一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种工件抓取方法，包括：S1获取工件原始点云；S2分割并识别工件原始点云获取初步工件信息；S3逐个识别初步工件信息获取工件信息；S4获取第一排序，经由第一抓取规划模块依据第一排序轮询工件点云进行抓取规划判断，其包括至少两类柱面抓取姿态，每类柱面抓取姿态中夹角不同设置，若柱面抓取姿态对应工件点云通过抓取规划，对外输出；若均未通过抓取规划转入S5；S5获取第二排序，经由第二抓取规划模块依据第二排序轮询初步工件点云进行抓取规划判断，其包括至少一类端面抓取姿态，若端面抓取姿态对应初步工件点云通过抓取规划，则对外输出；若均未通过抓取规划结束，该方法可有效提高抓取成功率，实现完全无序的状态下的工件抓取。

【技术实现步骤摘要】
一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及一种从料框抓取零件的系统及控制方法，尤其是涉及一种工件抓取方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
在工业制造领域，传统的上下料系统是基于自动化工装或人工的方式实现的，工件笨重，人工操作劳动强度大，对应的招工难。随着工业级3D相机的推广和3D视觉算法的兴起，基于3D视觉的无序分拣上料系统有望将过去的人工或自动化的方式实现智能化，实现自动上下料系统的产业升级。3D视觉引导应用抓取零件，从料框堆栈中抓取、从积放链中抓取、EHB输送系统中抓取零件，定位精确，实现高效率自动化率。其中从堆栈料框尤其是深料框中抓取工件最为复杂，料框中的工件通常处于散乱、无序状态，零部件料框抓取时不仅仅需要定位工件位置，还需要判断工件所在的位置，此外还需要面对工种类多，工尺寸不一等问题。无序分拣所面临的复杂性对机器人提出了更多更高的要求，目前主要面临以下三大个问题：第一，料框中的工件通常处于散乱、无序状态，意味着工业机器人不能再依靠设定好的程序继续执行工作，而是需要对通过3D视觉对外部环境进行感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工件抓取方法，使用末端手爪进行工件抓取，其特征在于：所述末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，所述手爪组件与所述直杆呈夹角设置且所述夹角角度可调，所述直杆用于连接外部机器臂以使得所述机械臂位于料框外部，所述手爪组件垂直待抓取工件设置；/n所述工件抓取方法包括如下步骤：/nS1获取工件原始点云；/nS2分割并识别所述工件原始点云以获取初步工件信息，并转入步骤S3，所述初步工件信息包括初步工件点云以及初步工件位姿，若识别失败，则结束；/nS3逐个识别所述初步工件信息以获取工件信息并转入步骤S4，所述工件信息包括工件点云以及工件位姿；若识别失败，则转入步骤S5；/nS4经由第一抓取规划模块轮询所...

【技术特征摘要】
1.一种工件抓取方法，使用末端手爪进行工件抓取，其特征在于：所述末端手爪包括一直杆以及一手爪组件，所述手爪组件与所述直杆呈夹角设置且所述夹角角度可调，所述直杆用于连接外部机器臂以使得所述机械臂位于料框外部，所述手爪组件垂直待抓取工件设置；
所述工件抓取方法包括如下步骤：
S1获取工件原始点云；
S2分割并识别所述工件原始点云以获取初步工件信息，并转入步骤S3，所述初步工件信息包括初步工件点云以及初步工件位姿，若识别失败，则结束；
S3逐个识别所述初步工件信息以获取工件信息并转入步骤S4，所述工件信息包括工件点云以及工件位姿；若识别失败，则转入步骤S5；
S4经由第一抓取规划模块轮询所述工件点云进行抓取规划判断，所述第一抓取规划模块包括至少两类柱面抓取姿态，所述柱面抓取姿态的抓取点位于所述工件的柱面处，每类所述柱面抓取姿态中所述手爪组件与所述直杆夹角不同设置，若其中一个所述柱面抓取姿态对应的一组工件点云通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的柱面抓取姿态；若全部的所述柱面抓取姿态对应的全部工件点云均未通过抓取规划，则转入步骤S5；
S5经由第二抓取规划模块轮询所述初步工件点云进行抓取规划判断，第二抓取规划模块包括至少一类端面抓取姿态，所述端面抓取姿态的抓取点位于所述工件的端面处，每类端面抓取姿态中所述手爪组件与所述直杆夹角不同设置，若其中一个端面抓取姿态对应的一组初步工件点云通过抓取规划，则输出所述初步工件信息以及对应的端面抓取姿态以进行工件扰动；若全部所述端面抓取姿态对应的全部所述初步工件点云均未通过抓取规划，则结束。


2.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S4之前还包括依据所述工件位姿对所述工件点云进行空间排序以获取第一排序，所述步骤S4中，经由第一抓取规划模块依据所述第一排序轮询所述工件点云进行抓取规划判断；
所述步骤S5之前还包括依据所述初步工件位姿对所述初步工件点云进行空间排序以获取第二排序，所述步骤S5中，经由第二抓取规划模块依据所述第二排序轮询所述初步工件点云进行抓取规划判断。


3.根据权利要求2所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S4中，多个柱面抓取姿态串联设置，每个所述柱面抓取姿态依据所述第一排序轮询所述工件点云进行抓取规划判断，若前一个所述柱面抓取姿态对应的全部工件点云均未通过抓取规划，则转入下一个所述柱面抓取姿态进行抓取规划判断，直至其中一个所述柱面抓取姿态对应的一组工件点云通过抓取规划，则输出所述工件信息以及对应的柱面抓取姿态；
所述步骤S5中，多个端面抓取姿态串联设置，每个所述端面抓取姿态依据所述第二排序轮询所述初步工件点云进行抓取规划判断：若前一个所述端面抓取姿态对应的全部所述初步工件点云均未通过抓取规划，则转入下一个所述端面抓取姿态进行抓取规划判断，直至其中一个端面抓取姿态对应的一组初步工件点云通过抓取规划，则输出所述初步工件信息以及对应的端面抓取姿态。


4.根据权利要求1所述的一种工件抓取方法，其特征在于：所述步骤S4中，每个所述柱面抓取姿态依据所述第一排序轮询所述工件点云进行抓取规划判断包括如下步骤：
S41根据当前柱面抓取姿态以及当前待抓取的工件位姿获取直杆角度θ；
S42若所述直杆角度θ不大于预设角度，以当前柱面抓取姿态模拟抓取所述工件点云进行避碰检测：
若通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的柱面抓取姿态；
若未通过避碰检测，则以当前所述柱面抓取姿态围绕所述工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出所述工件信息以及对应的柱面抓取姿态，其中，所述k为预设值；若转动360°后仍判断不可抓取，则依据所述第一排序轮询下一个工件点云进行抓取规划判断；
S43若所述直杆角度θ大于预设角度，则直接依据所述第一排序轮询下一个工件点云进行抓取规划判断；
和/或，所述步骤S5中，每个所述端面抓取姿态依据所述第二排序轮询所述初步工件点云进行抓取规划判断包括如下步骤：
S51根据当前端面抓取姿态以及当前初步工件位姿确认直杆角度θ；
S52若所述直杆角度θ不大于预设角度时，以当前端面抓取姿态模拟抓取所述初步工件点云进行避碰检测：
若通过避碰检测，则输出所述初步工件信息以及对应的端面抓取姿态；
若未通过避碰检测，则以当前所述端面抓取姿态围绕所述初步工件点云坐标系z轴以360°/k的转动角度转动k次，每转动一次进行一次避碰检测，直至其中一个转动角度通过避碰检测，则输出所述初步工件信息以及对应的端面抓取姿态，其中，所述k为预设值...

【专利技术属性】
技术研发人员：高磊，秦继昊，田希文，
申请(专利权)人：熵智科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44