CN111687839B - 一种夹取物品的方法及装置 - Google Patents
一种夹取物品的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111687839B CN111687839B CN202010496640.1A CN202010496640A CN111687839B CN 111687839 B CN111687839 B CN 111687839B CN 202010496640 A CN202010496640 A CN 202010496640A CN 111687839 B CN111687839 B CN 111687839B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- central point
- determining
- starting point
- edge
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003363 endpoint correction Methods 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1602—Programme controls characterised by the control system, structure, architecture
- B25J9/161—Hardware, e.g. neural networks, fuzzy logic, interfaces, processor
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
- B25J19/02—Sensing devices
- B25J19/04—Viewing devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
- B25J9/1661—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by task planning, object-oriented languages
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
- B25J9/1697—Vision controlled systems
Abstract
本发明公开了一种夹取物品的方法及装置，用以实现更准确更稳定的夹取物品。所述方法，包括：获取包含目标物品的图像；通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
Description
技术领域
本发明涉及计算机及通信技术领域，特别涉及一种夹取物品的方法及装置。
背景技术
随着科学技术的发展，越来越多的智能化设备走进生活，代替人来完成更多的工作。其中，机械臂是比较接近人的智能设备，可以代替人来抓取物品。如何来更准确更稳定的夹取物品，是业内亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种夹取物品的方法及装置，用以实现更准确更稳定的夹取物品。
本发明提供一种夹取物品的方法，包括：
获取包含目标物品的图像；
通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；
在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例通过图像识别出目标物品，以及计算出适合于夹取的起始点和终点(即中心点)，实现了机械臂有效夹取目标物品。其中，起始点为目标物品外的一个点，可减少夹爪触碰到目标物品，可更有效的夹取目标物品和保护目标物品。
可选的，所述边缘轮廓曲线为拟合边缘轮廓曲线；
所述通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线，包括：
通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线；
对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线；其中，所述拟合边缘轮廓曲线为平滑凸曲线。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例通过拟合出平滑凸曲线，有助于较快速简便的计算出边缘点和中心点。
可选的，所述对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线，包括：
用预设的圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小圆的所述拟合边缘轮廓曲线；或者
用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例通过圆模型或椭圆模型，可更快速简便的拟合出边缘轮廓曲线。
可选的，所述边缘点为所述边缘轮廓曲线上距离所述中心点最远的点。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例将最远点作为边缘点，可使得在夹取过程中，夹爪更多的承载目标物品，使夹取更稳定。
可选的，所述确定所述起始点和所述中心点的姿态信息，包括：
根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
或者
通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
确定所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离；
根据所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，确定起始点倾角信息和中心点倾角信息；
根据所述起始点倾角信息和所述中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例提供多种确定姿态信息的实现方式，以适用于多种应用场景。
可选的，当有多个机械臂时，所述从所述起始点向所述中心点移动，包括：采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，从所述起始点向所述中心点移动。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例采用更合适的机械臂来夹取目标物品，可以实现更快捷的夹取，节省设备功耗。
可选的，所述在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品，包括：
在到达所述中心点时，再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点；
当所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动；
在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例提供了终点校正方案，有助于更稳定的夹取目标物品。
可选的，在确定所述起始点和所述中心点的姿态信息之前，所述方法还包括：
通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
确定所述器皿内底面的高度；
根据所述器皿内底面的高度，修正所述起始点和所述中心点。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本实施例考虑到器皿的影响，有助于更稳定准确的夹取目标物品。
本发明提供一种夹取物品的装置，包括：
获取模块，用于获取包含目标物品的图像；
曲线确定模块，用于通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
中心点确定模块，用于根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
起始点确定模块，用于在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
姿态确定模块，用于确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
移动控制模块，用于根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；
收紧控制模块，用于在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
可选的，所述边缘轮廓曲线为拟合边缘轮廓曲线；
所述曲线确定模块包括：
第一曲线子模块，用于通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线；
第二曲线子模块，用于对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线；其中，所述拟合边缘轮廓曲线为平滑凸曲线。
可选的，所述第二曲线子模块用预设的圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小圆的所述拟合边缘轮廓曲线；或者，用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
可选的，所述边缘点为所述边缘轮廓曲线上距离所述中心点最远的点。
可选的，所述姿态确定模块包括：
第一姿态子模块，用于根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
或者
器皿识别子模块，用于通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
高度距离子模块，用于确定所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离；
倾角子模块，用于根据所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，确定起始点倾角信息和中心点倾角信息；
第二姿态子模块，用于根据所述起始点倾角信息和所述中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
可选的，当有多个机械臂时，移动控制模块包括：
移动控制子模块，用于采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，从所述起始点向所述中心点移动。
可选的，所述收紧控制模块在到达所述中心点时，通知获取模块、曲线确定模块和中心点确定模块，以便再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点；
所述移动控制模块在所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动；
所述收紧控制模块在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
可选的，所述装置还包括：
器皿识别模块，用于通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
高度确定模块，用于确定所述器皿内底面的高度；
修正模块，用于根据所述器皿内底面的高度，修正所述起始点和所述中心点。
本发明提供一种夹取物品的装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取包含目标物品的图像；
通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；
在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中夹取物品的方法流程图；
图2为本发明实施例中夹爪的示意图；
图3为本发明实施例中目标物品相关位置的示意图；
图4为本发明实施例中目标物品相关位置的示意图；
图5为本发明实施例中目标物品相关位置的示意图；
图6为本发明实施例中目标物品相关位置的示意图；
图7为本发明实施例中目标物品相关位置的示意图；
图8为本发明实施例中夹取物品的方法流程图；
图9为本发明实施例中夹取物品的方法流程图；
图10为本发明实施例中夹取物品的装置结构图；
图11为本发明实施例中曲线确定模块的结构图；
图12为本发明实施例中姿态确定模块的结构图；
图13为本发明实施例中姿态确定模块的结构图；
图14为本发明实施例中移动控制模块的结构图；
图15为本发明实施例中夹取物品的装置结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
相关技术中，机械臂是比较接近人的智能设备，可以代替人来抓取物品。如何来更准确更稳定的夹取物品，是业内亟待解决的问题。
为解决上述问题，本实施例通过图像对目标物品进行分析，确定出夹取过程中的起始点和终点，全程无需人为参与，实现自动夹取。并且，采用目标物品外的起始点，可较为准确的夹取目标物品，减少对目标物品的损伤。
参见图1，本实施例中夹取物品的方法包括：
步骤101：获取包含目标物品的图像。
步骤102：通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线。
步骤103：根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点。
步骤104：在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离。
步骤105：确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
步骤106：根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动。
步骤107：在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
本实施例可以由机械臂的控制系统实现。机械臂的前端有夹爪，可参考图2所示，夹爪有两个夹片，一个夹片平直，适合夹取目标物品时靠近目标物品较为平整的一侧，以及适合夹取目标物品时靠近桌面的一侧。另一个夹片的前端部分有弯折，有助于更稳定的夹紧目标物品。本实施例中的起始点和终点为平直的夹片的前端的落地和移动终点。
在步骤101中，可以由安装在周围环境中的摄像头进行拍摄，或者由机械臂上的摄像头进行拍摄。摄像头将拍摄到的图像发送给控制系统。为了较为准确的识别出目标物品，摄像头的拍摄范围不易过大，可以对指定范围进行拍摄，当然前提需要将目标物品放在指定范围内。
在步骤102中，对图像进行识别，识别出至少一个物品，如果是只有一个物品，那么将该物品作为目标物品。如果有多个物品，则将最靠近中心区域的物品作为目标物品，或者将任意一个物品作为目标物品。通过对图像的纹理和颜色识别，可以确定出所述目标物品的边缘轮廓曲线，进一步确定出边缘轮廓曲线的坐标。
由于摄像头可能是固定安装，也可能随着机械臂可移动，所以在确定边缘轮廓曲线的坐标时，可以有多种实现方式。
如方式1，摄像头安装在固定位置，以固定角度和固定焦距进行拍摄。预先配置有图像中各像素点与坐标的对应关系。则，可以根据边缘轮廓曲线命中的像素点确定相应的坐标。
方式2，摄像头的位置可移动，焦距可变化。例如，摄像头安装在机械臂上，可随机械臂的移动而移动。在这种情况下，机械臂的底座是固定的，底座的坐标可已知，机械臂移动到的当前位置坐标也可知，当前摄像头的焦距、角度和拍摄范围也可知，那么，可以建立图像中各像素点与机械臂当前位置坐标的相对位置关系，进而可以计算出图像中各像素点对应的坐标。
在步骤103中，中心点可以是重力中心点，也可以是几何中心点等。
在步骤104中，以中心点作为射线原点，可以根据预设长度阈值，在射线上的边缘点外确定起始点，边缘点与起始点的距离为所述长度阈值。长度阈值的取值不宜过大，过大则有可能超出承装目标物品的器皿，也不宜过小，机械臂在操作时可能存在误差，若过小，则在实际夹取目标物品时会将起始点落入目标物品边缘内。本实施例中长度阈值可以为1厘米左右。
或者，识别图像中是否有承装目标物品的器皿，如果有，则确定器皿内边沿，如图3所示，确定射线OA与器皿301内边沿相交的点C，其中，O为中心点，A为目标物品的边缘点。可以将AC之间的一个点D作为起始点。
或者，用AC的长度来修正所述长度阈值，即判断AC是否大于长度阈值，或者判断AC是否大于2倍长度阈值，若是，则根据长度阈值确定起始点B，若否，则取AC的中点作为B点。这样，夹爪既不容易碰触目标物品边缘，也不容易触碰到器皿的边沿，可以更好的夹取目标物品。
在步骤105中，姿态信息是一种六维坐标(x,y,z,rx,ry,rz)，适用于对机械臂的操控。例如坐标系为：XY轴构成水平面，ZY轴构成竖直面，向右为X轴正方向，向前为Y轴正方向，向上为Z轴正方向。目标物品放置在操作台的台面上，台面即为水平面，为了减少计算量，可以将台面上的一点作为坐标系原点。确定的中心点、边缘轮廓曲线的坐标均为投影到水平面上的坐标。其中，图像为投影到水平面的图像。通过前面几个步骤的处理，可以得到起始点和中心点(x,y,z)，则在步骤105中需要得到起始点和中心点(rx,ry,rz)。(rx,ry,rz)可以通过已知的欧拉角和旋转矩阵计算得到。其中，在计算旋转矩阵和(rx,ry,rz)时，可以预先规定旋转顺序，例如先绕Z轴旋转，再绕Y轴旋转，再绕X轴旋转。如果目标物品平放在水平面上，那么绕X轴旋转为0。
在步骤106中，根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，生成移动控制命令，以控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动。本实施例将中心点作为移动的终点，夹取目标物品的中心位置，可较为稳定的夹取目标物品。
在步骤107中，在到达所述中心点时，生成收紧控制命令，以控制所述夹爪收紧，夹取所述目标物品。
在夹取目标物品后，还可以向上移动夹爪，以进行后续的移动或翻转等操作。
可选的，所述边缘轮廓曲线为拟合边缘轮廓曲线。
所述步骤102包括：步骤A1-步骤A2。
步骤A1：通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线。
步骤A2：对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线；其中，所述拟合边缘轮廓曲线为平滑凸曲线。
本实施例中，物品的边缘轮廓曲线有可能是不规则曲线，如图4所示，在后续处理中，需要确定边缘点和中心点坐标，为了减少后续处理的计算量，本实施例对所述实际边缘轮廓曲线L0进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线L1。拟合算法可以有多种，使实际边缘轮廓曲线的凸点尽可能多的命中拟合边缘轮廓曲线即可。即，实际边缘轮廓曲线完全落入拟合边缘轮廓曲线范围内，这样使得起始点不会落入目标物品范围内。
可选的，所述步骤A2包括：步骤A21或步骤A22。
步骤A21：用预设的圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
本实施例采用圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，可以较简单快捷的得到拟合边缘轮廓曲线，计算量较小。拟合边缘轮廓曲线为实际边缘轮廓曲线的最小外接圆。
步骤A22：用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
本实施例采用椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，可以较简单快捷的得到拟合边缘轮廓曲线，计算量较小。拟合边缘轮廓曲线可以是实际边缘轮廓曲线的最小外接椭圆；或者是预设形状的椭圆，使实际边缘轮廓曲线的凸点尽可能多的命中拟合边缘轮廓曲线。
可选的，所述边缘点为所述边缘轮廓曲线上距离所述中心点最远的点。
本实施例选择OA最大值的边缘点A，可以使得在夹取目标物品时，夹爪可以承载更多的目标物品，夹取更稳定。当拟合边缘轮廓曲线为椭圆时，A为椭圆长轴上的一个顶点。
可选的，所述步骤105包括：步骤B1，或步骤B2-步骤B5。
步骤B1：根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
本实施例考虑到承装目标物品的边沿对夹取目标物品时的影响，使得在夹取目标物品时，夹爪与水平面呈一定角度，尽可能使夹爪不要碰到器皿边沿。
如图5所示，例如目标物品501在一平面上，在起始点夹爪与该平面呈倾角α(即起始点倾角信息)，将α与起始点B的(x,y,z)结合，可得到欧拉角，进而转换为旋转矩阵，可计算出起始点的(rx,ry,rz)。其中，起始点倾角信息可以是45度左右，中心点倾角信息可以是30度左右。中心点倾角信息小于起始点倾角信息，比较有助于更稳定的夹取目标物品。
步骤B2：通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿。
步骤B3：确定所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离。
步骤B4：根据所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，确定起始点倾角信息和中心点倾角信息。
步骤B5：根据所述起始点倾角信息和所述中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
本实施例根据器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，可以确定出更合适的起始点倾角信息和中心点倾角信息。
如图6所示，根据高度h和BC的距离，可以计算出起始点倾角信息。根据高度h和OC的距离，可以计算出中心点倾角信息。
或者，考虑到机械臂可能存在操作误差，采用的高度h1＝h+h0，h0为预设高度补偿，如1厘米左右，则根据高度h1和BC的距离，可以计算出起始点倾角信息。根据高度h1和OC的距离，可以计算出中心点倾角信息。
可选的，当有多个机械臂时，所述步骤106，包括：步骤C1。
步骤C1：采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，从所述起始点向所述中心点移动。
在实际应用中，可能存在多个机械臂，选择哪个机械臂来完成这个动作，可以有多种策略，如可以指定一个机械臂执行夹取操作。或者如，采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，其中每个机械臂都有其自身的可抓取范围，所述起始点和中心点落入哪个机械臂的抓取范围，则选择哪个机型臂来完成。若多个机型臂都可以完成该动作，那么可以选择距离最近的机械臂，使得机械臂的移动距离较短，节省设备功耗。或者，选择在完成上述动作的过程中不存在奇点的机械臂，以保证机械臂顺利完成动作。或者，选择在完成上述动作的过程中尽可能少的遇到障碍物的机械臂，以保证机械臂顺利完成动作。当然，还可能有其它策略，此处不一一赘述，均适用于本实施例。
本实施例中，例如可以规定，以左右两个机械臂为例，两个机械臂分别位于Y轴两侧。起始点在水平面上的投影落入第二、三象限及Y轴负方向上时，采用左机械臂；起始点在水平面上的投影落入第一、四象限及Y轴正方向上时，采用右机械臂。
可选的，所述步骤107包括：步骤D1-步骤D3。
步骤D1：在到达所述中心点时，再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点。
步骤D2：当所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动。
步骤D3：在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
本实施例在到达所述中心点时，可以再次执行步骤101-步骤105，以再次确定中心点，若该中心点与之前确定的中心点不重合，则说明在夹取过程中致使目标物品发生了移动，为了更稳定的夹取目标物品，将再次确定的中心点作为终点，则控制夹爪松开，并再次生成移动控制命令，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动，然后执行步骤107。
可选的，在确定所述起始点和所述中心点的姿态信息之前，所述方法还包括：步骤E1-步骤E3。
步骤E1：通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿。
步骤E2：确定所述器皿内底面的高度。
步骤E3：根据所述器皿内底面的高度，修正所述起始点和所述中心点。
如图7所示，根据所述器皿内底面G的高度，可以修正所述起始点和所述中心点的坐标z值，使得所述起始点和所述中心点更准确，夹取目标物品更准确稳定。
其中，步骤E1可以与步骤B2合并。
下面通过几个实施例详细介绍实现过程。
参见图8，本实施例中夹取物品的方法包括：
步骤801：获取包含目标物品的图像。
步骤802：通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线。
步骤803：用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的拟合边缘轮廓曲线。
步骤804：根据所述拟合边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点。
步骤805：在所述中心点与所述拟合边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离。
步骤806：根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
步骤807：根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动。
步骤808：在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
参见图9，本实施例中夹取物品的方法包括：
步骤901：获取包含目标物品的图像。
步骤902：通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线。
步骤903：根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点。
步骤904：在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离。
步骤905：确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
步骤906：根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动。
步骤907：在到达所述中心点时，再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点。
步骤908：当所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动。
步骤909：在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
上述实施例可根据实际需要进行自由组合。
通过以上描述介绍了夹取物品的实现过程，该过程可由装置实现，下面对该装置的内部结构和功能进行介绍。
参见图10，本实施例中夹取物品的装置包括：获取模块1001、曲线确定模块1002、中心点确定模块1003、起始点确定模块1004、姿态确定模块1005、移动控制模块1006和收紧控制模块1007。
获取模块1001，用于获取包含目标物品的图像。
曲线确定模块1002，用于通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线。
中心点确定模块1003，用于根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点。
起始点确定模块1004，用于在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离。
姿态确定模块1005，用于确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
移动控制模块1006，用于根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动。
收紧控制模块1007，用于在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
可选的，所述边缘轮廓曲线为拟合边缘轮廓曲线；
如图11所示，所述曲线确定模块1002包括：第一曲线子模块1101和第二曲线子模块1102。
第一曲线子模块1101，用于通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线。
第二曲线子模块1102，用于对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线；其中，所述拟合边缘轮廓曲线为平滑凸曲线。
可选的，所述第二曲线子模块用预设的圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小圆的所述拟合边缘轮廓曲线；或者，用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
可选的，所述边缘点为所述边缘轮廓曲线上距离所述中心点最远的点。
可选的，如图12和图13所示，所述姿态确定模块1005包括：第一姿态子模块1201，或包括：器皿识别子模块1301、高度距离子模块1302、倾角子模块1303和第二姿态子模块1304。
第一姿态子模块1201，用于根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
器皿识别子模块1301，用于通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿。
高度距离子模块1302，用于确定所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离。
倾角子模块1303，用于根据所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，确定起始点倾角信息和中心点倾角信息。
第二姿态子模块1304，用于根据所述起始点倾角信息和所述中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
可选的，如图14所示，当有多个机械臂时，移动控制模块1006包括：移动控制子模块1401。
移动控制子模块1401，用于采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，从所述起始点向所述中心点移动。
可选的，所述收紧控制模块1007在到达所述中心点时，通知获取模块1001、曲线确定模块1002和中心点确定模块1003，以便再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点；
所述移动控制模块1006在所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动；
所述收紧控制模块1007在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
可选的，如图15所示，所述装置还包括：器皿识别模块1501、高度确定模块1502和修正模块1503。
器皿识别模块1501，用于通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿。
高度确定模块1502，用于确定所述器皿内底面的高度。
修正模块1503，用于根据所述器皿内底面的高度，修正所述起始点和所述中心点。
一种夹取物品的装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取包含目标物品的图像；
通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；
在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (18)
1.一种夹取物品的方法，其特征在于，包括：
获取包含目标物品的图像；
通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；其中，所述夹爪包括两个可夹紧的相对的夹片：平直夹片和前端部分有弯折的夹片，所述控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动，包括：控制所述平直夹片的前端从所述起始点落地并向所述中心点移动；
在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘轮廓曲线为拟合边缘轮廓曲线；
所述通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线，包括：
通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线；
对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线；其中，所述拟合边缘轮廓曲线为平滑凸曲线。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线，包括：
用预设的圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小圆的所述拟合边缘轮廓曲线；或者
用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘点为所述边缘轮廓曲线上距离所述中心点最远的点。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述起始点和所述中心点的姿态信息，包括：
根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
或者
通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
确定所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离；
根据所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，确定起始点倾角信息和中心点倾角信息；
根据所述起始点倾角信息和所述中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当有多个机械臂时，所述从所述起始点向所述中心点移动，包括：采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，从所述起始点向所述中心点移动。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品，包括：
在到达所述中心点时，再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点；
当所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动；
在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述起始点和所述中心点的姿态信息之前，所述方法还包括：
通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
确定所述器皿内底面的高度；
根据所述器皿内底面的高度，修正所述起始点和所述中心点。
9.一种夹取物品的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取包含目标物品的图像；
曲线确定模块，用于通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
中心点确定模块，用于根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
起始点确定模块，用于在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
姿态确定模块，用于确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
移动控制模块，用于根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；其中，所述夹爪包括两个可夹紧的相对的夹片：平直夹片和前端部分有弯折的夹片，所述控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动，包括：控制所述平直夹片的前端从所述起始点落地并向所述中心点移动；
收紧控制模块，用于在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述边缘轮廓曲线为拟合边缘轮廓曲线；
所述曲线确定模块包括：
第一曲线子模块，用于通过图像识别技术获得所述目标物品在所述图像中的实际边缘轮廓曲线；
第二曲线子模块，用于对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到所述拟合边缘轮廓曲线；其中，所述拟合边缘轮廓曲线为平滑凸曲线。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二曲线子模块用预设的圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小圆的所述拟合边缘轮廓曲线；或者，用预设的椭圆模型对所述实际边缘轮廓曲线进行拟合，得到最小椭圆的所述拟合边缘轮廓曲线。
12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述边缘点为所述边缘轮廓曲线上距离所述中心点最远的点。
13.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述姿态确定模块包括：
第一姿态子模块，用于根据预设的起始点倾角信息和中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
或者
器皿识别子模块，用于通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
高度距离子模块，用于确定所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离；
倾角子模块，用于根据所述器皿边沿的高度和所述目标物品到所述器皿边沿的距离，确定起始点倾角信息和中心点倾角信息；
第二姿态子模块，用于根据所述起始点倾角信息和所述中心点倾角信息，分别确定所述起始点和所述中心点的姿态信息。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，当有多个机械臂时，移动控制模块包括：
移动控制子模块，用于采用抓取范围覆盖所述起始点的机械臂，从所述起始点向所述中心点移动。
15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述收紧控制模块在到达所述中心点时，通知获取模块、曲线确定模块和中心点确定模块，以便再次获取包含目标物品的图像，以再次确定中心点，将再次确定的中心点确定为终点；
所述移动控制模块在所述终点与所述中心点不重合时，控制所述夹爪前端从所述中心点向所述终点移动；
所述收紧控制模块在到达所述终点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
16.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
器皿识别模块，用于通过对所述图像的解析，识别出盛放所述目标物品的器皿；
高度确定模块，用于确定所述器皿内底面的高度；
修正模块，用于根据所述器皿内底面的高度，修正所述起始点和所述中心点。
17.一种夹取物品的装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取包含目标物品的图像；
通过对所述图像的解析，确定所述目标物品的边缘轮廓曲线；
根据所述边缘轮廓曲线确定所述目标物品的中心点；
在所述中心点与所述边缘轮廓曲线上一边缘点的射线上确定起始点，其中，所述中心点与所述起始点的距离大于所述中心点与所述边缘点的距离；
确定所述起始点和所述中心点的姿态信息；
根据所述起始点和所述中心点的姿态信息，控制机械臂的夹爪前端从所述起始点向所述中心点移动；其中，所述夹爪包括两个可夹紧的相对的夹片：平直夹片和前端部分有弯折的夹片，所述控制机械臂的夹爪前端从所述起始点落地并向所述中心点移动，包括：控制所述平直夹片的前端从所述起始点落地并向所述中心点移动；
在到达所述中心点时，控制所述夹爪收紧，以夹取所述目标物品。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010496640.1A CN111687839B (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种夹取物品的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010496640.1A CN111687839B (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种夹取物品的方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111687839A CN111687839A (zh) | 2020-09-22 |
| CN111687839B true CN111687839B (zh) | 2021-11-30 |
Family
ID=72479403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010496640.1A Active CN111687839B (zh) | 2020-06-03 | 2020-06-03 | 一种夹取物品的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111687839B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112967265A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-06-15 | 联仁健康医疗大数据科技股份有限公司 | 医用夹取方法、系统、医疗机器人及存储介质 |
| CN117226854B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-02 | 之江实验室 | 一种夹取任务的执行方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105082133A (zh) * | 2014-05-08 | 2015-11-25 | 东芝机械株式会社 | 拣选装置以及拣选方法 |
| CN106393103A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-02-15 | 苏州博众精工科技有限公司 | 一种基于机器视觉的阵列式料框自适应取料方法 |
| CN106737664A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 中国科学院自动化研究所 | 分拣多类工件的Delta机器人控制方法及系统 |
| CN107030687A (zh) * | 2016-02-04 | 2017-08-11 | 上海晨兴希姆通电子科技有限公司 | 位置偏移检测方法及模块、抓取位置校准方法、抓取系统 |
| CN110509275A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-29 | 东莞弓叶互联科技有限公司 | 物品夹取方法及机器人 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007149183A2 (en) * | 2006-05-25 | 2007-12-27 | Braintech Canada, Inc. | System and method of robotically engaging an object |
-
2020
- 2020-06-03 CN CN202010496640.1A patent/CN111687839B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105082133A (zh) * | 2014-05-08 | 2015-11-25 | 东芝机械株式会社 | 拣选装置以及拣选方法 |
| CN107030687A (zh) * | 2016-02-04 | 2017-08-11 | 上海晨兴希姆通电子科技有限公司 | 位置偏移检测方法及模块、抓取位置校准方法、抓取系统 |
| CN106393103A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-02-15 | 苏州博众精工科技有限公司 | 一种基于机器视觉的阵列式料框自适应取料方法 |
| CN106737664A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 中国科学院自动化研究所 | 分拣多类工件的Delta机器人控制方法及系统 |
| CN110509275A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-29 | 东莞弓叶互联科技有限公司 | 物品夹取方法及机器人 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111687839A (zh) | 2020-09-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2020034872A1 (zh) | 目标获取方法、设备和计算机可读存储介质 | |
| CN111687839B (zh) | 一种夹取物品的方法及装置 | |
| US9259844B2 (en) | Vision-guided electromagnetic robotic system | |
| CN108827154B (zh) | 一种机器人无示教抓取方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| US20150202776A1 (en) | Data generation device for vision sensor and detection simulation system | |
| CN108927801B (zh) | 一种机械臂末端姿态调整方法及装置 | |
| US20230114588A1 (en) | Warehouse robot control method and apparatus, robot, and warehouse system | |
| CN109816730A (zh) | 工件抓取方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN111625005A (zh) | 一种机器人充电方法、机器人充电的控制装置及存储介质 | |
| CN112775959A (zh) | 机械手的抓取位姿确定方法及系统、存储介质 | |
| CN112847375B (zh) | 一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN105260740A (zh) | 一种元件识别方法及装置 | |
| CN113269835A (zh) | 基于轮廓特征的工业零件位姿识别方法、装置和电子设备 | |
| CN110570480A (zh) | 一种绘画机器人素描绘画方法、电子设备、存储介质 | |
| US20190299403A1 (en) | Robot system for correcting teaching of robot using image processing | |
| CN112936257A (zh) | 一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN113538459B (zh) | 一种基于落点区域检测的多模式抓取避障检测优化方法 | |
| JPS63163907A (ja) | 知能ロボツトにおける座標合わせ方法 | |
| CN113894774A (zh) | 一种机器人抓取控制方法、装置、存储介质和机器人 | |
| JP2019077026A (ja) | 制御装置、ロボットシステム、制御装置の動作方法及びプログラム | |
| JP2012220271A5 (ja) | 姿勢認識装置、作業ロボット、姿勢認識方法、プログラム及び記録媒体 | |
| CN114789440B (zh) | 基于图像识别的目标对接方法、装置、设备及其介质 | |
| CN114193440B (zh) | 基于3d视觉的机器人自动抓取系统及方法 | |
| JP2015145050A (ja) | ロボットシステム、ロボット制御装置、ロボット制御方法およびロボット制御プログラム | |
| CN112164112B (zh) | 一种获取机械臂位姿信息的方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240428 Address after: 255422, No. 65, city street, Qi Zhen Town, Linzi District, Shandong, Zibo Patentee after: Dianke North Electronic Technology (Shandong) Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: No.7, 1st floor, building 5, No.108, Beiyuan Road, Chaoyang District, Beijing Patentee before: Beijing Ruying Intelligent Technology Co.,Ltd. Country or region before: China |