CN115890679A - 基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，涉及枕簧检修技术领域。本方法包括：获取枕簧上表面图像。根据枕簧上表面图像获取枕簧中心坐标和外簧缺口中心坐标。根据枕簧中心坐标和外簧缺口中心坐标对外簧缺口角度进行可视化处理，得到外簧缺口角度。根据外簧缺口角度计算中转平台旋转角度。计算枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离。控制中转机械手移动距离等于枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离，控制中转机械手夹取枕簧后的旋转角度等于中转平台旋转角度，完成枕簧缺口定位与夹持。本方法实现了对枕簧中心和外簧缺口的定位，提升了枕簧安装效率，并且具有更高的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及枕簧检修技术领域，尤其涉及一种基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法。
背景技术
转向架作为铁路货车的关键部件之一，它的检修工作尤为重要。目前，在对转向架的减振装置进行拆装时，通常采用人工搬运的方式，但一个枕簧的重量就能达到10kg以上，这就导致了工人劳动强度大，安装效率低下，并且容易出现手滑、脱力等情况，存在安全隐患。为解决上述问题，现有技术中开始采用转向架减振装置安装机器人系统进行斜楔和枕簧的拆装。通过中转机械手辅助实现枕簧的夹取，将枕簧从传送带上的托盘夹住后，调整其姿态并放置于中转平台上，方便安装机械手的后续安装。
然而，由于枕簧表面存在水滴、油漆和反光等问题，当前缺少对外簧和外簧缺口旋转角度的智能识别与定位，实现中转机械手对枕簧的抓取和枕簧姿态调整，去代替人工作业或者现有的作业方法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，以解决上述问题。
基于上述目的，本发明提供了一种基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，按照以下步骤进行：
S1、获取枕簧上表面图像。
S2、根据枕簧上表面图像获取枕簧中心坐标和外簧缺口中心坐标。
S3、根据枕簧中心坐标和外簧缺口中心坐标对外簧缺口角度进行可视化处理，得到外簧缺口角度。
S4、根据外簧缺口角度计算中转平台旋转角度。
S5、通过标定获取枕簧上表面图像像素值与实际物理值的比例，根据枕簧上表面图像像素值与实际物理值的比例、枕簧上表面图像以及枕簧中心坐标计算枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离。
S6、控制中转机械手移动距离等于枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离，控制中转机械手夹取枕簧后的旋转角度等于中转平台旋转角度，完成枕簧缺口定位与夹持。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：根据枕簧上表面图像完成对枕簧中心和外簧缺口的定位。在夹持传送带托盘上的枕簧时，根据枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离控制中转机械手的移动距离，使得中转机械手中心对准枕簧中心。夹取枕簧后，中转机械手再依据中转平台旋转角度进行转动，调整外簧缺口方向后再将枕簧放置于中转平台上，方便安装机械手的后续安装。因此，实现了对枕簧中心和外簧缺口的定位，提升了枕簧安装效率，并且，相比于直接用示教的方法去夹取枕簧，本方法的精确度更高，安全性强。
进一步地，S1中的枕簧上表面图像由工业相机采集。
进一步地，S2的具体步骤包括：采用深度学习目标检测算法对枕簧上表面图像进行检测，获得枕簧目标边界框和外簧缺口边界框；根据枕簧目标边界框获取枕簧中心坐标，根据外簧缺口边界框获取外簧缺口中心坐标。
进一步地，S3中采用OpenCV软件中的cv2.line()函数进行可视化处理，具体步骤包括：建立第一向量，第一向量以枕簧中心坐标为起点，第一向量方向与枕簧上表面图像的X轴正方向相同；建立第二向量，第二向量以枕簧中心坐标为起点，指向外簧缺口中心坐标；对第一向量和第二向量求反余弦，得到第一向量与第二向量之间的夹角角度为外簧缺口角度。
进一步地，S4的具体步骤包括：获取中转平台初始角度，中转平台初始角度为中转平台初始位置与枕簧上表面图像的X轴正方向之间的夹角角度；当中转平台初始角度-180°<外簧缺口角度<中转平台初始角度时，中转平台旋转角度=中转平台初始角度-外簧缺口角度；否则，中转平台旋转角度=360°-中转平台初始角度+外簧缺口角度。
进一步地，S5的具体步骤包括：获取枕簧上表面图像的宽度、高度以及图像中心坐标；计算像素坐标差，像素坐标差=（枕簧中心坐标-图像中心坐标）×宽度×高度；计算枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离，枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离=像素坐标差/枕簧上表面图像像素值与实际物理值的比例。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法的工业相机拍照示意图；
图3为本发明实施例提供的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法的中转平台旋转角度示意图；
图4为本发明实施例提供的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法的中转机械手夹取枕簧示意图。
图中标记为：1、枕簧；2、中转机械手；3、工业相机；4、中转平台。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
如图1所示，本发明提出的一种基于视觉的轨道车辆转向架枕簧1缺口定位与夹持方法，按照以下步骤进行：
使用该方法时，整个系统主要由机器人模块、PLC、工控机、视觉系统模块、通信模块以及图像采集模块等组成。其中，图像采集模块由工业相机3与光源组成，工业相机3安装在机器人模块的中转机械手2上。工控机上的视觉系统模块用于处理工业相机3采集得到的图像，得到机器人需要的相关数据后，将数据通过通信模块与PLC、机器人模块进行交互。PLC根据动作流程通过通信模块对机器人和工控机发出指令，机器人模块在PLC指令下完成相应的枕簧1夹持动作。
S1、获取枕簧1上表面图像，如图2所示，枕簧1上表面图像由工业相机3采集，目标为直径范围在10~12mm的枕簧1，工业相机3的焦距fc=6mm。
S2、视觉系统模块采用深度学习目标检测算法对枕簧1上表面图像进行检测，获得枕簧1目标边界框和外簧缺口边界框。为了避免将外簧缺口误检为内簧缺口，所以同时采用深度学习目标检测算法对外簧缺口与内簧缺口进行检测。若上面步骤未检测到所需的目标，则微调中转机械手2的位置，从而调整相机拍摄位置。重新启动目标检测算法，直至检测到枕簧1、外簧缺口与内簧缺口。再采用深度学习算法根据枕簧1目标边界框获取枕簧1中心坐标，根据外簧缺口边界框获取外簧缺口中心坐标。
在枕簧1外表面整洁，且反光不为明显的情况下，外簧缺口中心坐标可直接采用OpenCV的模板匹配算法计算得到。但往往流水线上的枕簧1表面存在灰尘，油污等问题，外簧缺口中心坐标不易检测到，因此采用深度学习目标检测算法在定位准确度上更具优势。
S3、采用OpenCV软件中的cv2.line()函数，根据枕簧1中心坐标和外簧缺口中心坐标对外簧缺口角度α进行可视化处理，得到外簧缺口角度α，具体步骤包括：
建立第一向量，第一向量以枕簧1中心坐标为起点，第一向量方向与枕簧1上表面图像的X轴正方向相同。建立第二向量，第二向量以枕簧1中心坐标为起点，指向外簧缺口中心坐标。对第一向量和第二向量求反余弦，得到第一向量与第二向量之间的夹角角度为外簧缺口角度α。
S4、如图3所示，获取中转平台4初始角度β，中转平台4初始角度β为中转平台4初始位置与枕簧1上表面图像的X轴正方向之间的夹角角度，该角度为提前固定好的角度。为使中转机械手2在夹持枕簧1时旋转的角度最小，当β-180°<α<β时，中转平台4旋转角度=β-α；否则，中转平台4旋转角度=360°-β+α。例如，中转平台4初始角度β为150°，则是当-30°<α<150°时，中转平台4旋转角度=150°-α；否则，中转平台4旋转角度=210°+α。
S5、通过标定获取枕簧1上表面图像像素值与实际物理值的比例。本实施例中的标定过程，主要针对于特定工作距离下的枕簧1上表面图像像素值与实际物理值的标定，特定工作距离的保证方式包括但不限于采用激光测距方式使得相机中心到枕簧1上表面所在平面的距离保持固定。例如，在特定工作距离下，标定得到枕簧1上表面图像像素值：实际物理值=1：0.3mm，采用该比例即可实现像素坐标到世界坐标系下的转换。
获取枕簧1上表面图像的宽度、高度以及图像中心坐标，图像中心坐标为（0.5，0.5）。计算像素坐标差，像素坐标差=（枕簧1中心坐标-图像中心坐标）×宽度×高度。计算枕簧1中心与机械手夹爪中心的实际距离，枕簧1中心与机械手夹爪中心的实际距离=像素坐标差/枕簧1上表面图像像素值与实际物理值的比例。
S6、视觉系统模块通过通讯模块向PLC和机器人模块发送计算所得数据，控制中转机械手2移动距离等于枕簧1中心与机械手夹爪中心的实际距离，使中转机械手2到达枕簧1的正上方。再通过PLC指令使中转机械手2外簧夹紧手打开，内簧夹紧手闭合，接着向下插入一定的距离后，外簧夹紧手闭合，内簧夹紧手打开，从而从传送带托盘中夹起弹簧，如图4所示。中转机械手2在将枕簧1放入中转平台4的过程中，中转机械手2的旋转角度等于中转平台4旋转角度，使得放置在中转平台4上的枕簧1的外簧缺口方向指向预定的方向，方便安装机械手的后续安装。
本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，其特征在于，按照以下步骤进行：
S1、获取枕簧上表面图像；
S2、根据枕簧上表面图像获取枕簧中心坐标和外簧缺口中心坐标；
S3、根据枕簧中心坐标和外簧缺口中心坐标对外簧缺口角度进行可视化处理，得到外簧缺口角度；
S4、根据外簧缺口角度计算中转平台旋转角度；
S5、通过标定获取枕簧上表面图像像素值与实际物理值的比例，根据枕簧上表面图像像素值与实际物理值的比例、枕簧上表面图像以及枕簧中心坐标计算枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离；
S6、控制中转机械手移动距离等于枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离，控制中转机械手夹取枕簧后的旋转角度等于中转平台旋转角度，完成枕簧缺口定位与夹持。
2.根据权利要求1所述的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，其特征在于，S1中的枕簧上表面图像由工业相机采集。
3.根据权利要求1所述的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，其特征在于，S2的具体步骤包括：
采用深度学习目标检测算法对枕簧上表面图像进行检测，获得枕簧目标边界框和外簧缺口边界框；
根据枕簧目标边界框获取枕簧中心坐标，根据外簧缺口边界框获取外簧缺口中心坐标。
4.根据权利要求1所述的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，其特征在于，S3中采用OpenCV软件中的cv2.line()函数进行可视化处理，具体步骤包括：
建立第一向量，第一向量以枕簧中心坐标为起点，第一向量方向与枕簧上表面图像的X轴正方向相同；
建立第二向量，第二向量以枕簧中心坐标为起点，指向外簧缺口中心坐标；
对第一向量和第二向量求反余弦，得到第一向量与第二向量之间的夹角角度为外簧缺口角度。
5.根据权利要求1所述的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，其特征在于，S4的具体步骤包括：
获取中转平台初始角度，中转平台初始角度为中转平台初始位置与枕簧上表面图像的X轴正方向之间的夹角角度；
当中转平台初始角度-180°<外簧缺口角度<中转平台初始角度时，中转平台旋转角度=中转平台初始角度-外簧缺口角度；否则，中转平台旋转角度=360°-中转平台初始角度+外簧缺口角度。
6.根据权利要求1所述的基于视觉的轨道车辆转向架枕簧缺口定位与夹持方法，其特征在于，S5的具体步骤包括：
获取枕簧上表面图像的宽度、高度以及图像中心坐标；
计算像素坐标差，像素坐标差=（枕簧中心坐标-图像中心坐标）×宽度×高度；
计算枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离，枕簧中心与机械手夹爪中心的实际距离=像素坐标差/枕簧上表面图像像素值与实际物理值的比例。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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