CN112058679A - 基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法及装置，包括对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型；通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息；基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息；控制机器爪移动到目标产品位置；基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取；基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放。使得六轴机器人能施加固定力用于抓取柔软产品并保持其不滑落，且不破坏产品。

Description

基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法及装置
技术领域
本发明涉及机器人抓取领域，尤其涉及一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法及装置。
背景技术
我国的柔软产品(如番茄等)抓取和分拣基本上都是靠人们手工作业。具体实施步骤为：将柔软产品送入传送带，随传送带运动并依次经过操作人员前方；操作人员手动抓取柔软产品并送入量具进行测量；根据测量的规格，手动对柔软产品按照其大小进行分类摆放到不同的包装盒；继续手动进行下一次抓取和分拣任务。
在一些生产过程中，也会采用基于产品形状的专用装置进行摘取，这种专用装置的兼容性较差，无法解决因作业对象不规则导致容易抓坏产品的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法及装置，旨在解决现有装置兼容性较差，无法解决因作业对象不规则导致容易抓坏产品的问题。
为实现上述目的，一方面，本发明提供了一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，包括：
对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型；
通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息；
基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息；
控制机器爪移动到目标产品位置；
基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取；
基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放。
其中，所述对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定的具体步骤是：对流水线进行拍照；基于四参数法建立相机内参数模型。
其中，通过图像矩原理对视觉图像进行转换的具体步骤是：基于视觉图像坐标计算零阶矩，获得视觉图像的面积信息。
其中，所述控制机器爪移动到目标产品位置的具体步骤是：基于面积信息获取像素中心坐标，基于映射模型将像素中心坐标转换为现实坐标，驱动机器爪移动到现实坐标。
其中，所述基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取的具体步骤是：获取机器爪和柔软农产品之间的接触力，基于接触力计算位置修正量，结合期待位置获得位置运动信息，将位置运动信息分解为轴运动信息，基于轴运动信息驱动机器爪进行移动。
另一方面，本发明提供一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置，包括机器人组件、视觉组件和阻抗控制器，所述机器人组件、所述视觉组件和所述阻抗控制器依次连接；
所述机器人组件，用于对目标产品进行抓取，并基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放；
所述视觉组件，用于对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型，并通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息，基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息，控制机器爪移动到目标产品位置；
所述阻抗控制器，用于基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取。
其中，所述机器人组件包括机器爪和薄膜压力传感器，所述机器爪具有多个抓指，所述薄膜压力传感器与所述机器爪电连接，并位于所述机器爪的内侧；
所述机器爪，用于移动并抓取柔软农产品；
所述薄膜压力传感器，用于获取机器爪和柔软农产品之间的接触力。
其中，所述视觉组件包括摄像头和控制模组，所述控制模组与所述摄像头电连接；
所述摄像头，用于获取机器人坐标和视觉图像坐标；
所述控制模组，用于标定机器人坐标和视觉图像坐标，得到映射模型。
其中，所述阻抗控制器包括信号转换器、运动分解器和位置控制器，所述信号转换器、所述运动分解器和所述位置控制器依次连接；
所述信号转换器，用于基于接触力计算位置修正量，结合期待位置获得位置运动信息；
所述运动分解器，用于将位置运动信息分解轴运动信息；
所述位置控制器，用于基于轴运动信息驱动机器爪进行移动。
本发明的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法及装置，通过位置式视觉系统计算产品的位置规格，引导抓取机器人对其进行自动分类。其次，通过设置在抓取机器人上的薄膜式压力传感器，动态检测抓取过程中的接触力，使得六轴机器人能施加固定力用于抓取柔软产品并保持其不滑落，且动态调整力的大小而达到不破坏产品的效果，从而解决现有装置兼容性较差，无法解决因作业对象不规则导致容易抓坏产品的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法的流程图；
图2是本发明的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置示意图。
1-机器人组件、2-视觉组件、3-阻抗控制器、11-机器爪、12-薄膜压力传感器、21-控制模组、22-摄像头、31-信号转换器、32-运动分解器、33-位置控制器。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
第一方面，请参阅图1，本发明提供一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，包括：
S101对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型；
对流水线进行拍照，可以借用棋盘法拍摄三组以上图片确定现实坐标系的位置，基于四参数法建立相机内参数模型，其数学公式表示如下：
Figure BDA0002627598600000041
其中，xc，yc为固定高度下图像点在归一化焦距平面上的像素点坐标，kx，ky，u0，v0分别是横纵坐标轴上的放大系数以及成像平面交点处的图像坐标。
相机外参数使用如下公式进行计算：
Figure BDA0002627598600000042
其中，xc，yc，zc分别是物体在相机坐标系中的坐标，cM为相机的外参数矩阵，x，y，z为物体在世界坐标系中的三维坐标。根据相机内外参数标定结果可以建立起柔软农产品在图像中的大小与在真实世界中大小的数学关系，从而为判断柔软农产品的规格提供数学依据。
S102通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息；
根据图像矩原理描述物体形状和大小等物理信息，其中对于图像中的第n个物体其i，j矩定义如下：
Figure BDA0002627598600000043
其中，mi，j(n)为柔软农产品的i，j矩，r，c为其在图像中的像素坐标。当i＝0，j＝0时对应柔软农产品图像的零阶矩，通常可使用零阶矩表示物体的面积大小，因此，柔软农产品的图像面积可使用以下公式进行计算：
Figure BDA0002627598600000044
S103基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息；
在得到柔软农产品在图像中的面积大小后可以借助S101得到的映射关系计算柔软农产品的真实尺寸，得到柔软农产品具体的规格信息。
S104控制机器爪移动到目标产品位置；
基于面积信息获取像素中心坐标，基于映射模型将像素中心坐标转换为现实坐标，驱动机器爪移动到现实坐标对柔软农产品进行抓取。
S105基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取；
获取机器爪和柔软农产品之间的接触力，基于接触力计算位置修正量，结合期待位置获得位置运动信息，将位置运动信息分解轴运动信息，基于轴运动信息驱动机器爪进行移动。
S106基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放。
在机器爪抓取成功后，对柔软农产品进行分类摆放，完成柔软农产品的抓取和分拣任务，从而解决现有装置兼容性较差，无法解决因作业对象不规则导致容易抓坏产品的问题。
第二方面，请参阅图2，本发明提供一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置，包括：
机器人组件1、视觉组件2和阻抗控制器3，所述机器人组件1、所述视觉组件2和所述阻抗控制器3依次连接；
所述机器人组件1，用于对目标产品进行抓取，并基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放；
所述视觉组件2，用于对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型，并通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息，基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息，控制机器爪11移动到目标产品位置；
所述阻抗控制器3，用于基于阻抗控制使机器爪11对目标产品进行抓取。
在本实施方式中，通过视觉组件2计算农产品的规格，引导机器人对其进行自动分类，机器爪11动态检测抓取过程中的接触力，使得六轴机器人既能施加固定力用于抓取柔软农产品并保持其不滑落，又不会对其造成伤害，从而解决现有装置兼容性较差，无法解决因作业对象不规则导致容易抓坏产品的问题。
进一步的，所述机器人组件1包括机器爪11和薄膜压力传感器12，所述机器爪11具有多个抓指，所述薄膜压力传感器12与所述机器爪11电连接，并位于所述机器爪11的内侧；
所述机器爪11，用于移动并抓取柔软农产品；
所述薄膜压力传感器12，用于获取机器爪11和柔软农产品之间的接触力。
在本实施方式中，所述机器爪11是带有三指夹爪的六轴机器人，所述薄膜压力传感器12安装在三指夹爪上，使得所述三指夹爪可以在一定范围内移动，并且通过三指夹爪抓取柔软农产品，并用所述薄膜压力传感器12获取接触力。
进一步的，所述视觉组件2包括摄像头22和控制模组21，所述控制模组21与所述摄像头22电连接；
所述摄像头22，用于获取机器爪11坐标和视觉图像坐标；
所述控制模组21，用于标定机器人坐标和视觉图像坐标，得到映射模型。
在本实施方式中，所述摄像头22对机器爪11和产线进行拍照，然后所述控制模组21对照片进行处理得到映射模型。
进一步的，所述阻抗控制器3包括信号转换器31、运动分解器32和位置控制器33，所述信号转换器31、所述运动分解器32和所述位置控制器33依次连接；
所述信号转换器31，用于基于接触力计算位置修正量，结合期待位置获得位置运动信息；
所述运动分解器32，用于将位置运动信息分解得到轴运动信息；
所述位置控制器33，用于基于轴运动信息驱动机器爪11进行移动。
在本实施方式中，三指夹爪在接触到柔软农产品后，所述薄膜压力传感器12获取接触力，所述信号转换器31基于接触力对三指夹爪下一次要运动的地方进行修正，结合预期位置得到位置运动信息，所述运动分解器32将位置运动信息分配到三指夹爪的三个爪上，形成轴运动信息，最后所述位置控制器33，基于轴运动信息驱动机器爪11进行移动。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (9)

1.一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，其特征在于，包括：
对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型；
通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息；
基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息；
控制机器爪移动到目标产品位置；
基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取；
基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放。
2.如权利要求1所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，其特征在于，所述对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定的具体步骤是：
对流水线进行拍照；基于四参数法建立相机内参数模型。
3.如权利要求1所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，其特征在于，通过图像矩原理对视觉图像进行转换的具体步骤是：
基于视觉图像坐标计算零阶矩，获得视觉图像的面积信息。
4.如权利要求1所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，其特征在于，所述控制机器爪移动到目标产品位置的具体步骤是：
基于面积信息获取像素中心坐标，基于映射模型将像素中心坐标转换为现实坐标，驱动机器爪移动到现实坐标。
5.如权利要求1所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣方法，其特征在于，所述基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取的具体步骤是：
获取机器爪和柔软农产品之间的接触力，基于接触力计算位置修正量，结合期待位置获得位置运动信息，将位置运动信息分解为轴运动信息，基于轴运动信息驱动机器爪进行移动。
6.一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置，其特征在于，包括机器人组件、视觉组件和阻抗控制器，所述机器人组件、所述视觉组件和所述阻抗控制器依次连接；
所述机器人组件，用于对目标产品进行抓取，并基于柔软农产品的规格信息将目标产品分类摆放；
所述视觉组件，用于对机器人坐标和视觉图像坐标进行标定，得到映射模型，并通过图像矩原理对视觉图像进行转换，得到产品面积信息，基于映射模型和产品面积信息计算柔软农产品的规格信息，控制机器爪移动到目标产品位置；
所述阻抗控制器，用于基于阻抗控制使机器爪对目标产品进行抓取。
7.如权利要求6所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置，其特征在于，
所述机器人组件包括机器爪和薄膜压力传感器，所述机器爪具有多个抓指，所述薄膜压力传感器与所述机器爪电连接，并位于所述机器爪的内侧；
所述机器爪，用于移动并抓取柔软农产品；
所述薄膜压力传感器，用于获取机器爪和柔软农产品之间的接触力。
8.如权利要求6所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置，其特征在于，
所述视觉组件包括摄像头和控制模组，所述控制模组与所述摄像头电连接；
所述摄像头，用于获取机器爪坐标和视觉图像坐标；
所述控制模组，用于标定机器爪坐标和视觉图像坐标，得到映射模型。
9.如权利要求6所述的一种基于阻抗控制的柔软农产品机器人抓取分拣装置，其特征在于，
所述阻抗控制器包括信号转换器、运动分解器和位置控制器，所述信号转换器、所述运动分解器和所述位置控制器依次连接；
所述信号转换器，用于基于接触力计算位置修正量，结合期待位置获得位置运动信息；
所述运动分解器，用于将位置运动信息分解为轴运动信息；
所述位置控制器，用于基于轴运动信息驱动机器爪进行移动。
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