CN110170459A - 基于视觉检测的机器人分拣方法 - Google Patents
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- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
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Abstract
本发明基于视觉检测的机器人分拣方法,包括如下步骤:1)进行数据包处理;2)产品定心;3)产品过滤:4)更新机器人抓取范围,并进行抓取装箱:机器人从相机列表中提取产品,在每个扫面周期中会扫面一遍列表,当产品在机器人抓取范围内时,该产品的机器人抓取属性被置为True;当机器人抓取时会判断改产品的机器人抓取属性是否为True,若为True,机器人则会抓取,抓取结束后,该产品的机器人抓取属性被置为False;5)装箱时进行计算,在技术达到满箱值时,进行包装箱更换。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制技术及自动化生产设备技术领域,具体的,其展示一种基于视觉检测的机器人分拣方法。
背景技术
随着社会生活的不断发展进步,社会生活中的产品种类也越来越多,如圆饼状食品,其在生产后一般采用人工进行分拣装箱,在装箱过程中存在如下问题:
1)人工分拣,主观性强,存在装箱数量不一问题;
2)人工分拣,在长时间做业情况下,容易忽视具有缺陷产品,影响保证质量;
3)人工分拣效率低,且人力成本高,不利于企业高效生产和优化生产成本实施。
因此,有必要提供一种基于视觉检测的机器人分拣方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于视觉检测的机器人分拣方法。
技术方案如下:
一种基于视觉检测的机器人分拣方法,包括如下步骤:
1)进行数据包处理;
2)产品定心;
3)产品过滤:
设定公式: ,Yn-y<Ҩ (1);
Ҩ为过滤半径,rBn为当前列表中产品拍照瞬间测量编码器值;
当测量编码器值出现跳变时rB = rB + 皮带模值;
rB为当前产品拍照瞬间的测量编码器值,Yn为产品列表中拍照瞬间的Y轴坐标,y为当前产品的Y轴坐标;
前产品与列表中任意产品坐标相差值小于过滤半径时,则认为当前与列表中的产品为同一产品,当前产品将不被写入产品列表。
4)更新机器人抓取范围,并进行抓取装箱:
机器人从相机列表中提取产品,在每个扫面周期中会扫面一遍列表,当产品在机器人抓取范围内时,该产品的机器人抓取属性被置为True;当机器人抓取时会判断改产品的机器人抓取属性是否为True,若为True,机器人则会抓取,抓取结束后,该产品的机器人抓取属性被置为False;
5)装箱时进行计算,在技术达到满箱值时,进行包装箱更换 。
进一步的,步骤1)具体为:
1-1)产品于输送带上进行输送,到达视觉检测器处,粗发照相机进行拍照后行产品定心;
1-2)接收数据包,并进行数据包校验,数据包校验位为1继续解析数据包,不为1再次触发照相机拍照;
1-3)解析数据包,并将数据放入一堆数组;
1-4)记录当前解码器值;
1-5)判定解析后的各种缺陷标志位收为1,否将产品抓取属性定义为ture;是则将产品抓取属性定义为false;
1-6)将数组与列表中所有产品进行比较,是否为同一产品,是将产品放入产品列表,否则返回再次触发照相机拍照;
1-7)数据解析结束。
进一步的,步骤4)中,抓取范围设定方法如下:
4-1)设定机器人抓取半径;
4-2)设定抓取区间,具体为设定Line1和Line2两条界限,产品处于Line1和Line2件的住区半径内,为可抓取茶农,否为不抓取产品。
与现有技术相比,本发明同时视觉的智能控制机器人进行中抓取装箱,保证包装的高效有序进行,减少对人力资源的占用,同时避免缺陷产品的装入,保证包装质量。
附图说明
图1是本发明的产品过滤的示意图之一。
图2是本发明的产品过滤的示意图之二。
图3是本发明的抓拍抓取范围定义的示意图。
图4是本发明的数据包解析的流程示意图。
具体实施方式
实施例:
请参阅图1至图3,本实施例展示一种基于视觉检测的机器人分拣方法,包括如下步骤:
1)进行数据包处理;
2)产品定心;
3)产品过滤:
设定公式: , Yn-y < Ҩ (1);
Ҩ为过滤半径,rBn为当前列表中产品拍照瞬间测量编码器值;
当测量编码器值出现跳变时rB = rB + 皮带模值;
rB为当前产品拍照瞬间的测量编码器值,Yn为产品列表中拍照瞬间的Y轴坐标,y为当前产品的Y轴坐标;
前产品与列表中任意产品坐标相差值小于过滤半径时,则认为当前与列表中的产品为同一产品,当前产品将不被写入产品列表。
4)更新机器人抓取范围,并进行抓取装箱:
机器人从相机列表中提取产品,在每个扫面周期中会扫面一遍列表,当产品在机器人抓取范围内时,该产品的机器人抓取属性被置为True;当机器人抓取时会判断改产品的机器人抓取属性是否为True,若为True,机器人则会抓取,抓取结束后,该产品的机器人抓取属性被置为False;
5)装箱时进行计算,在技术达到满箱值时,进行包装箱更换 。
当该产品超出机器人1抓取范围时,该产品的机器人1抓取属性将被置为False,该产品的机器人2抓取属性将被保留为true,这样留给机器人2抓取
进一步的,步骤1)具体为:
1-1)产品于输送带上进行输送,到达视觉检测器处,粗发照相机进行拍照后行产品定心;
1-2)接收数据包,并进行数据包校验,数据包校验位为1继续解析数据包,不为1再次触发照相机拍照;
1-3)解析数据包,并将数据放入一堆数组;
1-4)记录当前解码器值;
1-5)判定解析后的各种缺陷标志位收为1,否将产品抓取属性定义为ture;是则将产品抓取属性定义为false;
1-6)将数组与列表中所有产品进行比较,是否为同一产品,是将产品放入产品列表,否则返回再次触发照相机拍照;
1-7)数据解析结束。
进一步的,步骤4)中,抓取范围设定方法如下:
4-1)设定机器人抓取半径;
4-2)设定抓取区间,具体为设定Line1和Line2两条界限,产品处于Line1和Line2件的住区半径内,为可抓取茶农,否为不抓取产品。
与现有技术相比,本发明同时视觉的智能控制机器人进行中抓取装箱,保证包装的高效有序进行,减少对人力资源的占用,同时避免缺陷产品的装入,保证包装质量。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于视觉检测的机器人分拣方法,其特征在于:包括如下步骤:
1)进行数据包处理;
2)产品定心;
3)产品过滤:
设定公式:
为过滤半径,rBn为当前列表中产品拍照瞬间测量编码器值;
当测量编码器值出现跳变时rB=rB+皮带模值;
rB为当前产品拍照瞬间的测量编码器值,Yn为产品列表中拍照瞬间的Y轴坐标,y为当前产品的Y轴坐标;
前产品与列表中任意产品坐标相差值小于过滤半径时,则认为当前与列表中的产品为同一产品,当前产品将不被写入产品列表。
4)更新机器人抓取范围,并进行抓取装箱:
机器人从相机列表中提取产品,在每个扫面周期中会扫面一遍列表,当产品在机器人抓取范围内时,该产品的机器人抓取属性被置为True;当机器人抓取时会判断改产品的机器人抓取属性是否为True,若为True,机器人则会抓取,抓取结束后,该产品的机器人抓取属性被置为False;
5)装箱时进行计算,在技术达到满箱值时,进行包装箱更换。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉检测的机器人分拣方法,其特征在于:步骤1)具体为:
1-1)产品于输送带上进行输送,到达视觉检测器处,粗发照相机进行拍照后行产品定心;
1-2)接收数据包,并进行数据包校验,数据包校验位为1继续解析数据包,不为1再次触发照相机拍照;
1-3)解析数据包,并将数据放入一堆数组;
1-4)记录当前解码器值;
1-5)判定解析后的各种缺陷标志位收为1,否将产品抓取属性定义为ture;是则将产品抓取属性定义为false;
1-6)将数组与列表中所有产品进行比较,是否为同一产品,是将产品放入产品列表,否则返回再次触发照相机拍照;
1-7)数据解析结束。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于视觉检测的机器人分拣方法,其特征在于:步骤4)中,抓取范围设定方法如下:
4-1)设定机器人抓取半径;
4-2)设定抓取区间,具体为设定Line1和Line2两条界限,产品处于Line1和Line2件的住区半径内,为可抓取茶农,否为不抓取产品。
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