物块分拣系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种物块分拣系统及方法，该物块分拣系统包括图像相机、智能避障拾取模块和智能分拣机器人，图像相机对皮带上的物块进行拍摄后，将拍摄得到的物块图像发送至智能避障拾取模块；智能避障拾取模块在接收到物块图像时，先根据该物块图像，确定智能分拣机器人的机械臂在拾取物块图像中的被拾取物块时，是否与其他物块发生碰撞的视觉识别结果；然后根据视觉识别结果，确定待拾取的目标物块，并发送相应的拾取信号至智能分拣机器人；智能分拣机器人在接收到拾取信号时，通过机械臂执行目标物块的拾取动作。这种基于视觉识别结果的物块分拣方式，降低了皮带损坏风险，提升了系统运行安全性。运行安全性。运行安全性。

【技术实现步骤摘要】
物块分拣系统及方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其是涉及一种物块分拣系统及方法。

技术介绍

[0002]智能分选机器人负责对传输皮带上的特定类型的物块进行自动化分拣，提高了分拣精度，降低了人工成本。
[0003]然而现有的智能分拣机器人仍然存在分拣过程中损坏皮带的问题，系统运行安全性有待提高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种物块分拣系统及方法，以降低皮带损坏风险，提升系统运行安全性。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种物块分拣系统，包括图像相机、智能避障拾取模块和智能分拣机器人，智能避障拾取模块分别与图像相机和智能分拣机器人连接；图像相机垂直安装在皮带的上方，图像相机用于对皮带上的物块进行拍摄，并将拍摄得到的物块图像发送至智能避障拾取模块；智能避障拾取模块用于根据物块图像，确定智能分拣机器人的机械臂在拾取物块图像中的被拾取物块时，是否与其他物块发生碰撞的视觉识别结果；根据视觉识别结果，确定待拾取的目标物块，并发送相应的拾取信号至智能分拣机器人；智能分拣机器人用于根据接收到的拾取信号，通过机械臂执行目标物块的拾取动作。
[0006]进一步地，视觉识别结果包括物块图像中的各个物块轮廓与机械臂拾取被拾取物块时的机械臂轮廓的重叠率，该物块轮廓为物块图像中的除被拾取物块之外的其他物块的轮廓。
[0007]进一步地，智能避障拾取模块具体用于：获取物块图像中各个物块的轮廓图；根据各个物块的轮廓图，确定被拾取物块；计算机械臂移至被拾取物块上方时，机械臂的拾取机构产生的机械臂轮廓；逐个计算出机械臂轮廓分别与每个物块轮廓的重叠率。
[0008]进一步地，物块分拣系统还包括与智能避障拾取模块连接的厚度测量组件；厚度测量组件被设置成与图像相机同时运行，且测量区域与图像相机的拍摄区域相同；厚度测量组件用于测量得到皮带上的所有物块的厚度数据；智能避障拾取模块还用于根据视觉识别结果和厚度数据，确定待拾取的目标物块。
[0009]进一步地，智能避障拾取模块还用于：根据厚度数据，计算得到机械臂抓取目标物块的运动距离。
[0010]进一步地，机械臂上设置有限位开关和/或机械限位。
[0011]进一步地，智能分拣机器人设置有机械臂伺服模块，机械臂伺服模块用于检测机
械臂的拾取机构执行拾取动作时产生的压力信号，并根据压力信号判断是否停止拾取动作。
[0012]进一步地，机械臂伺服模块还用于根据设定的各轴运动范围限值控制机械臂的移动距离。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种物块分拣方法，应用于第一方面的物块分拣系统中的智能避障拾取模块；该物块分拣方法包括：获取图像相机拍摄的物块图像；根据物块图像，确定智能分拣机器人的机械臂在拾取物块图像中的被拾取物块时，是否与其他物块发生碰撞的视觉识别结果；根据视觉识别结果，确定待拾取的目标物块；发送与目标物块对应的拾取信号至智能分拣机器人，以使智能分拣机器人执行目标物块的拾取动作。
[0014]进一步地，物块分拣系统还包括与智能避障拾取模块连接的厚度测量组件；厚度测量组件被设置成与图像相机同时运行，且测量区域与图像相机的拍摄区域相同；根据视觉识别结果，确定待拾取的目标物块，包括：根据视觉识别结果和厚度测量组件同步测量得到的皮带上的所有物块的厚度数据，确定待拾取的目标物块。
[0015]本专利技术实施例提供的物块分拣系统及方法中，物块分拣系统包括图像相机、智能避障拾取模块和智能分拣机器人，图像相机对皮带上的物块进行拍摄后，将拍摄得到的物块图像发送至智能避障拾取模块；智能避障拾取模块在接收到物块图像时，先根据该物块图像，确定智能分拣机器人的机械臂在拾取物块图像中的被拾取物块时，是否与其他物块发生碰撞的视觉识别结果；然后根据视觉识别结果，确定待拾取的目标物块，并发送相应的拾取信号至智能分拣机器人；智能分拣机器人在接收到拾取信号时，通过机械臂执行目标物块的拾取动作。这种基于视觉识别结果的物块分拣方式，能够在一定程度上避免智能分拣机器人执行拾取动作时与其他物块的碰撞，降低了皮带损坏风险，提升了系统运行安全性。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1为本专利技术实施例提供的一种物块拾取的执行流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种物块分拣系统的模块组成示意图；图3为本专利技术实施例提供的一种智能避障拾取模块的视觉识别图；图4a为本专利技术实施例提供的一种同时采集物块的物块图像和厚度数据的原理图；图4b为图4a中图像相机拍摄得到的物块图像；图4c为图4a中厚度测量组件测量得到的厚度数据；图5为本专利技术实施例提供的一种基于视觉识别结果进行物块拾取的模型图；
图6为本专利技术实施例提供的一种基于视觉识别结果和厚度数据进行物块拾取的模型图；图7为本专利技术实施例提供的一种物块分拣系统基于物块图像和厚度数据的处理流程图；图8为本专利技术实施例提供的一种智能避障拾取模块的图像处理示例；图9为本专利技术实施例提供的一种物块分拣方法的流程示意图。
[0018]图标：110
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图像相机；120
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智能避障拾取模块；130
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智能分拣机器人；140
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皮带；150
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厚度测量组件；131
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机械臂；1311
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拾取机构；201
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被拾取物块；202
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杂物。
具体实施方式
[0019]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]以煤炭分选为例，智能分拣机器人与传统基于X光和图像识别的分拣系统最大的区别在于：智能分拣机器人是基于机器视觉采集诸如煤矸石等物块信息，使用深度学习等方法实现各类物块的识别并抓取其特征，按照物块对应的优先级顺序对被拾取物块进行排序，将高优先级的物块转换成机械臂拾取动作，并按照多种拾取策略将拾取动作发送给机械臂；多轴机械臂根据收到的动作参数，在多维度上通过伺服系统对机械臂进行方向和角度上的调整，达到跟随皮带移动并对皮带上的物块进行拾取的目的，完成矸石等物块的分拣。
[0021]为了便于理解，如图1所示，物块拾取的执行流程主要包括图像识别、数据处理和机械臂伺服系统三部分，具体如下：先对煤矸石流进行图像抓取与预处理，再采用基于深度学习的图像识别算法，得到分类化的物块识别结果；然后进行物块最优拾取动作的计算，以及多拾取策略的判断与过滤，并将拾取动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物块分拣系统，其特征在于，包括图像相机、智能避障拾取模块和智能分拣机器人，所述智能避障拾取模块分别与所述图像相机和所述智能分拣机器人连接；所述图像相机垂直安装在皮带的上方，所述图像相机用于对所述皮带上的物块进行拍摄，并将拍摄得到的物块图像发送至所述智能避障拾取模块；所述智能避障拾取模块用于根据所述物块图像，确定所述智能分拣机器人的机械臂在拾取所述物块图像中的被拾取物块时，是否与其他物块发生碰撞的视觉识别结果；根据所述视觉识别结果，确定待拾取的目标物块，并发送相应的拾取信号至所述智能分拣机器人；所述智能分拣机器人用于根据接收到的所述拾取信号，通过所述机械臂执行所述目标物块的拾取动作。2.根据权利要求1所述的物块分拣系统，其特征在于，所述视觉识别结果包括各个物块轮廓与所述机械臂拾取所述被拾取物块时的机械臂轮廓的重叠率，所述物块轮廓为所述物块图像中的除所述被拾取物块之外的其他物块的轮廓。3.根据权利要求2所述的物块分拣系统，其特征在于，所述智能避障拾取模块具体用于：获取所述物块图像中各个物块的轮廓图；根据各个所述物块的轮廓图，确定被拾取物块；计算所述机械臂移至所述被拾取物块上方时，所述机械臂的拾取机构产生的机械臂轮廓；逐个计算出所述机械臂轮廓分别与每个所述物块轮廓的重叠率。4.根据权利要求1所述的物块分拣系统，其特征在于，所述物块分拣系统还包括与所述智能避障拾取模块连接的厚度测量组件；所述厚度测量组件被设置成与所述图像相机同时运行，且测量区域与所述图像相机的拍摄区域相同；所述厚度测量组件用于测量得到所述皮带上的所有物块的厚度数据；所述智能避障拾取模块还用于根据所述视觉识别结果和所述厚度数据，确定待拾...

【专利技术属性】
技术研发人员：李太友，王磊，王家祥，刘云峰，
申请(专利权)人：天津美腾科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：