一种大尺寸物料的视觉定位方法和搬运机器人技术

本发明专利技术公开了一种大尺寸物料的视觉定位方法和搬运机器人，涉及机器视觉技术领域。该视觉定位方法包括：通过深度相机获取物料的深度图像；分析获得深度图像上各点在三维坐标系中的坐标；根据各点的坐标识别出物料平面，计算物料平面的中心坐标。通过深度相机在搬运机器人的视角获取物料的深度图像，经过图像处理与分析，可对物料平面进行识别，并计算出物料的几何中心在三维坐标系中的坐标，为搬运机器人提供视觉引导，便于搬运机器人根据物料的中心点抓取物料，有利于搬运过程中保证物料受力均匀以及保持平衡等。如此，搬运机器人可脱离施工人员的辅助，独立完成物料运送，消除安全隐患。

A visual positioning method for large-scale materials and a handling robot

The invention discloses a vision positioning method and a handling robot for large-scale materials, which relates to the technical field of machine vision. The visual positioning method includes: obtaining the depth image of the material through the depth camera; analyzing and obtaining the coordinates of each point on the depth image in the three-dimensional coordinate system; identifying the material plane according to the coordinates of each point, and calculating the central coordinates of the material plane. The depth image of the material is obtained from the perspective of the handling robot by the depth camera. After image processing and analysis, the material plane can be identified, and the coordinates of the geometric center of the material in the three-dimensional coordinate system can be calculated, which provides visual guidance for the handling robot, facilitates the handling robot to grasp the material according to the center point of the material, and is conducive to ensuring the uniform stress of the material during the handling process Even and keep balance. In this way, the handling robot can separate from the assistance of the construction personnel, independently complete the material transportation, and eliminate the potential safety hazards.

【技术实现步骤摘要】
一种大尺寸物料的视觉定位方法和搬运机器人
本专利技术涉及机器视觉
，尤其涉及一种大尺寸物料的视觉定位方法和搬运机器人。
技术介绍
目前，大尺寸物料的物流搬运通常由人力完成，主要由多名施工人员将物料扶起，并借助简易小车搬运至目的地。但是，随着物料尺寸以及重量的不断加大，施工人员劳动强度大，搬运不方便，用工成本高，并且搬运过程不符合建筑安全施工要求。以建筑为例，建筑类PC预制内墙板尺寸可达2600mm*600mm*100mm，重达150kg，人工搬运费时费力，而且危险系数高。在实际工业场景中，大尺寸物料通常放置于两木方之上，倚靠于墙面，木方整体呈长方体状，高度可供叉车抓手进出物料的下方，截面尺寸约为100mm*50mm，木方紧贴地面放置，其长度方向一般垂直于墙面，木方之间的间距为大尺寸物料长度的1/3～1/2。随着智能制造的提出，机器人逐步应用于现代工业，物流搬运成为现代工业中极其关键的智能化应用场景之一。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种大尺寸物料的视觉定位方法和搬运机器人，通过获取和分析物料的深度图像对物料的位置进行精准定位，便于抓取搬运。为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：一方面，本专利技术提供一种大尺寸物料的视觉定位方法，包括：通过机器人上搭载的深度相机获取物料的深度图像；分析获得所述深度图像上各点在三维坐标系中的坐标；根据各点的所述坐标识别出物料平面，计算物料平面的中心坐标。其中，分析获得所述深度图像上各点在三维坐标系中的坐标，包括：以所述深度相机为原点，建立三维直角坐标系，并对所述深度相机的参数进行标定；提取所述深度图像上的各点，获得每个点在所述三维直角坐标系中的坐标。其中，根据各点的所述坐标识别出物料平面，包括：根据各点的所述坐标拟合出表示物料平面的平面方程；根据各点的所述坐标和所述平面方程，计算各点到所述物料平面的距离；筛选出所述距离在距离阈值内的点，作为物料平面上的点。其中，计算物料平面的中心坐标，包括：根据所述物料平面上的点识别出所述物料平面的左边缘和右边缘；根据所述左边缘和所述右边缘，划分出所述物料平面的中心区域；对所述中心区域的点的坐标进行均值计算，得出所述物料平面的中心坐标。其中，根据所述物料平面上的点识别出所述物料平面的左边缘和右边缘，包括：在表示物料的长度的坐标轴上，筛选出坐标值最大的点和坐标值最小的点；在物料平面上所述坐标值最大的点和所述坐标值最小的点之间，沿物料平面的长度方向，分别统计物料平面的高度上的点的数量；根据物料平面的高度上的点的数量变化，得出物料平面的左边缘和右边缘。进一步的，根据各点的所述坐标识别出物料平面之后，还包括：根据各点的所述坐标识别出至少两个木方的轮廓线，计算相邻两个木方的间距，以及每个木方与物料平面的夹角。其中，根据各点的所述坐标识别出至少两个木方的轮廓线，包括：获取所述深度图像投影到水平面上的二维图像；对所述二维图像进行边界识别，获得相互平行且与物料平面相交的多条边界线，即木方的轮廓线。其中，获取所述深度图像投影到水平面上的二维图像，包括：根据所述物料平面上的点识别出所述物料平面的下边缘和地面直线；截取所述深度图像中所述下边缘和所述地面直线之间的木方图像；获取所述木方图像投影到水平面上的二维图像。其中，根据所述物料平面上的点识别出所述物料平面的下边缘和地面直线，包括：沿物料平面的高度方向，分别统计物料平面的长度上的点的数量；根据物料平面的长度上的点的数量变化，确定物料平面的下边缘和地面直线。其中，计算相邻两个木方的间距，以及每个木方与物料平面的夹角，包括：获取木方的轮廓线的两端点在所述二维图像上的坐标，计算相邻两条轮廓线的间距；根据每条轮廓线的所述坐标和物料平面的平面方程，计算所述轮廓线与物料平面的夹角。另一方面，本专利技术还提供一种大尺寸物料的搬运机器人，用于执行上述的视觉定位方法，并据此搬运物料，所述搬运机器人包括：深度相机，用于获取待搬运物料的深度图像，所述相机相对地面的高度大于木方的高度；机械手，用于抓取物料；移动组件，用于使所述机器人移动到物料放置处；控制器，用于根据深度相机获取的深度图像进行物料的定位，并控制所述机械手根据定位抓取物料，控制所述移动组件将物料送至目的地。本专利技术的有益效果为：通过深度相机在搬运机器人的视角获取物料的深度图像，经过图像处理与分析，可对物料平面进行识别，并计算出物料的几何中心在三维坐标系中的坐标，为搬运机器人提供视觉引导，便于搬运机器人根据物料的中心点抓取物料，有利于搬运过程中保证物料受力均匀以及保持平衡等。如此，搬运机器人可脱离施工人员的辅助，独立完成物料运送，消除安全隐患。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的大尺寸物料的视觉定位方法的流程图；图2是本专利技术实施例一中三维直角坐标系的示意图；图3是本专利技术实施例一中物料平面的示意图；图4是本专利技术实施例二提供的木方的视觉定位方法的流程图；图5是本专利技术实施例二中木方图像投影到水平面的二维图像的示意图。图中：11-物料平面；12-木方；13-深度相机。具体实施方式为使本专利技术解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施例的技术方案作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。实施例一本实施例提供一种大尺寸物料的视觉定位方法，适用于物料搬运前定位物料的位置，尤其适用于截面为矩形的物料。该视觉定位方法由一种大尺寸物料的搬运机器人来执行，所述搬运机器人包括机械手和移动组件，机械手用于抓取物料，移动组件用于使所述机器人移动到物料放置处；进一步的，所述搬运机器人包括深度相机和控制器，深度相机用于获取待搬运物料的深度图像，所述相机相对地面的高度大于木方的高度；控制器用于根据深度相机获取的深度图像进行物料的定位，并控制所述机械手根据定位抓取物料，控制所述移动组件将物料送至目的地。如图1所示，所述视觉定位方法包括如下步骤：S11，通过机器人上搭载的深度相机获取物料的深度图像。常用的深度相机大致分为以下三种：基于主动投射结构光的深度相机(如Kinect1.0,IntelRealSense,Enshape,Ensenso等)、被动双目相机(如STEROLABS推出的ZED2KStereoCamera,PointGrey公司推出的BumbleBee)以及光飞行时间法(ToF)相机(如微软的Kinect2.0,MESA的SR4000,Intel的SoftKinectDepthSense)。深度相机可获得其视野范围内政府图像的深度信息，从而可得知各种物体到相机原点的空间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大尺寸物料的视觉定位方法，其特征在于，包括：/n通过机器人上搭载的深度相机获取物料的深度图像；/n分析获得所述深度图像上各点在三维坐标系中的坐标；/n根据各点的所述坐标识别出物料平面，计算物料平面的中心坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种大尺寸物料的视觉定位方法，其特征在于，包括：
通过机器人上搭载的深度相机获取物料的深度图像；
分析获得所述深度图像上各点在三维坐标系中的坐标；
根据各点的所述坐标识别出物料平面，计算物料平面的中心坐标。


2.根据权利要求1所述的视觉定位方法，其特征在于，分析获得所述深度图像上各点在三维坐标系中的坐标，包括：
以所述深度相机为原点，建立三维直角坐标系，并对所述深度相机的参数进行标定；
提取所述深度图像上的各点，获得每个点在所述三维直角坐标系中的坐标。


3.根据权利要求1所述的视觉定位方法，其特征在于，根据各点的所述坐标识别出物料平面，包括：
根据各点的所述坐标拟合出表示物料平面的平面方程；
根据各点的所述坐标和所述平面方程，计算各点到所述物料平面的距离；
筛选出所述距离在距离阈值内的点，作为物料平面上的点。


4.根据权利要求3所述的视觉定位方法，其特征在于，计算物料平面的中心坐标，包括：
根据所述物料平面上的点识别出所述物料平面的左边缘和右边缘；
根据所述左边缘和所述右边缘，划分出所述物料平面的中心区域；
对所述中心区域的点的坐标进行均值计算，得出所述物料平面的中心坐标。


5.根据权利要求4所述的视觉定位方法，其特征在于，根据所述物料平面上的点识别出所述物料平面的左边缘和右边缘，包括：
在表示物料的长度的坐标轴上，筛选出坐标值最大的点和坐标值最小的点；
在物料平面上所述坐标值最大的点和所述坐标值最小的点之间，沿物料平面的长度方向，分别统计物料平面的高度上的点的数量；
根据物料平面的高度上的点的数量变化，得出物料平面的左边缘和右边缘。


6.根据权利要求3所述的视觉定位方法，其特征在于，根据各点的所述坐标识别出物料平面之后，还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙伟俊，黄洋，阳化，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44