CN111015650A - 一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法 - Google Patents

一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，包括工业机器人、数据传输***和数据云处理平台，所述工业机器人机体内设置有数据采集***，且数据采集***与数据传输***相连接，并且数据采集***通过数据传输***与数据云处理平台相连接，所述数据云处理平台分别与三维构建***以及地图构建***相连接，所述地图构建***与路径规划***相连接，且路径规划***通过数据传输***与工业机器人相互连接。该多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法，方便根据工业机器人的具体工作环境实时生成周围环境以及目标物的三维信息以及行走路径，因而能够灵活的适应不同的工作环境，避免需要按照规定的路线进行行进。

Description

一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法
技术领域
本发明涉及工业机器人智能视觉***技术领域，具体为一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法。
背景技术
工业机器人即在工业制造领域用于替代人力的自动化机械设备，在工业厂房中，往往摆设着大量的机械设备以及成品半成品工件，当工业机器人需要准确并快速的拿取对应的物品时，往往需要倚靠智能视觉***对物品的具***置，具体外形以及畅通的路径进行分析判断，故智能视觉***是工业机器人能够进行高效率工作的重要保障；
现在的工业机器人往往不具备智能视觉***，只能够在预先设定好的路线上进行来回运动工作，从而相关的需要拿取的物件只能够由人工摆放到指定位置供工业机器人进行拿取，此种工业机器人的工作方式极其不灵活，同时影响工作效率；
同时上述的工业机器人的传统工作模式应变能力不够，例如在行走路径上出现障碍物则不能够进行及时避让，导致工业机器人容易出现碰撞损坏的情况，并且一旦目标位置发生更改，则无法对目标物进行准确拿取。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法，以解决上述背景技术中提出的工业机器人的传统工作模式应变能力不够，例如在行走路径上出现障碍物则不能够进行及时避让，导致工业机器人容易出现碰撞损坏的情况，并且一旦目标位置发生更改，则无法对目标物进行准确拿取的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，包括工业机器人、数据传输***和数据云处理平台，所述工业机器人机体内设置有数据采集***，且数据采集***与数据传输***相连接，并且数据采集***通过数据传输***与数据云处理平台相连接，所述数据云处理平台分别与三维构建***以及地图构建***相连接，且三维构建***通过数据云处理平台与地图构建***相连接，所述地图构建***与路径规划***相连接，且路径规划***通过数据传输***与工业机器人相互连接。
优选的，所述数据采集***包括红外采集***和CCD图像采集***，且红外采集***与CCD图像采集***为同级并列工作的两个独立***。
优选的，所述红外采集***包括红外成像以及红外测距两个模块，且红外成像即对光线较差的条件下对周围的物体进行图像成像采集，并且红外测距即采用红外测距技术测定工业机器人与周围目标物之间的距离。
优选的，所述路径规划***包括障碍物规避和物体识别定位两个子***，且障碍物规避和物体识别定位两个子***为同级并列工作的两个独立子***。
优选的，所述物体识别定位包含三维特征以及三维坐标两个模块，且三维特征即通过计算得出的工业机器人周围环境的三维特性，并且三维坐标即指工业机器人周围环境的三维具体坐标位置。
本发明提供另一种技术方案是提供一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***的工作方法，包括如下步骤：
S1：开启工业机器人上的数据采集***，此时数据采集***通过红外采集***以及CCD图像采集***两个子***对外部环境进行红外成像以及CCD图像采集，而红外采集***内的红外测距模块测定工业机器人与周围目标物之间的距离，得出详细数据；
S2：数据采集***采集到的图像数据以及距离数据等数据通过数据传输***传输至数据云处理平台进行集中处理；
S3：数据云处理平台将接收到的数据进行整合分析，且数据云处理平台应用三维构建***对完成整合分析的图像数据以及距离数据进行三维图像构建，形成以工业机器人为中心的周围环境的三维模型；
S4：数据云处理平台将三维构建***完成构建的三维图像数字模型通过地图构建***构建转换成工业机器人周围环境的实况地图，地图包括目标物以及行走环境等要素；
S5：完成转换的实况地图通过路径规划***对工业机器人的行走路径进行合理规划，规划的路径已采用障碍物规避***对沿途的障碍物进行规避，同时采用物体识别定位***对周围的目标物的三维特性以及三维坐标在规划的路径中进行了标记；
S6：包含目标物三维特性以及三维坐标标记的规划路径通过数据传输***传输回工业机器人体内，由工业机器人按照规划的路径进行工作执行。
优选的，所述S2步骤中的数据传输***即为GPRS无线数据传输***模块。
优选的，所述S4步骤中的三维构建***采用的是IBMR三维构建技术。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：该多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***及方法，
1、方便根据工业机器人的具体工作环境实时生成周围环境以及目标物的三维信息以及行走路径，因而能够灵活的适应不同的工作环境，避免需要按照规定的路线进行行进；
2、不需要人工将目标物放置到指定位置供工业机器人进行拿取，降低了工人的劳动强的同时，还能够避免出现因目标物出现位移情况带来的无法对目标物进行准确拿取的问题；
3、防止工业机器人出现无法绕过障碍物出现碰撞故障的问题，提升了工业机器人进行路线行走的灵活性，同时有利于使规划的路线更加合理。
附图说明
图1为本发明总流程示意图；
图2为本发明数据采集***结构示意图；
图3为本发明路径规划***结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，包括工业机器人、数据传输***和数据云处理平台，所述工业机器人机体内设置有数据采集***，且数据采集***与数据传输***相连接，并且数据采集***通过数据传输***与数据云处理平台相连接，所述数据云处理平台分别与三维构建***以及地图构建***相连接，且三维构建***通过数据云处理平台与地图构建***相连接，所述地图构建***与路径规划***相连接，且路径规划***通过数据传输***与工业机器人相互连接。
本例中的数据采集***包括红外采集***和CCD图像采集***，且红外采集***与CCD图像采集***为同级并列工作的两个独立***，方便对周围的环境以及物体进行多点位图像信息采集，避免出现因角度问题出现的采集的信息有遗漏的情况；
红外采集***包括红外成像以及红外测距两个模块，且红外成像即对光线较差的条件下对周围的物体进行图像成像采集，并且红外测距即采用红外测距技术测定工业机器人与周围目标物之间的距离，能够使工业机器人即使在光线不充足的情况下同样能够对物体信息进行采集，在进行图像信息采集的同时还能够测算出目标物体以及障碍物的具体距离；
路径规划***包括障碍物规避和物体识别定位两个子***，且障碍物规避和物体识别定位两个子***为同级并列工作的两个独立子***，能够在对目标物体进行拿取的行进过程中对路径中的障碍物进行规避，避免出现碰撞情况，同时避免工业机器人出现行进故障；
物体识别定位包含三维特征以及三维坐标两个模块，且三维特征即通过计算得出的工业机器人周围环境的三维特性，并且三维坐标即指工业机器人周围环境的三维具体坐标位置，能够对目标物的外形特性进行识别，同时也能够对路径周围的行走环境进行判断，方便对目标物进行准确拿取，因而不必将目标物放置于指定位置供工业机器人进行拿取；
为了更好的展现出工业机器人智能视觉***的具体流程，本实施例中提出一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***的工作方法，包括如下步骤；
第一步：开启工业机器人上的数据采集***，此时数据采集***通过红外采集***以及CCD图像采集***两个子***对外部环境进行红外成像以及CCD图像采集，而红外采集***内的红外测距模块测定工业机器人与周围目标物之间的距离，得出详细数据；
第二步：数据采集***采集到的图像数据以及距离数据等数据通过数据传输***传输至数据云处理平台进行集中处理，数据传输***即为GPRS无线数据传输***模块；
第三步：数据云处理平台将接收到的数据进行整合分析，且数据云处理平台应用三维构建***对完成整合分析的图像数据以及距离数据进行三维图像构建，形成以工业机器人为中心的周围环境的三维模型；
第四步：数据云处理平台将三维构建***完成构建的三维图像数字模型通过地图构建***构建转换成工业机器人周围环境的实况地图，地图包括目标物以及行走环境等要素，三维构建***采用的是IBMR三维构建技术；
第五步：完成转换的实况地图通过路径规划***对工业机器人的行走路径进行合理规划，规划的路径已采用障碍物规避***对沿途的障碍物进行规避，同时采用物体识别定位***对周围的目标物的三维特性以及三维坐标在规划的路径中进行了标记；
第六步：包含目标物三维特性以及三维坐标标记的规划路径通过数据传输***传输回工业机器人体内，由工业机器人按照规划的路径进行工作执行。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，包括工业机器人、数据传输***和数据云处理平台，其特征在于：所述工业机器人机体内设置有数据采集***，且数据采集***与数据传输***相连接，并且数据采集***通过数据传输***与数据云处理平台相连接，所述数据云处理平台分别与三维构建***以及地图构建***相连接，且三维构建***通过数据云处理平台与地图构建***相连接，所述地图构建***与路径规划***相连接，且路径规划***通过数据传输***与工业机器人相互连接。
2.根据权利要求1所述的一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，其特征在于：所述数据采集***包括红外采集***和CCD图像采集***，且红外采集***与CCD图像采集***为同级并列工作的两个独立***。
3.根据权利要求2所述的一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，其特征在于：所述红外采集***包括红外成像以及红外测距两个模块，且红外成像即对光线较差的条件下对周围的物体进行图像成像采集，并且红外测距即采用红外测距技术测定工业机器人与周围目标物之间的距离。
4.根据权利要求1所述的一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，其特征在于：所述路径规划***包括障碍物规避和物体识别定位两个子***，且障碍物规避和物体识别定位两个子***为同级并列工作的两个独立子***。
5.根据权利要求4所述的一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***，其特征在于：所述物体识别定位包含三维特征以及三维坐标两个模块，且三维特征即通过计算得出的工业机器人周围环境的三维特性，并且三维坐标即指工业机器人周围环境的三维具体坐标位置。
6.一种如权利要求1所述的多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***的工作方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：开启工业机器人上的数据采集***，此时数据采集***通过红外采集***以及CCD图像采集***两个子***对外部环境进行红外成像以及CCD图像采集，而红外采集***内的红外测距模块测定工业机器人与周围目标物之间的距离，得出详细数据；
S2：数据采集***采集到的图像数据以及距离数据等数据通过数据传输***传输至数据云处理平台进行集中处理；
S3：数据云处理平台将接收到的数据进行整合分析，且数据云处理平台应用三维构建***对完成整合分析的图像数据以及距离数据进行三维图像构建，形成以工业机器人为中心的周围环境的三维模型；
S4：数据云处理平台将三维构建***完成构建的三维图像数字模型通过地图构建***构建转换成工业机器人周围环境的实况地图，地图包括目标物以及行走环境等要素；
S5：完成转换的实况地图通过路径规划***对工业机器人的行走路径进行合理规划，规划的路径已采用障碍物规避***对沿途的障碍物进行规避，同时采用物体识别定位***对周围的目标物的三维特性以及三维坐标在规划的路径中进行了标记；
S6：包含目标物三维特性以及三维坐标标记的规划路径通过数据传输***传输回工业机器人体内，由工业机器人按照规划的路径进行工作执行。
7.根据权利要求6所述的一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***的工作方法，其特征在于：所述S2步骤中的数据传输***即为GPRS无线数据传输***模块。
8.根据权利要求6所述的一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉***的工作方法，其特征在于：所述S4步骤中的三维构建***采用的是IBMR三维构建技术。
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