【技术实现步骤摘要】
：本专利技术涉及一种生产自动化方案，尤其涉及将机器视觉与工业生产相 结合的一种高效、智能的码垛设备。
技术介绍
：伴随着物流产业的飞速发展，国内外码垛技术实现了跨越式的进步。早 期的人工码垛，负载量低，吞吐量小，劳动成本高，搬运效率低，不能够满足自动化生产的需 求，在工业生产中，普遍用于自动化生产中的码垛机器人实质上是一种普通的工业搬运机 器人，主要负责执行装载和卸载的任务，且一般都采用示教的方法，预先设定好抓起点和摆 放点。这种工作方式不能够对生产线的情况分析判断，如不能够区分工件大小，不能够判断 工件是否合格，不能够对工件进行分拣，而只是被动的搬运，适应性极差。针对目前的不足， 将机器视觉与码垛机器人结合起来，使之具有人眼识别功能，对于保证产品质量、降低劳动 成本、优化作业布局、提高生产效率、增长经济效益、实现生产的自动化等方面具有十分重 要的意义。
技术实现思路
： 专利技术目的：本专利技术提供一种，其目的是解决 以往的方式效率低、智能化差的问题。 技术方案：本专利技术是通过以下技术方案实现的： -种，其特征在于：该方法包括摄像机标定、 图像特征提取匹配、几何中心的计算，抓取码垛几部分，具体步骤如下： (1)摄像机标定；首先利用改进型角点检测提高了角点定位速度，然后利用最小误 差函数提高了角点的检测精度，其次选定标定模板的中心区域参数结果作为初值求取畸变 系数，最后用Levenberg-Marquardt算法对全局参数进行优化，从而进一步提高标定精度， 为后续的研究工作奠定了良好的基础，缩短了程序开发的周...
【技术保护点】
一种基于视觉处理的机器人自动码垛方法，其特征在于：该方法包括摄像机标定、图像特征提取匹配、几何中心的计算，抓取码垛几部分，具体步骤如下： (1)摄像机标定；首先利用改进型角点检测提高了角点定位速度，然后利用最小误差函数提高了角点的检测精度，其次选定标定模板的中心区域参数结果作为初值求取畸变系数，最后用Levenberg‑Marquardt算法对全局参数进行优化，从而进一步提高标定精度，为后续的研究工作奠定了良好的基础，缩短了程序开发的周期； (2)图像特征提取与匹配；首先利用几何不变矩对工件图像进行快速的粗略识别，接着采用Hough变换检测边缘直线，并以直线夹角为参数形成Hough‑链码，通过匹配目标与模板的Hough‑链码来进一步识别工件；实验证明该算法能够准确，快速的识别工件； (3)几何中心的计算；首先求取多凸目标轮廓上的角点，然后针对每一个目标所有角点求取x轴向坐标值的最小坐标值、最大坐标值；y轴向坐标的最小坐标值、最大坐标值，这样把一幅图片的工件分割成N个目标块，然后利用一阶矩和零阶矩求取目标的质心坐标就可以分别对于不同目标进行求取质心； (4)分类码垛；由真空吸盘机械手对抓...
【技术特征摘要】
1. 一种基于视觉处理的机器人自动码垛方法，其特征在于：该方法包括摄像机标定、 图像特征提取匹配、几何中心的计算，抓取码垛几部分，具体步骤如下： (1) 摄像机标定；首先利用改进型角点检测提高了角点定位速度，然后利用最小误差 函数提高了角点的检测精度，其次选定标定模板的中心区域参数结果作为初值求取畸变系 数，最后用Levenberg-Marquardt算法对全局参数进行优化，从而进一步提高标定精度，为 后续的研究工作奠定了良好的基础，缩短了程序开发的周期； (2) 图像特征提取与匹配；首先利用几何不变矩对工件图像进行快速的粗略识别，接 着采用Hough变换检测边缘直线，并以直线夹角为参数形成Hough-链码，通过匹配目标与 模板的Hough-链码来进一步识别工件；实验证明该算法能够准确，快速的识别工件； (3) 几何中心的计算；首先求取多凸目标轮廓上的角点，然后针对每一个目标所有角 点求取X轴向坐标值的最小坐标值、最大坐标值；y轴向坐标的最小坐标值、最大坐标值，这 样把一幅图片的工件分割成N个目标块，然后利用一阶矩和零阶矩求取目标的质心坐标就 可以分别对于不同目标进行求取质心； (4) 分类码垛；由真空吸盘机械手对抓取的物体进行分类，而后对其进行逐层码垛。2. 根据权利要求1所述的基于视觉处理的机器人自动码垛方法，其特征在于：图像的 识别和定位方法如下： (1) Hough-链码流程： (a) 首先检测H...
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