The invention discloses a robot automatic sorting system and method, and obtain the stable video stream; video image is converted to HSV color channel image, the use of S channel image contains only the target of the first two value image, the use of H channel image contains only second of the target value of two images; the goal is to be sorted get the goods; the first two value image in the outline of the target, determine the shape of the target; the 22 gray value statistics gross in the image, the gray value of the object is determined by color. The sorting method of the invention can accurately distinguish the target shape and color, so as to facilitate the robot accurately corresponding area items are placed in the classification of objects placed unit, can be in a position to automatically classify the items, greatly improve the efficiency of sorting robot.
【技术实现步骤摘要】
一种机器人自动分拣方法及系统
本专利技术涉及物料自动分拣领域,特别是一种机器人自动分拣方法及系统。
技术介绍
传统的工业机器人都是采用机械的方式进行抓取和放置动作,无法在一个工位上自动地对物品进行分类处理,而有些自带视觉系统的工业机器人因集成的视觉功能简单,也无法做复杂的视觉检测,因此需要对传统的工业机器人的作业方式进行改进。
技术实现思路
本专利技术旨在提供一种机器人自动分拣方法及系统,使得机器人能自动根据物体的形状和颜色对物体进行分拣。为解决上述技术问题,本专利技术所采用的技术方案是:一种机器人自动分拣方法,包括以下步骤:1)获取视频流;2)对所述视频流进行分析,通过帧差法判断是否为稳定的视频流图像,若是,则将所述视频流图像转换为HSV颜色通道图像,利用S通道图像得到只包含目标的第一二值图像,利用H通道图像得到只包含目标的第二二值图像;所述目标即待分拣物品;3)获取所述第一二值图像中目标的轮廓,确定目标的形状;统计所述第二二值图像中的灰度总值,利用所述灰度总值确定所述目标的颜色。步骤2)中获取稳定视频流的具体实现过程包括:采集获取到的视频流,通过帧差法判断视频流前后两帧图像对应像素的灰度值的差值,如果累加的差值小于图像总像素大小的百分之一,则认为视频流处于稳定的状态,即获得稳定的视频流图像。视频流图像获取过程简单可靠,容易实现。步骤2)中获取第一二值图像的具体实现过程包括:将所述稳定的视频流图像转换为HSV颜色通道图像,对S通道的图像进行中值滤波和高斯滤波平滑处理,然后对平滑处理后的S通道图像用固定阈值分割方法进行分割,获取目标的第一二值图像,并利用形态学 ...
【技术保护点】
一种机器人自动分拣方法,其特征在于,包括以下步骤:1)获取视频流;2)对所述视频流进行分析,通过帧差法判断是否为稳定的视频流图像,若是,则将所述视频流图像转换为HSV颜色通道图像,利用S通道图像得到只包含目标的第一二值图像,利用H通道图像得到只包含目标的第二二值图像;所述目标即待分拣物品;3)获取所述第一二值图像中目标的轮廓,确定目标的形状;统计所述第二二值图像中的灰度总值,利用所述灰度总值确定所述目标的颜色。
【技术特征摘要】
1.一种机器人自动分拣方法,其特征在于,包括以下步骤:1)获取视频流;2)对所述视频流进行分析,通过帧差法判断是否为稳定的视频流图像,若是,则将所述视频流图像转换为HSV颜色通道图像,利用S通道图像得到只包含目标的第一二值图像,利用H通道图像得到只包含目标的第二二值图像;所述目标即待分拣物品;3)获取所述第一二值图像中目标的轮廓,确定目标的形状;统计所述第二二值图像中的灰度总值,利用所述灰度总值确定所述目标的颜色。2.根据权利要求1所述的机器人自动分拣方法,其特征在于,步骤2)中获取稳定视频流的具体实现过程包括:采集获取到的视频流,通过帧差法判断视频流前后两帧图像对应像素的灰度值的差值,如果累加的差值小于图像总像素大小的百分之一,则认为视频流处于稳定的状态,即获得稳定的视频流图像。3.根据权利要求2所述的机器人自动分拣积木的方法,其特征在于,步骤2)中获取第一二值图像的具体实现过程包括:将所述稳定的视频流图像转换为HSV颜色通道图像,对S通道的图像进行中值滤波和高斯滤波平滑处理,然后对平滑处理后的S通道图像用固定阈值分割方法进行分割,获取目标的第一二值图像,并利用形态学的膨胀和腐蚀方法对第一二值图像进行平滑处理。4.根据权利要求3所述的机器人自动分拣方法,其特征在于,步骤3)中,确定目标的形状的具体过程包括:1)求取目标轮廓在第一二值图像中列方向上的极小值点和极大值点、行方向上的极小值点和极大值点;2)以相邻极值点之间的距离为目标的边长,根据极值点的位置和边长值确定相邻边之间的夹角,由边长和夹角确定极值点围成的区域的面积,根据所述边长、夹角、面积判断所述目标的形状。5.根据权利要求3所述的机器人自动分拣方法,其特征在于,确定目...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡斌,李球球,刘勇,马源,李伟,
申请(专利权)人:湖南瑞森可机器人科技有限公司,
类型:发明
国别省市:湖南,43
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