CN108890636A - 一种工业机器人的抓取定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工业机器人的抓取定位方法,其包括:建立平面坐标系,在平面坐标系中标记物料暂存区的两个端点坐标;对物料暂存区进行图像采集,得到第一图像;根据第一图像建立视觉坐标系,计算平面坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵;对第一图像进行图像分割,得到物料暂存区内每个物料的物料图像;将每个物料的物料图像与预存的物料匹配模型进行对比匹配,获取每个物料的边缘轮廓;根据物料的边缘轮廓,通过转换矩阵计算得到每个物料的中心坐标;控制工业机器人从一个端点坐标开始依次移动至每个物料的中心坐标,并在每个中心坐标处抓取物料,直至工业机器人移动至另一个端点坐标。本发明能够针对不同物料进行定位,提高稳定性以及定位精度。
Description
技术领域
本发明涉及工业机器人技术领域,特别是涉及一种工业机器人的抓取定位方法。
背景技术
机器人视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,并不仅仅是人眼的简单延伸,更重要的是具有人脑的一部分功能。从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉的最大特点是速度快、信息量大、功能多。
将工业机器人与视觉技术进行结合,帮助工业机器人胜任更加智能化的工作,已经成为工业机器人应用领域的一种趋势。目前应用于学校进行机器人及视觉相结合的实训设备是为工业机器人行业培训工程技术人才的重要教学设备。
目前,实训设备采用传统方式抓取物料时要求物料的摆放位置及角度必须固定,不同尺寸和形状的物料需要不同定位工装设备,存在成本高、效率低、自动化程度低、柔性低等缺点。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种工业机器人的抓取定位方法,能够针对不同物料进行定位,提高稳定性以及定位精度。
为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种工业机器人的抓取定位方法,包括以下步骤:建立平面坐标系,在所述平面坐标系中标记物料暂存区的两个端点坐标,其中,所述物料暂存区为长条形;对所述物料暂存区进行图像采集,得到第一图像;根据所述第一图像建立视觉坐标系,计算平面坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵;对所述第一图像进行图像分割,得到所述物料暂存区内每个物料的物料图像;将每个物料的物料图像与预存的物料匹配模型进行对比匹配,获取每个物料的边缘轮廓;根据所述物料的边缘轮廓,通过转换矩阵计算得到每个物料的中心坐标;控制所述工业机器人从一个端点坐标开始依次移动至每个物料的中心坐标,并在每个中心坐标处抓取物料,直至所述工业机器人移动至另一个端点坐标。
优选的,所述根据所述物料的边缘轮廓,通过转换矩阵计算得到每个物料的中心坐标的步骤具体包括:根据所述物料的边缘轮廓计算出每个物料的最小包矩形,计算出矩形的中心点在视觉坐标系中的坐标;根据所述中心点在视觉坐标系中的坐标,通过转换矩阵标定到平面坐标系中,得到每个物料的中心坐标。
本发明的有益效果是:区别于现有技术的情况,本发明只需要物料排放在物料暂存区,无需规定物料的尺寸和形状,采用视觉定位的方式来定位每个物料,无需机械定位,工业机器人根据每个物料的定位进行移动和抓取,从而能够针对不同物料进行定位,提高稳定性以及定位精度,可以提高工业机器人的智能化和效率。
附图说明
图1是本发明实施例的工业机器人的抓取定位方法的流程示意图。
具体实施例
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,是本发明实施例的工业机器人的抓取定位方法的流程示意图。本实施例的抓取定位方法包括以下步骤:
S1:建立平面坐标系,在平面坐标系中标记物料暂存区的两个端点坐标,其中,物料暂存区为长条形。
其中,工业机器人在工作时,除了夹取物料以及码垛物料外,是在一个平面内移动的,通过建立平面坐标系,可以方便获取工业机器人的位置坐标。物料暂存区的两个端点坐标为物料暂存区的长度方向的起始坐标和结束坐标。物料暂存区例如为一个条形槽,物料可以放在沿物料暂存区的长度方向排放在条形槽内。
S2:对物料暂存区进行图像采集,得到第一图像。
S3:根据第一图像建立视觉坐标系,计算平面坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵。
本发明实施例可以采用了三点法,用三点计算视觉坐标系和平面坐标系的关系,认为这三点在视觉坐标系下的值为:
在平面坐标系下的值为:
使用R1点作为参考,视觉坐标系和平面坐标系的关系建立如下:
是平面坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵。只要目标在视觉坐标系下的坐标被确认,就可以计算它在平面坐标系下的坐标。
S4:对第一图像进行图像分割,得到物料暂存区内每个物料的物料图像。
其中,图像分割是用来从一个图像中提取一部分特征。运用了不同的图像分割方法,例如阈值分割法、区域分割法、边缘分割法等。本实施例中采用了阈值分割法,由于物料暂存区内除了物料之外的图像的特征几乎一致,因而根据物料所在区域的阈值,对其进行二值化,得到的高亮的区域即为图像分割要获得的区域。
S5:将每个物料的物料图像与预存的物料匹配模型进行对比匹配,获取每个物料的边缘轮廓。
其中,预存的物料匹配模型是在离线状态下对各种物料进行离线训练得到的,读取之后将物料匹配模型进行存储备用。
S6:根据物料的边缘轮廓,通过转换矩阵计算得到每个物料的中心坐标。
其中,获取物料的边缘轮廓后,边缘点的坐标就可以确定。这里选择4个极限点(+X,+Y最大,-X,-Y最小),得到这4个点为:
S1(x1,y1),x1=max(x1,x2,x3,x4…xn);
S2(x2,y2),y2=max(y1,y2,y3,y4…yn);
S3(x3,y3),x3=min(x1,x2,x3,x4…xn);
S4(x4,y4),y4=min(y1,y2,y3,y4…yn);
这四个点的中点坐标即为目标的中心坐标:
S0(x0,y0)=center[S1,S2,S3,S4]。
S7:控制工业机器人从一个端点坐标开始依次移动至每个物料的中心坐标,并在每个中心坐标处抓取物料,直至工业机器人移动至另一个端点坐标。
其中,每个物料的中心坐标确定后,可以从控制工业机器人从物料暂存区的起始坐标开始移动至第一个中心坐标,抓取物料后进行相应操作后,再移动至第二个中心坐标,继续物料后进行相应操作后,再移动至下一个中心坐标,直至从最后一个中心坐标移动至结束坐标。
在本实施例中,步骤S6具体包括:
根据物料的边缘轮廓计算出每个物料的最小包矩形,计算出矩形的中心点在视觉坐标系中的坐标;
根据中心点在视觉坐标系中的坐标,通过转换矩阵标定到平面坐标系中,得到每个物料的中心坐标。
通过上述方式,本发明实施例的工业机器人的抓取定位方法只需要物料排放在物料暂存区,无需规定物料的尺寸和形状,采用视觉定位的方式来定位每个物料,无需机械定位,工业机器人根据每个物料的定位进行移动和抓取,从而能够针对不同物料进行定位,提高稳定性以及定位精度,可以提高工业机器人的智能化和效率。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (2)
1.一种工业机器人的抓取定位方法,其特征在于,包括以下步骤:
建立平面坐标系,在所述平面坐标系中标记物料暂存区的两个端点坐标,其中,所述物料暂存区为长条形;
对所述物料暂存区进行图像采集,得到第一图像;
根据所述第一图像建立视觉坐标系,计算平面坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵;
对所述第一图像进行图像分割,得到所述物料暂存区内每个物料的物料图像;
将每个物料的物料图像与预存的物料匹配模型进行对比匹配,获取每个物料的边缘轮廓;
根据所述物料的边缘轮廓,通过转换矩阵计算得到每个物料的中心坐标;
控制所述工业机器人从一个端点坐标开始依次移动至每个物料的中心坐标,并在每个中心坐标处抓取物料,直至所述工业机器人移动至另一个端点坐标。
2.根据权利要求1所述的抓取定位方法,其特征在于,所述根据所述物料的边缘轮廓,通过转换矩阵计算得到每个物料的中心坐标的步骤具体包括:
根据所述物料的边缘轮廓计算出每个物料的最小包矩形,计算出矩形的中心点在视觉坐标系中的坐标;
根据所述中心点在视觉坐标系中的坐标,通过转换矩阵标定到平面坐标系中,得到每个物料的中心坐标。
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