CN113269723A - 三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取*** - Google Patents

三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取*** Download PDF

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CN113269723A CN202110448019.2A CN202110448019A CN113269723A CN 113269723 A CN113269723 A CN 113269723A CN 202110448019 A CN202110448019 A CN 202110448019A CN 113269723 A CN113269723 A CN 113269723A
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于涵诚
夏旻垚
刘海萍
汪内利
朱熙豪
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Abstract

本发明属于工业自动化控制技术领域，公开了一种三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，包括：图像采集模块、输入模块、图像处理模块、中央控制模块、目标匹配模块、零部件标注模块、三维定位模块、机械手定位模块、测距模块、标定模块、抓取参数确定模块以及抓取模块。本发明提供的基于视觉分析的零部件定位及抓取方法，能够对复杂环境下的杂乱零件进行识别提取，准确计算出零件空间位置信息，并完成抓取工作，本发明能够针对不同零件实现实时、准确、可靠的抓取。本发明对零部件的相应图像数据进行处理，能够提高识别的准确性，本发明省去了零件定位工装，大大降低了工业生产线上的成本。

Description

三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***
技术领域
本发明属于工业自动化控制技术领域，尤其涉及一种三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***。
背景技术
目前：随着科技不断地发展，机器人的应用范围变得越来越广泛，进入了家庭娱乐、工业生产等多个不同的领域。要适应环境变化、独立工作的同时，这也带来了一些新的挑战，比如要求机器人需力以及具备更高的性等。智能机器人应该不仅能能够感知环境，还需要能与环境互动。而在所有这些力中，目标的识别和抓取是最基本且重要的一个能力，因为它将为社会带来巨大的生产力。
为了方便储存与运输一些小型零件，通常情况下是将零件整包包装，当需要安装零件时，需要将零件排列、抓取、检验及安装，如果由人工操作，误差大、效率低且容易破坏零件。同时现有的零件抓取机械手都只能执行单一的重复抓取任务，其不能进行零件的识别以及无序抓取，且抓取与识别精准度不高。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的零件抓取机械手都只能执行单一的重复抓取任务，其不能进行零件的识别以及无序抓取，且抓取与识别精准度不高。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***。
本发明是这样实现的，一种三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***包括：
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于获取零部件以及零部件预计存储位置周边图像；
输入模块，与中央控制模块连接，用于利用输入设备输入待抓取零件的相应参数、图像或其他信息；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的图像数据进行去噪、增强处理；
所述对采集的图像数据进行去噪包括：
对采集的图像数据进行多层小波分解，以获得对应的多层小波系数；根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；
所述每层小波系数对应的噪声阈值确定公式如下：
Figure BDA0003037583740000021
其中，g为所述采集的图像数据的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述采集的图像数据进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数；
利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；
所述基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数为：
Figure BDA0003037583740000022
其中，
Figure BDA0003037583740000023
表示对(wpq)k进行改进后的第k层小波系数，sgn((wpq)k)表示取(wpq)k的符号，h是调节参数；
利用去噪处理后的多层小波系数重构所述采集的图像数据对应的原始图像；
中央控制模块，与图像采集模块、输入模块、图像处理模块、目标匹配模块、零部件标注模块、三维定位模块、机械手定位模块、测距模块、标定模块、抓取参数确定模块以及抓取模块连接，用于利用单片机、中央处理器或控制器控制各个模块正常工作；
目标匹配模块，与中央控制模块连接，用于基于增强后的图像数据以及输入的待抓取零件的相应参数、图像或其他信息确定待抓取零部件在图像中的位置；
零部件标注模块，与中央控制模块连接，用于对图像中的待抓取的零部件进行标注；
三维定位模块，与中央控制模块连接，用于基于增强处理后的图像数据进行零部件以及预订摆放位置的定位。
进一步，所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***还包括：
机械手定位模块，与中央控制模块连接，用于进行机械手的定位；
测距模块，与中央控制模块连接，用于基于机械手的定位、零部件以及预订摆放位置的定位进行机械手与零部件以及预计摆放位置的测距；
标定模块，与中央控制模块连接，用于进行机械手的标定；
抓取参数确定模块，与中央控制模块连接，用于基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数；
抓取模块，与中央控制模块连接，用于基于抓取参数控制机械手进行零部件的抓取。
进一步，所述基于增强处理后的图像数据进行零部件定位包括：
(1)基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景；
(2)从所述三维场景图像中的各三维图像点的参考特征向量中，查找与所述增强后的图像数据中的各二维图像点的待匹配特征向量，分别对应的目标特征向量；
(3)根据所述目标特征向量以及所述待匹配特征向量之间的对应关系，确定获取所述增强后的图像数据时图像采集设备的姿态数据；
(4)基于相应的三维图像以及获得的姿态数据确定零部件的坐标位置。
进一步，所述基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景包括：
获取增强后的图像数据，以及所述增强后的图像数据对应的点云数据；根据所述点云数据的点云采集设备对应的点云三维坐标，以及所述增强后的图像数据的图像采集设备对应的图像二维坐标之间的坐标对应关系，将所述目标二维图像中的二维图像点的特征向量，赋予所述点云数据中的三维图像点；根据所述点云数据中，具有特征向量的各所述三维图像点，得到所述增强后的图像数据对应的三维场景图像。
进一步，所述基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数包括：
(1)提取待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓；同时基于机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置的三维坐标获得互不平行的第一向量和第二向量；
(2)根据所述第一向量和所述第二向量确定机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置所在面的法向量；
(3)根据所述法向量以及机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置的三维坐标，计算提取得到的所述零部件轮廓在预设坐标系下的变换矩阵，根据所述变换矩阵计算抓取所述零部件需要绕所述预设坐标系X轴、Y轴和Z轴的旋转角度。
进一步，步骤(1)中，所述提取待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓包括：
1)获取采集的包含零部件的第一图像数据，并计算所述第一图像与预存储的样本图像的缩放比例，并根据缩放比例将存储的所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像，得到所述零部件的第一形状轮廓；
2)从所述第一图像中缩小提取包含所述待识别物体的第二图像；计算所述第二图像与所述第一形状轮廓的缩放比例，并根据所述第二图像与所述第一形状轮廓的缩放比例，调整所述第一形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第二形状轮廓；
3)根据存储的所述第一图像上的任一特征点调整所述第二形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第三形状轮廓；根据存储的所述样本图像的纹理模型调整所述第三形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第四形状轮廓，即为待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓。
进一步，所述缩放比例包括：第一图像与样本图像的第一宽度比值，以及第一图像与样本图像的第一高度比值。
进一步，步骤1)中，所述根据缩放比例将存储的所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像包括：
根据所述第一宽度比值和所述样本图像的形状模型的宽度，计算仿射变换后所述样本图像的形状模型的宽度，并根据所述第一高度比值和所述样本图像的形状模型的高度，计算仿射变换后所述样本图像的形状模型的高度；根据计算得到的所述样本图像的形状模型的高度、以及所述样本图像的形状模型的高度，将所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供的基于视觉分析的零部件定位及抓取方法，能够对复杂环境下的杂乱零件进行识别提取，准确计算出零件空间位置信息，并完成抓取工作，本发明能够针对不同零件实现实时、准确、可靠的抓取。
本发明对零部件的相应图像数据进行处理，能够提高识别的准确性，本发明省去了零件定位工装，大大降低了工业生产线上的成本；而且不受生产线上光照不均的影响，能够精确地抓取目标零件，提高了工作的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***结构示意图；
图中：1、图像采集模块；2、输入模块；3、图像处理模块；4、中央控制模块；5、目标匹配模块；6、零部件标注模块；7、三维定位模块；8、机械手定位模块；9、测距模块；10、标定模块；11、抓取参数确定模块；12、抓取模块。
图2是本发明实施例提供的对采集的图像数据进行去噪的方法流程图。
图3是本发明实施例提供的基于增强处理后的图像数据进行零部件定位的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***包括：
图像采集模块1，与中央控制模块4连接，用于获取零部件以及零部件预计存储位置周边图像；
输入模块2，与中央控制模块4连接，用于利用输入设备输入待抓取零件的相应参数、图像或其他信息；
图像处理模块3，与中央控制模块4连接，用于对采集的图像数据进行去噪、增强处理；
中央控制模块4，与图像采集模块1、输入模块2、图像处理模块3、目标匹配模块5、零部件标注模块6、三维定位模块7、机械手定位模块8、测距模块9、标定模块10、抓取参数确定模块11以及抓取模块12连接，用于利用单片机、中央处理器或控制器控制各个模块正常工作；
目标匹配模块5，与中央控制模块4连接，用于基于增强后的图像数据以及输入的待抓取零件的相应参数、图像或其他信息确定待抓取零部件在图像中的位置；
零部件标注模块6，与中央控制模块4连接，用于对图像中的待抓取的零部件进行标注；
三维定位模块7，与中央控制模块4连接，用于基于增强处理后的图像数据进行零部件以及预订摆放位置的定位；
机械手定位模块8，与中央控制模块4连接，用于进行机械手的定位；
测距模块9，与中央控制模块4连接，用于基于机械手的定位、零部件以及预订摆放位置的定位进行机械手与零部件以及预计摆放位置的测距；
标定模块10，与中央控制模块4连接，用于进行机械手的标定；
抓取参数确定模块11，与中央控制模块4连接，用于基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数；
抓取模块12，与中央控制模块4连接，用于基于抓取参数控制机械手进行零部件的抓取。
如图2所示，本发明实施例提供的对采集的图像数据进行去噪包括：
S101，对采集的图像数据进行多层小波分解，以获得对应的多层小波系数；
S102，根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；
S103，利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；
S104，利用去噪处理后的多层小波系数重构所述采集的图像数据对应的原始图像。
本发明实施例提供的每层小波系数对应的噪声阈值确定公式如下：
Figure BDA0003037583740000081
其中，g为所述采集的图像数据的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述采集的图像数据进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数；
本发明实施例提供的基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数为：
Figure BDA0003037583740000082
其中，
Figure BDA0003037583740000091
表示对(wpq)k进行改进后的第k层小波系数，sgn((wpq)k)表示取(wpq)k的符号，h是调节参数。
如图3所示，本发明实施例提供的基于增强处理后的图像数据进行零部件定位包括：
S201，基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景；
S202，从所述三维场景图像中的各三维图像点的参考特征向量中，查找与所述增强后的图像数据中的各二维图像点的待匹配特征向量，分别对应的目标特征向量；
S203，根据所述目标特征向量以及所述待匹配特征向量之间的对应关系，确定获取所述增强后的图像数据时图像采集设备的姿态数据；
S204，基于相应的三维图像以及获得的姿态数据确定零部件的坐标位置。
如图4所示，本发明实施例提供的基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景包括：
S301，获取增强后的图像数据，以及所述增强后的图像数据对应的点云数据；
S302，根据所述点云数据的点云采集设备对应的点云三维坐标，以及所述增强后的图像数据的图像采集设备对应的图像二维坐标之间的坐标对应关系；
S303，将所述目标二维图像中的二维图像点的特征向量，赋予所述点云数据中的三维图像点；
S304，根据所述点云数据中，具有特征向量的各所述三维图像点，得到所述增强后的图像数据对应的三维场景图像。
如图5所示，本发明实施例提供的基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数包括：
S401，提取待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓；同时基于机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置的三维坐标获得互不平行的第一向量和第二向量；
S402，根据所述第一向量和所述第二向量确定机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置所在面的法向量；
S403，根据所述法向量以及机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置的三维坐标，计算提取得到的所述零部件轮廓在预设坐标系下的变换矩阵，根据所述变换矩阵计算抓取所述零部件需要绕所述预设坐标系X轴、Y轴和Z轴的旋转角度。
步骤S401中，本发明实施例提供的提取待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓包括：
获取采集的包含零部件的第一图像数据，并计算所述第一图像与预存储的样本图像的缩放比例，并根据缩放比例将存储的所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像，得到所述零部件的第一形状轮廓；
从所述第一图像中缩小提取包含所述待识别物体的第二图像；计算所述第二图像与所述第一形状轮廓的缩放比例，并根据所述第二图像与所述第一形状轮廓的缩放比例，调整所述第一形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第二形状轮廓；
根据存储的所述第一图像上的任一特征点调整所述第二形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第三形状轮廓；根据存储的所述样本图像的纹理模型调整所述第三形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第四形状轮廓，即为待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓。
本发明实施例提供的缩放比例包括：第一图像与样本图像的第一宽度比值，以及第一图像与样本图像的第一高度比值。
本发明实施例提供的根据缩放比例将存储的所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像包括：
根据所述第一宽度比值和所述样本图像的形状模型的宽度，计算仿射变换后所述样本图像的形状模型的宽度，并根据所述第一高度比值和所述样本图像的形状模型的高度，计算仿射变换后所述样本图像的形状模型的高度；根据计算得到的所述样本图像的形状模型的高度、以及所述样本图像的形状模型的高度，将所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***包括：
图像采集模块，与中央控制模块连接，用于获取零部件以及零部件预计存储位置周边图像；
输入模块，与中央控制模块连接，用于利用输入设备输入待抓取零件的相应参数、图像或其他信息；
图像处理模块，与中央控制模块连接，用于对采集的图像数据进行去噪、增强处理；
所述对采集的图像数据进行去噪包括：
对采集的图像数据进行多层小波分解，以获得对应的多层小波系数；根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；
所述每层小波系数对应的噪声阈值确定公式如下：
Figure FDA0003037583730000011
其中，g为所述采集的图像数据的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述采集的图像数据进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数；
利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；
所述基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数为：
Figure FDA0003037583730000012
其中，
Figure FDA0003037583730000013
表示对(wpq)k进行改进后的第k层小波系数，sgn((wpq)k)表示取(wpq)k的符号，h是调节参数；
利用去噪处理后的多层小波系数重构所述采集的图像数据对应的原始图像；
中央控制模块，与图像采集模块、输入模块、图像处理模块、目标匹配模块、零部件标注模块、三维定位模块、机械手定位模块、测距模块、标定模块、抓取参数确定模块以及抓取模块连接，用于利用单片机、中央处理器或控制器控制各个模块正常工作；
目标匹配模块，与中央控制模块连接，用于基于增强后的图像数据以及输入的待抓取零件的相应参数、图像或其他信息确定待抓取零部件在图像中的位置；
零部件标注模块，与中央控制模块连接，用于对图像中的待抓取的零部件进行标注；
三维定位模块，与中央控制模块连接，用于基于增强处理后的图像数据进行零部件以及预订摆放位置的定位。
2.如权利要求1所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***还包括：
机械手定位模块，与中央控制模块连接，用于进行机械手的定位；
测距模块，与中央控制模块连接，用于基于机械手的定位、零部件以及预订摆放位置的定位进行机械手与零部件以及预计摆放位置的测距；
标定模块，与中央控制模块连接，用于进行机械手的标定；
抓取参数确定模块，与中央控制模块连接，用于基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数；
抓取模块，与中央控制模块连接，用于基于抓取参数控制机械手进行零部件的抓取。
3.如权利要求1所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，所述基于增强处理后的图像数据进行零部件定位包括：
(1)基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景；
(2)从所述三维场景图像中的各三维图像点的参考特征向量中，查找与所述增强后的图像数据中的各二维图像点的待匹配特征向量，分别对应的目标特征向量；
(3)根据所述目标特征向量以及所述待匹配特征向量之间的对应关系，确定获取所述增强后的图像数据时图像采集设备的姿态数据；
(4)基于相应的三维图像以及获得的姿态数据确定零部件的坐标位置。
4.如权利要求3所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，所述基于增强后的图像数据获取相应的三维图像场景包括：
获取增强后的图像数据，以及所述增强后的图像数据对应的点云数据；根据所述点云数据的点云采集设备对应的点云三维坐标，以及所述增强后的图像数据的图像采集设备对应的图像二维坐标之间的坐标对应关系，将所述目标二维图像中的二维图像点的特征向量，赋予所述点云数据中的三维图像点；根据所述点云数据中，具有特征向量的各所述三维图像点，得到所述增强后的图像数据对应的三维场景图像。
5.如权利要求2所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，所述基于机械手的定位、待抓取零部件的定位以及预订摆放位置信息以及测距结果确定抓取的参数包括：
(1)提取待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓；同时基于机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置的三维坐标获得互不平行的第一向量和第二向量；
(2)根据所述第一向量和所述第二向量确定机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置所在面的法向量；
(3)根据所述法向量以及机械手、待抓取零部件以及预订摆放位置的三维坐标，计算提取得到的所述零部件轮廓在预设坐标系下的变换矩阵，根据所述变换矩阵计算抓取所述零部件需要绕所述预设坐标系X轴、Y轴和Z轴的旋转角度。
6.如权利要求5所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，步骤(1)中，所述提取待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓包括：
1)获取采集的包含零部件的第一图像数据，并计算所述第一图像与预存储的样本图像的缩放比例，并根据缩放比例将存储的所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像，得到所述零部件的第一形状轮廓；
2)从所述第一图像中缩小提取包含所述待识别物体的第二图像；计算所述第二图像与所述第一形状轮廓的缩放比例，并根据所述第二图像与所述第一形状轮廓的缩放比例，调整所述第一形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第二形状轮廓；
3)根据存储的所述第一图像上的任一特征点调整所述第二形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第三形状轮廓；根据存储的所述样本图像的纹理模型调整所述第三形状轮廓，得到所述第一图像上所述待识别物体的第四形状轮廓，即为待抓取零部件在采集的图像中的所有轮廓。
7.如权利要求6所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，所述缩放比例包括：第一图像与样本图像的第一宽度比值，以及第一图像与样本图像的第一高度比值。
8.如权利要求6所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***，其特征在于，步骤1)中，所述根据缩放比例将存储的所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像包括：
根据所述第一宽度比值和所述样本图像的形状模型的宽度，计算仿射变换后所述样本图像的形状模型的宽度，并根据所述第一高度比值和所述样本图像的形状模型的高度，计算仿射变换后所述样本图像的形状模型的高度；根据计算得到的所述样本图像的形状模型的高度、以及所述样本图像的形状模型的高度，将所述样本图像的形状模型仿射投影到所述第一图像。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以应用如权利要求1-8任意一项所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机应用如权利要求1-8任意一项所述三维视觉定位与机械手协同工作的零部件无序抓取***。
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