹配；匹配结果后验使结果准确；控制系统依匹配结果控制机械臂移动并抓工件。本发明抗环境干扰强；能准确识别目标工件；算法简单、计算量小、实时性好、可靠性高，能适应繁杂工艺过程，有良好应用前景。

Description

一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法
技术领域
本发明属于机械臂抓取控制技术领域，具体涉及一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法。
背景技术
随着生产制造业不断发展，人们对自动化要求不断提高，传统的人工操作、简单机械生产不断受到挑战。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，能够自动执行工作。为了让工业机器人操作更为灵活，实用性更为广泛，常常利用视觉技术作为机器人的工作引导。
现阶段使用机器人抓取目标物体通常利用双目视觉作为视觉引导，但由于双目相机精度有限，图像处理算法比较繁琐，实际使用时识别不够准确，还需要在物体上做标记，往往有很大的局限性。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，利用运动的线激光加双目相机来精确获取目标物体的轮廓数据，进而计算出目标物体的三维坐标，根据三维坐标控制机械臂自动到达目标位置，实现工件的抓取，解决工业装配或上下料的自动化问题，降低人力成本，提高生产效率。本发明的主要内容是：
一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，包括：利用线激光双目测量方法测定投射到置物平台上激光扫描线的三维数据；线激光完整扫描置物平台，利用线激光双目测量方法得到置物平台完整的轮廓三维数据；根据获取的完整置物平台轮廓三维数据生成轮廓带法线的点云图；将提前输入到系统的工件三维模型转换为带有法线的点云数据；对模型、场景带有法线的点云数据进行均匀采样；根据采样的点云数据计算模型任意两点的点对特征，生成四维查找表；根据采样的场景点计算场景中任意两点的点对特征；通过四维查找表，得到模型中所有相似点对；对相似点对进行选择，选取最优匹配结果；对匹配结果进行后验，确保匹配结果准确性；控制系统根据匹配结果控制机械臂移动到置物平台相应位置并抓取工件。
进一步地，所述线激光双目测量方法包括：对双目相机进行立体标定；通过双目相机的左摄像头和右摄像头分别获取目标物体的左图像和右图像；对获取的左图像和右图像进行立体校正，使校正后的左图像和右图像行对准；对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对；根据线激光成像匹配点对得到左右图像视差，根据左右图像视差计算该激光线投射处的目标物体轮廓三维数据。
进一步地，所述对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对包括：在匹配之前利用亚像素数值极值检测算法精确定位激光线的位置，所用亚像素数值极值检测算法可以是高斯近似、抛物线近似、质心算法、线性插值、数值微分滤波。
进一步地，所述线激光发射器及双目相机位置相对固定，所述线激光完整扫描置物平台的操作方式是匀速移动线激光发射器及双目相机，使线激光匀速扫描置物平台。
进一步地，所述法线的获取方式为：以点M为例，选取与M距离小于一定值的所有点，进行pca分解，特征值最小的特征向量即为法线。
进一步地，所述均匀采样包括：设定采样间隔Δd＝a*MinD，MinD为模型最大长度，a为小于1的常数，a越小采样间隔越小；计算点云最大最小尺寸，算法根据尺寸和采样间隔，计算采样后点云数量；根据每个点的坐标判断哪些点在一个体素单元内，及哪些点合并为一个点；计算每个体素内的所有点的中心点，即为采样后的点，法线为所有法线均值。
进一步地，所述根据采样的点云数据计算模型任意两点的点对特征、根据采样的场景点计算场景中任意两点的点对特征包括：利用点对特征表达式计算两点间点对特征，这是一个四维向量，其中，/>为两点距离，mr,ms为参考点和第二点，/>分别为两点法线。
进一步地，所述通过四维查找表，得到模型中所有相似点对包括：选择1/5的场景点作为参考点sr，使用flann算法求出与sr距离小于D的所有点，计算点对特征；通过四维查找表，得到模型中所有相似点对。
进一步地，所述对相似点对进行选择，选取最优匹配结果包括：计算旋转角度，为二维表(m,α)投票，得票越多，认为匹配度越高，其中m为点对序号，α为点对旋转角度；调用ICP算法优化结果。
进一步地，所述对匹配结果进行后验，确保匹配结果准确性包括：将匹配后的模型用虚拟相机进行拍摄，将拍摄得到的结果与场景进行比对；将匹配后的模型和场景分别用虚拟相机拍摄，得到两者边缘，将两者边缘进行比对；将以上两部得到的分数加权求和，根据得分，得到最优匹配。
本发明的有益效果是：利用运动的线激光加双目相机来获取目标物体三维轮廓图像，通过处理轮廓图像三维数据来完成目标物体的定位，由于线激光能完美复刻目标物体轮廓图像，双目相机能稳定获取激光线图像，能够适应各种光照环境，抗环境干扰强，准确度高；采用点对特征进行特征匹配辅以ICP算法优化结果，再加上后验比对，能确保准确从置物平台上识别出目标工件；算法简单、计算量小、实时性好、可靠性高，能够适应各种步骤繁杂的工艺过程，具有良好的应用前景。
附图说明
图1是本发明一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法示意性流程图；
图2是本发明的一种使用场景示意图。
图中：1.双目相机；2.线激光发射器；3.目标物体；4.置物平台；5.激光线；6.机械臂。
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。
参见图1-2，本发明实施例具体包括以下步骤：
(1)对双目相机进行立体标定；
(2)控制线激光发射器发出的线激光投射到置物平台；
(3)通过双目相机的左摄像头和右摄像头分别获取置物平台的带有时间戳的左图像和右图像；
(4)对获取的左图像和右图像进行立体校正，使校正后的左图像和右图像行对准；
(5)对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对；
(6)根据线激光成像匹配点对得到左右图像视差，根据左右图像视差计算该激光线投射处的置物平台三维数据；
(7)匀速移动线激光发射器及双目相机使线激光从任一侧匀速扫过置物平台；
(8)重复上述步骤(3)～(6)，获取完整的置物平台轮廓三维数据；
(9)根据获取的完整置物平台轮廓三维数据生成轮廓带法线的点云图；
(10)将提前输入到系统的工件三维模型转换为带有法线的点云数据；
(11)对模型、场景带有法线的点云数据进行均匀采样；
(12)根据采样的点云数据计算模型任意两点的点对特征，生成四维查找表；
(13)根据采样的场景点计算场景中任意两点的点对特征；
(14)通过四维查找表，得到模型中所有相似点对；
(15)对相似点对进行选择，选取最优匹配结果；
(16)对匹配结果进行后验，确保匹配结果准确性；
(17)控制系统根据匹配结果控制机械臂移动到置物平台相应位置并抓取工件。
上述步骤(1)中对双目相机进行立体标定包括：
对双目相机的左摄像头和右摄像头分别进行标定，得到所述双目相机的内参矩阵A、所述左摄像头的旋转矩阵R1和所述右摄像头的旋转矩阵R2，以及所述左摄像头的平移向量T1和所述右摄像头的平移向量T2；
通过如下公式计算得到所述左摄像头和所述右摄像头之间的旋转矩阵R和平移向量T：
上述步骤(4)中对获取的左图像和右图像进行立体校正包括：
将所述旋转矩阵R分解为两个旋转矩阵r1和r2，其中r1和r2通过假设将所述左摄像头和所述右摄像头各旋转一半使所述左摄像头和所述右摄像头的光轴平行而得到；
对所述左图像和所述右图像进行行对准通过下式实现：
其中，Rrect为使行对准的旋转矩阵：
旋转矩阵Rrect由极点e1方向开始，以所述左图像的原点为主，所述左摄像头至所述右摄像头的平移向量的方向为主点方向：
e1与e2正交，将e1归一化到单位向量：
其中，Tx为平移向量T在双目相机所处平面内水平方向的分量，Ty为平移向量T在双目相机所处平面内竖直方向的分量；
e3与e1和e2正交，e3通过如下公式计算得到：
e3＝e2×e1
根据上述旋转矩阵物理意义有：
其中，α表示为使行对准，所述左摄像头和所述右摄像头在其所处平面内需要旋转的角度，0≤α≤180°；对于所述左摄像头，使其绕e3方向旋转α'，对于右相机，使其绕e3方向旋转α”。
上述步骤(5)中对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对包括：
根据所述线激光发射器和所述双目相机的安装位置以及目标物体的位置，确定图像的处理区域ROI；
对校正后的左图像和校正后的右图像进行预处理，分别转换为左灰度图和右灰度图；
分别对所述左灰度图和所述右灰度图位于ROI内的部分进行水平扫描，计算每个扫描点的窗口能量：
其中，(x,y)表示扫描点坐标，也是计算窗口的中心坐标；n表示从所述左灰度图所选窗口中心到边缘的距离，I(x+i，y+j)表示图像坐标(x+i，y+j)处的图像灰度值；
每个扫描行E(x,y)的极大值处为线激光的成像处，根据线激光条数M，得到M个极值，按x坐标从左到右进行排序，记为(x，y)k，k＝1，2，...M；
对所述左灰度图和所述右灰度图的坐标y相同的水平扫描行构成的水平极线进行扫描得到所述左灰度图和所述右灰度图的线激光成像点(xL，y)k和(xR，y)k，L和R分别表示左灰度图和右灰度图，左右序列中k相同的点构成匹配点对。
上述步骤(6)中根据线激光成像匹配点对得到左右图像视差，根据左右图像视差计算该激光线投射处的置物平台三维数据包括：
第y行水平极线上线激光成像的视差通过如下公式计算:
dyk＝xL-xR，k＝1，2，...M，
其中，dyk为纵坐标为y的极线第k条激光成像点的视差；
根据双目相机的内参矩阵A、外参矩阵[R T]及如下公式计算得到目标物体轮廓各点在空间中的三维坐标(Z，X，Y)：
其中，f是外参矩阵[R T]中双目相机的焦距，B是内参矩阵A中所述左摄像头和所述右摄像头的间距，由标定信息给出；XL-XR为空间一点在所述左灰度图和所述右灰度图之间的视差，由匹配信息给出；(x,y)为目标物体轮廓点在成像平面上的坐标。
上述步骤(9)、(10)中法线的获取方式为：以点M为例，选取与M距离小于一定值的所有点，进行pca分解，特征值最小的特征向量即为法线。
上述步骤(11)所述均匀采样包括：设定采样间隔Δd＝0.05*MinD，MinD为模型最大长度；计算点云最大最小尺寸，算法根据尺寸和采样间隔，计算采样后点云数量；根据每个点的坐标判断哪些点在一个体素单元内，及哪些点合并为一个点；计算每个体素内的所有点的中心点，即为采样后的点，法线为所有法线均值。
上述步骤(12)、(13)所述根据采样的点云数据计算模型任意两点的点对特征、根据采样的场景点计算场景中任意两点的点对特征包括：利用点对特征表达式计算两点间点对特征，这是一个四维向量，其中，/>为两点距离，mr,ms为参考点和第二点，/>分别为两点法线。
上述步骤(14)所述通过四维查找表，得到模型中所有相似点对包括：选择1/5的场景点作为参考点sr，使用flann算法求出与sr距离小于D的所有点，计算点对特征；通过四维查找表，得到模型中所有相似点对。
上述步骤(15)所述对相似点对进行选择，选取最优匹配结果包括：计算旋转角度，为二维表(m,α)投票，得票越多，认为匹配度越高，其中m为点对序号，α为点对旋转角度；调用ICP算法优化结果。
上述步骤(16)所述对匹配结果进行后验，确保匹配结果准确性包括：将匹配后的模型用虚拟相机进行拍摄，将拍摄得到的结果与场景进行比对；将匹配后的模型和场景分别用虚拟相机拍摄，得到两者边缘，将两者边缘进行比对；将以上两部得到的分数加权求和，根据得分，得到最优匹配。

Claims (9)

1.一种基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，包括：利用线激光双目测量方法测定投射到置物平台上激光扫描线的三维数据；线激光完整扫描置物平台，利用线激光双目测量方法得到置物平台完整的轮廓三维数据；根据获取的完整置物平台轮廓三维数据生成轮廓带法线的点云图；将提前输入到系统的工件三维模型转换为带有法线的点云数据；对模型、场景带有法线的点云数据进行均匀采样；根据采样的点云数据计算模型任意两点的点对特征，生成四维查找表；根据采样的场景点计算场景中任意两点的点对特征；通过四维查找表，得到模型中所有相似点对；对相似点对进行选择，选取最优匹配结果；对匹配结果进行后验，确保匹配结果准确性；控制系统根据匹配结果控制机械臂移动到置物平台相应位置并抓取工件；
其中，所述均匀采样包括：设定采样间隔Δd＝a*MinD，MinD为模型最大长度，a为小于1的常数，a越小采样间隔越小；计算点云最大最小尺寸，算法根据尺寸和采样间隔，计算采样后点云数量；根据每个点的坐标判断哪些点在一个体素单元内，及哪些点合并为一个点；计算每个体素内的所有点的中心点，即为采样后的点，法线为所有法线均值。
2.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述线激光双目测量方法包括：对双目相机进行立体标定；通过双目相机的左摄像头和右摄像头分别获取目标物体的左图像和右图像；对获取的左图像和右图像进行立体校正，使校正后的左图像和右图像行对准；对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对；根据线激光成像匹配点对得到左右图像视差，根据左右图像视差计算该激光线投射处的目标物体轮廓三维数据。
3.根据权利要求2所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对，在匹配之前利用亚像素数值极值检测算法精确定位激光线的位置，所用亚像素数值极值检测算法可以是高斯近似、抛物线近似、质心算法、线性插值、数值微分滤波。
4.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述线激光完整扫描置物平台的操作方式是匀速移动线激光发射器及双目相机，使线激光匀速扫描置物平台，所述线激光发射器及双目相机位置相对固定。
5.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述法线的获取方式为：以点M为例，选取与M距离小于一定值的所有点，进行pca分解，特征值最小的特征向量即为法线。
6.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述根据采样的点云数据计算模型任意两点的点对特征、根据采样的场景点计算场景中任意两点的点对特征包括：利用点对特征表达式计算两点间点对特征，这是一个四维向量，其中，/>为两点距离，mr,ms为参考点和第二点，分别为两点法线。
7.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述通过四维查找表，得到模型中所有相似点对包括：选择1/5的场景点作为参考点sr，使用flann算法求出与sr距离小于D的所有点，计算点对特征；通过四维查找表，得到模型中所有相似点对。
8.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述对相似点对进行选择，选取最优匹配结果包括：计算旋转角度，为二维表(m,α)投票，得票越多，认为匹配度越高，其中m为点对序号，α为点对旋转角度；调用ICP算法优化结果。
9.根据权利要求1所述的基于线激光双目立体视觉的工件抓取方法，其特征在于，所述对匹配结果进行后验，确保匹配结果准确性包括：将匹配后的模型用虚拟相机进行拍摄，将拍摄得到的结果与场景进行比对；将匹配后的模型和场景分别用虚拟相机拍摄，得到两者边缘，将两者边缘进行比对；将以上两部得到的分数加权求和，根据得分，得到最优匹配。
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