CN115994905B - 用于畜类开膛的定位检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于畜类屠宰开膛技术领域，具体是涉及用于畜类开膛的定位检测方法，包括以下步骤：步骤一：获取待开膛畜类表面轮廓数据；步骤二：基于表面轮廓数据获取畜类完整的点云数据；步骤三：基于点云数据规划切割轨迹，进行切割作业，该方法能够实时扫描畜类的体态特征，根据畜类的实际大小，计算开膛轨迹，为开膛机器人自动化作业提供数据基础。

Description

用于畜类开膛的定位检测方法

技术领域

本发明属于畜类屠宰开膛技术领域，具体是涉及用于畜类开膛的定位检测方法。

背景技术

随着生活水平的提高，居民对猪、牛、羊等畜类肉食的需求逐步增大。目前畜类屠宰行业对人工的依赖还是很严重，用工荒逐步凸显，亟需进行自动化升级。目前畜类屠宰开膛工位，依赖人工手提切割锯进行开膛，主要原因是要保护内脏，不能损伤，避免切坏肠道，造成肉质污染，而现有的机器人技术由于缺乏合适的检测方法，无法做到畜类开膛位置的精确定位。以猪为例，一般屠宰场一天要屠宰上万头，需要员工长时间站立手提切割锯工作，长时间会严重影响身体健康。因为疲劳也会出现切坏内脏或肠道的情况，给生产带来一定的损失。由于畜类的体型存在较大差异，所以比较成熟的示教机器人是无法完成此任务，故畜类屠宰行业中亟需一种能够提高柔性及效率、降低成本、稳定性高的屠宰开膛技术。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种能够提高柔性及效率、降低成本、稳定性高的畜类开膛的定位检测方法。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为：用于畜类开膛的定位检测方法包括以下步骤：

步骤一：获取待开膛畜类表面轮廓数据；

步骤二：基于表面轮廓数据获取畜类完整的点云数据；

步骤三：基于点云数据规划切割轨迹，进行切割作业。

所述步骤一中待开膛畜类通过运输装置进行输送，运输装置的同一侧设置开膛机器人及轮廓获取装置，开膛机器人与运输装置及轮廓获取装置电性连接，所述运输装置上设置有编码器，步骤一包括以下子步骤：

1-1：将待开膛畜类的两个后腿分开倒挂在运输装置上并固定，待开膛畜类肚皮朝向轮廓获取装置设置；

1-2：待开膛畜类随运输装置移动至轮廓获取装置，轮廓获取装置获取待开膛畜类的表面轮廓数据；

1-3：将表面轮廓数据发送至开膛机器人，待开膛畜类随运输装置移动至开膛机器人处。

所述轮廓获取装置为3D视觉相机，待开膛畜类随运输装置移动至轮廓获取装置，3D视觉相机扫描畜类，获取畜类单帧激光原始数据，将该激光原始数据发送至开膛机器人处。

所述开膛机器人搭载有XYZ空间坐标系，所述步骤二中包括以下子步骤：

2-1：开膛机器人接收激光原始数据，将激光原始数据进行空间坐标变换后，导入XYZ空间坐标系内，获取完整点云数据；

2-2： 对点云数据进行滤波处理。

所述步骤2-1包括以下子步骤：

2-1-1：激光雷达获取的激光原始数据为单帧激光原始数据，将单帧激光原始数据转换到直角坐标系，获得可利用的单帧点云数据；

2-1-2：将可利用的单帧点云数据的z坐标进行比例缩放，得到数据F_i ^’；

2-1-3：对缩放后的单帧点云数据F_i ^’根据变换矩阵，进行空间坐标变换，得到对应某一帧的点云数据F_i；

2-1-4：根据每一帧的点云数据F_i的z坐标，在z轴方向上根据从小到大的顺序进行排序拼接，组装成完整表述已扫描过场景的完整有序点云，即为完整点云数据。

所述步骤2-1-2中，单帧点云数据的z坐标进行比例缩放的缩放比例为r，r=编码器分辨率，则：

F_i ^’= ；

式中，x表示横坐标，y表示纵坐标，z表示竖坐标，θ表示点云数据的极坐标。

所述步骤三包括以下子步骤：

3-1：对完整点云数据z方向进行参考点变换；

3-2：提取畜类后腿部位到中部位置点云数据，寻找畜类两后腿之间的凹轮廓，该凹轮廓的最低点记为轨迹点1；

3-3：沿轨迹点1朝向畜类头部方向下移a₁距离定为轨迹点2，轨迹点2朝向远离畜类的方向移动a₂距离定为轨迹点3；此处距离视刀具切割点相对刀具旋转中心的位置、刀具半径、切口大小而定，目的是能放入刀具护罩，避免往下切割时损伤内脏。

3-4：沿轨迹点3朝向轨迹点2方向移动a₃距离，且沿朝向畜类头部方向下移a₄距离定为轨迹点4；目的是用刀具护罩勾住猪的肚皮，使刀具仅与肚皮接触。

3-5：根据数据的分布形态可以计算出点云的表面质心即为轨迹点6，再利用轨迹点4，对坐标进行比例插值，得到轨迹点5；目的是利用轨迹点4、5、6拟合圆弧运动，扯着肚皮进行切割，避免损坏肠道和内脏。

3-6：截取畜类中间部位到远离畜类后腿部位的数据并向x-z平面投影，利用800×100搜索框从右往左搜索出畜类前脚区域；最先搜索到的一定是畜类前腿，可利用搜索到的区域面积进行筛选，避免噪点的干扰；

3-7：基于搜索到的区域，计算中心坐标，将其Y坐标替换成对应位置的肚皮坐标即为轨迹点8，利用轨迹点6对坐标进行比例差值，得到轨迹点7；这一步的目的是为了切割胸骨；

3-8：从轨迹点8往畜类后腿部位方向移动a₉距离得到轨迹点9，从轨迹点9往远离畜类方向移动a₁₀距离得到轨迹点10；

3-9：将轨迹点1-轨迹点10顺序连接，即为切割轨迹，开膛机器人沿切割轨迹进行切割作业。

所述3-1中，从完整点云数据z坐标进行分割，将分割出的z坐标从场景坐标系转换到畜类局部坐标系，得到z_i，其计算公式为：

z_i=z_i ^’- z₀ ^’；

其中，z_i ^’为畜类在场景坐标系中的全局z坐标；z_i为畜类在自身坐标系中的局部z坐标；z₀ ^’为畜类在场景坐标系中最左侧边缘的z坐标。

所述3-5中，轨迹点6的计算步骤如下：

3-5-1：将畜类点云数据投影到x-z平面；

3-5-2：计算每一帧在x方向的长度l_i；

3-5-3：计算在x方向的总长度L=∑l_i；

3-5-4：计算轨迹点6在x方向的质心x₆=L/m；其中m为畜类点云的帧数。

所述轨迹点5的计算步骤如下：

3-5-5：计算轨迹点4与轨迹点6在x方向的长度l₄₆；

3-5-6：轨迹点5在x方向的坐标为x₅=x₄+l₄₆/2，x₆和x₄为对应轨迹点位置的x坐标；

所述3-7中，中心坐标计算步骤如下：

3-7-1：计算搜索到的畜类前腿区域在x方向的长度l_8a；

3-7-2：区域中心坐标在x方向的坐标为x₈=x_au+l_8a/2；其中x_au为畜类前腿区域在x方向的上边缘的x坐标；

轨迹点7的计算步骤如下：

3-7-3：计算轨迹点6与轨迹点8在x方向的长度l₆₈；

3-7-4：轨迹点7在x方向的坐标为x₇=x₆+l₆₈/2。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1.解放了劳动力，改善了用工荒问题，节约了企业的用工成本。

2.实时扫描畜类的体态特征，根据畜类的实际大小，计算开膛轨迹，为开膛机器人自动化作业提供数据基础。

3.该方法提高了屠宰柔性及效率、降低成本、稳定性高。

附图说明

图1为本发明结构示意图。

图2为以猪为例生成完整点云数据的示意图。

图3为以猪为例生成切割路径的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例做进一步描述：

参照图1至图3，用于畜类开膛的定位检测方法包括以下步骤：

步骤一：获取待开膛畜类表面轮廓数据；所述步骤一中待开膛畜类通过现有的运输装置进行输送，运输装置的同一侧设置开膛机器人及轮廓获取装置，开膛机器人与运输装置及轮廓获取装置电性连接，所述运输装置上设置有编码器，步骤一包括以下子步骤：

1-1：将待开膛畜类的两个后腿分开倒挂在运输装置上并固定，待开膛畜类肚皮朝向轮廓获取装置设置；

1-2：待开膛畜类随运输装置移动至轮廓获取装置，轮廓获取装置获取待开膛畜类的表面轮廓数据；

1-3：将表面轮廓数据发送至开膛机器人，待开膛畜类随运输装置移动至开膛机器人处。本申请对于运输装置采用现有技术的运输线结构（如链板输送机等），运输线上安装有编码器，从而为开膛机器人及轮廓获取装置发送位置信息，使得轮廓获取装置准确获取待开膛畜类表面轮廓信息后，畜类随即能够准确行进至开膛机器人处。输送线上可以设置现有的稳定固定带，用于将畜类身体稳固，避免畜类乱晃，同时保证畜类的肚子始终朝向轮廓获取装置。轮廓获取装置可以是激光雷达、3D相机等空间测量设备。

所述轮廓获取装置为3D视觉相机，待开膛畜类随运输装置移动至轮廓获取装置，3D视觉相机扫描畜类，获取畜类单帧激光原始数据，将该激光原始数据发送至开膛机器人处。3D视觉包括2D激光雷达、3D激光雷达、3D线扫相机、3D面扫相机等激光测量设备。开膛机器人包括串联、并联的多自由度自动运行设备。3D视觉和开膛机器人的空间坐标系的对齐校准。

步骤二：基于表面轮廓数据获取畜类完整的点云数据；所述开膛机器人搭载有XYZ空间坐标系，所述步骤二中包括以下子步骤：

2-1：开膛机器人接收激光原始数据，将激光原始数据进行空间坐标变换后，导入XYZ空间坐标系内，获取完整点云数据；所述步骤2-1包括以下子步骤：

2-1-1：激光雷达获取的激光原始数据为单帧激光原始数据，将单帧激光原始数据转换到直角坐标系，获得可利用的单帧点云数据；

2-1-2：将可利用的单帧点云数据的z坐标进行比例缩放，得到数据F_i ^’；所述步骤2-1-2中，单帧点云数据的z坐标进行比例缩放的缩放比例为r，r=编码器分辨率，则：

F_i ^’= ；

式中，x表示横坐标，y表示纵坐标，z表示竖坐标，θ表示点云数据的极坐标。

具体地说，编码器分辨率r的计算公式如下：

r=l/n；

其中：n为编码器一圈的脉冲数。l为编码器一圈的输送线距离。

2-1-3：对缩放后的单帧点云数据F_i ^’根据变换矩阵，进行空间坐标变换，得到对应某一帧的点云数据F_i；/>为从视觉坐标系到机器人工具坐标系的其次变换矩阵，具体形式视机器人结构及动作行式而定。

2-1-4：根据每一帧的点云数据F_i的z坐标，在z轴方向上根据从小到大的顺序进行排序拼接，组装成完整表述已扫描过场景的完整有序点云，即为完整点云数据。

参照图2，以一头猪为例，，F_i ^’为上图每一列的所对应的数据，F_i ^’中每一列数据的x,y坐标加上/>中对应x、y坐标的标定值，最终求得机器人工具坐标系下的F_i，相当于坐标平移。

2-2：对点云数据进行滤波处理。主要目的是剔除测量时产生的杂点、离群点、噪点等。滤波处理一般包括体素滤波、统计滤波、条件滤波、半径滤波、高斯滤波、双边滤波等。

步骤三：基于点云数据规划切割轨迹，进行切割作业。所述步骤三包括以下子步骤：

3-1：对完整点云数据z方向进行参考点变换；在数据分布中是凹肚皮，变换的目的是把数据变为凸肚皮，为后面数据分析做准备，参考点可选择输送带上的某一位置即可。所述3-1中，从完整点云数据z坐标进行分割，将分割出的z坐标从场景坐标系转换到畜类局部坐标系，得到z_i。

z_i=z_i ^’- z₀ ^’；

其中，z_i ^’为畜类在场景坐标系中的全局z坐标；z_i为畜类在自身坐标系中的局部z坐标；z₀ ^’为畜类在场景坐标系中最左侧边缘的z坐标。

凹凸肚皮是在不同坐标系下对同一数据的描述，雷达坐标系测量的数据在描述猪肚皮时，凹陷的地方因离雷达较远，故测量的y值较大，与描述习惯相悖，故以猪身后的某一位置，例如输送带位置，对y值进行变换，以参考坐标系进行表述，方便后续算法处理。场景坐标系为输送线启动时所建立的坐标系，z值由编码器给定，随着时间流逝，雷达测量的原始数据z坐标会无限增大。为方便计算会把完整的畜类数据变换到自身坐标系下，例如以畜类最左侧数据为z轴原点。

3-2：提取畜类后腿部位到中部位置点云数据，寻找畜类两后腿之间的凹轮廓，该凹轮廓的最低点记为轨迹点1；

3-3：沿轨迹点1朝向畜类头部方向下移a₁距离定为轨迹点2，轨迹点2朝向远离畜类的方向移动a₂距离定为轨迹点3；此处距离视刀具切割点相对刀具旋转中心的位置、刀具半径、切口大小而定，目的是能放入刀具护罩，避免往下切割时损伤内脏。

3-4：沿轨迹点3朝向轨迹点2方向移动a₃距离，且沿朝向畜类头部方向下移a₄距离定为轨迹点4；目的是用刀具护罩勾住畜类的肚皮，使刀具仅与肚皮接触。

3-5：根据数据的分布形态可以计算出点云的表面质心即为轨迹点6，再利用轨迹点4，对坐标进行比例插值，得到轨迹点5；目的是利用轨迹点4、5、6拟合圆弧运动，扯着肚皮进行切割，避免损坏肠道和内脏。

所述3-5中，轨迹点6的计算步骤如下：

3-5-1：将畜类点云数据投影到x-z平面；

3-5-2：计算每一帧在x方向的长度l_i；

3-5-3：计算在x方向的总长度L=∑l_i；

3-5-4：计算轨迹点6在x方向的质心x₆=L/m；其中m为畜类点云的帧数。

所述轨迹点5的计算步骤如下：

3-5-5：计算轨迹点4与轨迹点6在x方向的长度l₄₆；

3-5-6：轨迹点5在x方向的坐标为x₅=x₄+l₄₆/2；

x₆和x₄为对应轨迹点位置的x坐标。

3-6：截取畜类中间部位到远离畜类后腿部位的数据并向x-z平面投影，利用800×100mm搜索框从右往左搜索出畜类前脚区域；最先搜索到的一定是畜类前腿，可利用搜索到的区域面积进行筛选，避免噪点的干扰；

3-7：基于搜索到的区域，计算中心坐标，将其Y坐标替换成对应位置的肚皮坐标即为轨迹点8，利用轨迹点6对坐标进行比例差值，得到轨迹点7；这一步的目的是为了切割胸骨；

所述步骤3-7中，中心坐标计算步骤如下：

3-7-1：计算搜索到的畜类前腿区域在x方向的长度l_8a；

3-7-2：区域中心坐标在x方向的坐标为x₈=x_au+l_8a/2；其中x_au为畜类前腿区域在x方向的上边缘的x坐标；

轨迹点7的计算步骤如下：

3-7-3：计算轨迹点6与轨迹点8在x方向的长度l₆₈；

3-7-4：轨迹点7在x方向的坐标为x₇=x₆+l₆₈/2。

3-8：从轨迹点8往畜类后腿部位方向移动a₉距离得到轨迹点9，从轨迹点9往远离畜类方向移动a₁₀距离得到轨迹点10；目的是完整的退出开膛机器人上的切割刀具，之后开膛机器人回到待机位，进行换刀和消毒作业，为下头畜类开膛做准备。

3-9：将轨迹点1-轨迹点10顺序连接，即为切割轨迹，开膛机器人沿切割轨迹进行切割作业。

以一头长度为2米左右的猪为例，距离a₁为50mm，所述距离a₂为250mm，所述距离a₃为200mm，所述距离a₄为50mm，所述距离a₉为200mm，所述距离a₁₀为300mm。

a₁-a₄、a₉-a₁₀的取值需要根据畜类种类及长度范围确定，不同的畜类及其长度的不同，对应设置的值也不同，开膛机器人内设置有数据库，可以预先将不同畜类、对应长度范围内a₁-a₄、a₉-a₁₀的取值多少存入数据库中，在进行数值确定时，开膛机器人直接从数据库中调取有关数值即可。

在上述轨迹设置时，每个轨迹点只提取Y坐标和Z坐标，经过坐标变换后发送给机器人。Z坐标提取时以轨迹点为中心，提取周围10×10mm范围内的Z坐标均值作为当前轨迹的Z坐标，目的是排除漏点和噪点的影响，使Z坐标值更鲁棒。

为提高效率开膛机器人上的切割刀具沿切割轨迹做切割作业时，在轨迹点1到轨迹点6做高速直线运动。轨迹点6到轨迹点8之间，因为存在胸骨，为避免损坏刀具和跳刀（刀具从胸膛跳出，无法有效切割）要放慢速度，所以此区间做低速圆弧运动，在轨迹点8到轨迹点10做高速直线运动。

具体地说，开膛机器人上的切割刀具在不同的轨迹点设置有不同的摆动角度，具体摆动角度为轨迹点1、轨迹点2、轨迹点3为0度，轨迹点4为2.5度，轨迹点5为10.5度，轨迹点6为-10.5度，轨迹点7、轨迹点8为-13.5度，轨迹点9、轨迹点10为-14.5度。摆动角度控制机器人末端切割锯与Y轴的夹角，目的是配合轨迹完成有效切割。此摆动角度为超参数，和上述距离参数一样，可根据畜类种类和体长范围进行预先存储设定。

Claims (6)

1.用于畜类开膛的定位检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：获取待开膛畜类表面轮廓数据；

所述步骤一包括以下子步骤：

1-1：将待开膛畜类的两个后腿分开倒挂在运输装置上并固定，待开膛畜类肚皮朝向轮廓获取装置设置；

1-2：待开膛畜类随运输装置移动至轮廓获取装置，轮廓获取装置获取待开膛畜类的表面轮廓数据；

1-3：将表面轮廓数据发送至开膛机器人，待开膛畜类随运输装置移动至开膛机器人处；

步骤二：基于表面轮廓数据获取畜类完整的点云数据；

所述步骤二中包括以下子步骤：

2-1：开膛机器人接收激光原始数据，将激光原始数据进行空间坐标变换后，导入XYZ空间坐标系内，获取完整点云数据；所述2-1包括以下子步骤：

2-1-1：激光雷达获取的激光原始数据为单帧激光原始数据，将单帧激光原始数据转换到直角坐标系，获得可利用的单帧点云数据；

2-1-2：将可利用的单帧点云数据的z坐标进行比例缩放，得到数据F_i ^’；

2-1-3：对缩放后的单帧点云数据F_i ^’根据变换矩阵，进行空间坐标变换，得到对应某一帧的点云数据F_i；

2-1-4：根据每一帧的点云数据F_i的z坐标，在z轴方向上根据从小到大的顺序进行排序拼接，组装成完整表述已扫描过场景的完整有序点云，即为完整点云数据；

2-2： 对点云数据进行滤波处理；

步骤三：基于点云数据规划切割轨迹，进行切割作业；

所述步骤三包括以下子步骤：

3-1：对完整点云数据的z坐标进行参考点变换；

3-2：提取畜类后腿部位到中部位置点云数据，寻找畜类两后腿之间的凹轮廓，该凹轮廓的最低点记为轨迹点1；

3-3：沿轨迹点1朝向畜类头部方向下移a₁距离定为轨迹点2，轨迹点2朝向远离畜类的方向移动a₂距离定为轨迹点3，所述a₁及a₂距离视刀具切割点相对刀具旋转中心的位置、刀具半径、切口大小而定，目的是能放入刀具护罩，避免往下切割时损伤内脏；

3-4：沿轨迹点3朝向轨迹点2方向移动a₃距离，且沿朝向畜类头部方向下移a₄距离定为轨迹点4，a₃及a₄距离设置目的是用刀具护罩勾住畜类的肚皮，使刀具仅与肚皮接触；

3-5：根据数据的分布形态可以计算出点云的表面质心即为轨迹点6，再利用轨迹点4，对坐标进行比例插值，得到轨迹点5；

3-6：截取畜类中间部位到远离畜类后腿部位的数据并向x-z平面投影，搜索出畜类前脚区域；

3-7：基于搜索到的区域，计算中心坐标，将其Y坐标替换成对应位置的肚皮坐标即为轨迹点8，利用轨迹点6对坐标进行比例差值，得到轨迹点7；

3-8：从轨迹点8往畜类后腿部位方向移动a₉距离得到轨迹点9，从轨迹点9往远离畜类方向移动a₁₀距离得到轨迹点10，a₉ 及a₁₀距离设置目的是能够完整的退出开膛机器人上的切割刀具，之后开膛机器人回到待机位，进行换刀和消毒作业，为下头畜类开膛做准备；

3-9：将轨迹点1-轨迹点10顺序连接，即为切割轨迹，开膛机器人沿切割轨迹进行切割作业。

2.根据权利要求1所述的用于畜类开膛的定位检测方法，其特征在于，所述2-1-2中，单帧点云数据的z坐标进行比例缩放的缩放比例为r，r=编码器分辨率，则：

；

式中，x表示横坐标，y表示纵坐标，z表示竖坐标，θ表示点云数据的极坐标。

3.根据权利要求2所述的用于畜类开膛的定位检测方法，其特征在于，所述3-1中，对完整点云数据z坐标进行分割，将分割出的z坐标从场景坐标系转换到畜类局部坐标系，得到z_i，其计算公式为：

z_i= z_i ^’ - z₀ ^’ ；

其中，z_i ^’为畜类在场景坐标系中的全局z坐标；z_i为畜类在自身坐标系中的局部z坐标；z₀ ^’为畜类在场景坐标系中最左侧边缘的z坐标。

4.根据权利要求3所述的用于畜类开膛的定位检测方法，其特征在于，所述3-5中，轨迹点6的计算步骤如下：

3-5-1：将畜类点云数据投影到x-z平面；

3-5-2：计算每一帧在x方向的长度l_i；

3-5-3：计算在x方向的总长度L=∑l_i；

3-5-4：计算轨迹点6在x方向的质心x₆=L/m；其中m为畜类点云的帧数。

5.根据权利要求4所述的用于畜类开膛的定位检测方法，其特征在于，所述轨迹点5的计算步骤如下：

3-5-5：计算轨迹点4与轨迹点6在x方向的长度l₄₆；

3-5-6：轨迹点5在x方向的坐标为x₅=x₄+l₄₆/2；

x₆和x₄为对应轨迹点位置的x坐标。

6.根据权利要求5所述的用于畜类开膛的定位检测方法，其特征在于，所述3-7中，中心坐标计算步骤如下：

3-7-1：计算搜索到的畜类前腿区域在x方向的长度l_8a；

3-7-2：区域中心坐标在x方向的坐标为x₈=x_au+l_8a/2；其中x_au为畜类前腿区域在x方向的上边缘的x坐标；

轨迹点7的计算步骤如下：

3-7-3：计算轨迹点6与轨迹点8在x方向的长度l₆₈；

3-7-4：轨迹点7在x方向的坐标为x₇=x₆+l₆₈/2。