一种基于视觉识别的机器人分拣方法及存储介质技术

本发明专利技术涉及视觉引导技术领域，提供一种基于视觉识别的机器人分拣方法及存储介质，通过采集视野范围内的光栅图像，可全面覆盖待分拣区域各个角度，从而确定待分拣区域的实际情形；设置抓取空间，可移除抓取空间以外的点云，从而减少运算的数据量，能够有效降低系统运行负担；通过位姿矩阵获取对应工件的轮廓特征数据，将工件的姿态数据化，通过每一工件的轮廓特征数据的自动化对比，确定目标抓取顺序，可实现机械的自动化分拣抓取，统一零件分拣码垛方法，减少后端工序分拣工作，打通分拣过程的信息流，实现全流程可追溯。实现全流程可追溯。实现全流程可追溯。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉识别的机器人分拣方法及存储介质


[0001]本专利技术涉及视觉引导
，尤其涉及一种基于视觉识别的机器人分拣方法及存储介质。

技术介绍

[0002]在传统钢结构零件分拣过程中，针对半成品零件的分拣方法，常见为人工标记零件后，将零件随意放置于随机托盘中。具体为，依据工艺设计人员出具的排版图、放样图等图纸中的零件信息，作业人员利用油漆笔，在零件正表面上标记对应的工程名称、工包名称、规格尺寸、材质及后续加工路径等信息。按照同种规格零件放置一摞的原则，将零件随机放置于托盘空间中，完成零件分拣与码垛作业。但是，以上人工分拣、码垛存在以下技术问题：
[0003](1)制约生产效率
[0004]同托盘内的零件，可能存在多种加工路径、对应不同生产工期的构件，导致后段工序中需要进行二次甚至三次分拣；零件信息誊写工作量大，存在漏誊、错誊等操作，从而无法有效提高生产效率。
[0005](2)信息流不通畅
[0006]由于每一个零件均是依据人工意愿随机分拣、码垛，因此生产系统无法追溯构件加工过程，增加人工重复性作业。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的机器人分拣方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取多个视野范围内的光栅图像，并进行识别融合得到点云集信息；S2、从所述点云集信息中获取抓取空间内每一工件的位姿矩阵；S3、根据所述位姿矩阵获取对应工件的轮廓特征数据；S4、对比每一工件的所述轮廓特征数据，确定目标抓取顺序抓取对应工件。2.如权利要求1所述的一种基于视觉识别的机器人分拣方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31、根据所述位姿矩阵确定对应工件的轮廓曲线和深度信息；S32、根据所述轮廓曲线进行堆叠程度分析，并计算堆叠指数。3.如权利要求2所述的一种基于视觉识别的机器人分拣方法，其特征在于，所述步骤S32包括：A、根据所述轮廓曲线，确定对应工件的工件边；B、根据所述深度信息和所述工件边，确定工件的摆放状态作为第一堆叠参数，并计算其几何中心；C、计算所述几何中心与每一所述工件边的距离，并选择其中数值最小的距离作为第二堆叠参数，并结合所述第一堆叠参数确定对应工件的堆叠指数；所述摆放状态包括自然放置状态和堆叠状态。4.如权利要求3所述的一种基于视觉识别的机器人分拣方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41、根据所述深度信息、所述第一堆叠参数、所述第二堆叠参数，依次确定所述抓取空间内的每一工件的第一优先级、第二优先级、第三优先级；S42、根据每一工件的第一优先级、第二优先级、第三优先级，确定其对应的目标抓取顺序；S43、根据工件的所述轮廓曲线确定其产品型号，并按照所述目标抓取顺序抓取对应工件。5.如权利要求4所述的一种基于视觉识别的机器人分拣方法，其特征在于在所述步骤S4...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈振明，肖运通，吴永强，谢集友，左志勇，段松，
申请(专利权)人：中建钢构广东有限公司，
类型：发明
国别省市：