一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及机器人技术领域，提供了一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及方法，该四轴并联机器人分拣系统包括：图像采集模块，用于获取待分拣工件的图像，对待分拣工件的图像进行预处理并获取待分拣工件的图像轮廓线；类别及型号识别模块，用于根据待分拣工件的图像轮廓线识别待分拣工件的类别以及型号；至少两个delta机器人，用于获取待分拣工件的类别以及型号，并将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒。本发明专利技术可以对大批量多种类别的工件进行同时分拣，解决了现有基于机器视觉的工件自动分拣机器人系统无法根据待分拣工件的类别以及型号，将同一类别不同型号的工件分拣到不同地方的问题。型号的工件分拣到不同地方的问题。型号的工件分拣到不同地方的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及方法


[0001]本专利技术涉及机器人
，具体而言，涉及一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及方法。

技术介绍

[0002]在当代工业中，机器人指能自动执行任务的人造机器装置，用以取代或协助人类工作。从基于PLC系统的分拣搬运控制系统，到之后的基于微处理器的移动分拣机器人控制系统，接着结合视觉系统，诞生了基于视觉算法的移动分拣机器人控制系统。随着大数据的出现以及物联网技术的发展，又产生了更为先进的基于物联网的移动物流分拣机器人控制系统。从上述几个阶段可以看出，移动分拣机器人朝着形体更灵活，功能更强大，效率更高的方向发展。
[0003]随着机器学习技术的发展，机器学习开始在工件分拣领域中使用。申请号为201910618348.X的中国专利技术专利公开了一种基于机器视觉的并联机器人分拣系统及方法，其通过STM32控制并联机械臂进行抓取符合预定条件的工件，可让工件直接按预定条件分拣进包装盒，分拣准确，提高了生产效率。然而该基于机器视觉的并联机器人分拣系统及方法，通过分析工件的颜色信息以及位置信息完成工件的抓取分拣，无法根据待分拣工件的类别以及型号，将同一类别不同型号的工件分拣到不同地方，其分拣功能有待改进。

技术实现思路

[0004]基于此，为了解决现有基于机器视觉的工件自动分拣机器人系统无法根据待分拣工件的类别以及型号，将同一类别不同型号的工件分拣到不同地方的问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统及方法，其具体技术方案如下：一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统，包括用于输送待分拣工件的输送带、图像采集模块、类别及型号识别模块以及至少两个delta机器人。
[0005]图像采集模块用于获取待分拣工件的图像，对待分拣工件的图像进行预处理并获取待分拣工件的图像轮廓线。
[0006]类别及型号识别模块用于根据待分拣工件的图像轮廓线识别待分拣工件的类别以及型号。
[0007]delta机器人用于获取待分拣工件的类别以及型号，并将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒。
[0008]所述基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统通过识别待分拣工件的类别以计算待分拣工件的型号，并通过至少两个delta机器人将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒，可以对大批量多种类别的工件进行同时分拣，解决了现有基于机器视觉的工件自动分拣机器人系统无法根据待分拣工件的类别以及型号，将同一类别不同型号的工件分拣到不同地方的问题。
[0009]进一步地，所述四轴并联机器人分拣系统还包括缺陷检测模块。
[0010]缺陷检测模块用于根据预处理后的待分拣工件的图像对待分拣工件进行缺陷检测，判断待分拣工件是否存在缺陷。
[0011]其中，所述delta机器人在将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒前，先对存在缺陷的待分拣工件进行筛选处理。
[0012]进一步地，所述四轴并联机器人分拣系统还包括灰度平均值计算模块以及品质等级划分模块。
[0013]灰度平均值计算模块用于对待分拣工件的图像进行灰度化处理，计算灰度化处理后的待分拣工件的图像的像素点灰度值。
[0014]品质等级划分模块用于根据待分拣工件的图像的像素点灰度值对待分拣工件进行品质等级划分。
[0015]进一步地，所述delta机器人还用于将属于同一类别、相同型号以及相同品质等级的待分拣工件分拣到相同的包装盒。
[0016]一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣方法，其包括如下步骤：S1，获取待分拣工件的图像，对待分拣工件的图像进行预处理并获取待分拣工件的图像轮廓线。
[0017]S2，根据待分拣工件的图像轮廓线识别待分拣工件的类别以及型号。
[0018]S3，通过至少两个delta机器人将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒。
[0019]进一步地，在步骤S3中，通过至少两个delta机器人将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒前，先对存在缺陷的待分拣工件进行筛选处理。
[0020]进一步地，对存在缺陷的待分拣工件进行筛选处理的具体方法包括如下步骤：根据预处理后的待分拣工件的图像对待分拣工件进行缺陷检测，判断待分拣工件是否存在缺陷；若待分拣工件存在缺陷，则对存在缺陷的待分拣工件进行筛选处理。
[0021]进一步地，所述四轴并联机器人分拣方法还包括如下步骤：对待分拣工件的图像进行灰度化处理；计算灰度化处理后的待分拣工件的图像的像素点灰度值；根据待分拣工件的图像的像素点灰度值对待分拣工件进行品质等级划分。
[0022]进一步地，根据待分拣工件的图像的像素点灰度值对待分拣工件进行品质等级划分的具体方法包括如下步骤：计算待分拣工件的图像的像素点灰度值的总平均值；对待分拣工件的图像进行等面积区域划分，计算不同区域的待分拣工件的图像的像素点灰度值的区域平均值；对于同一类别、相同型号的待分拣工件，根据总平均值以及区域平均值进行品质等级划分。
[0023]进一步地，对于同一类别、相同型号的待分拣工件，根据总平均值以及区域平均值进行品质等级划分的具体方法包括如下步骤：划分多个像素点灰度值范围以及多个区域面积范围；计算最小的区域平均值所在的像素点灰度值范围内所有区域平均值对应的第一
区域面积总和；将第一区域面积总和处在同一区域面积范围、最小的区域平均值相等并且总平均值处在相同总预设范围的待分拣工件划分为同一品质等级。
附图说明
[0024]从以下结合附图的描述可以进一步理解本专利技术。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。
[0025]图1是本专利技术一实施例中一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统的整体结构示意图；图2是本专利技术一实施例中一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣方法的整体流程示意图。
[0026]附图标记说明：1、输送带；2、图像采集模块；3、类别及型号识别模块；4、delta机器人。
具体实施方式
[0027]为了使得本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本专利技术，并不限定本专利技术的保护范围。
[0028]需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
[0029]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统，包括用于输送待分拣工件的输送带，其特征在于，所述四轴并联机器人分拣系统还包括：图像采集模块，用于获取待分拣工件的图像，对待分拣工件的图像进行预处理并获取待分拣工件的图像轮廓线；类别及型号识别模块，用于根据待分拣工件的图像轮廓线识别待分拣工件的类别以及型号；至少两个delta机器人，用于获取待分拣工件的类别以及型号，并将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒。2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统，其特征在于，所述四轴并联机器人分拣系统还包括：缺陷检测模块，用于根据预处理后的待分拣工件的图像对待分拣工件进行缺陷检测，判断待分拣工件是否存在缺陷；其中，所述delta机器人在将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒前，先对存在缺陷的待分拣工件进行筛选处理。3.如权利要求2所述的一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统，其特征在于，所述四轴并联机器人分拣系统还包括：灰度平均值计算模块，用于对待分拣工件的图像进行灰度化处理，计算灰度化处理后的待分拣工件的图像的像素点灰度值；品质等级划分模块，用于根据待分拣工件的图像的像素点灰度值对待分拣工件进行品质等级划分。4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣系统，其特征在于，所述delta机器人还用于将属于同一类别、相同型号以及相同品质等级的待分拣工件分拣到相同的包装盒。5.一种基于机器视觉的四轴并联机器人分拣方法，其特征在于，所述四轴并联机器人分拣方法包括如下步骤：S1，获取待分拣工件的图像，对待分拣工件的图像进行预处理并获取待分拣工件的图像轮廓线；S2，根据待分拣工件的图像轮廓线识别待分拣工件的类别以及型号；S3，通过至少两个delta机器人将同一类别不同型号的待分拣工件分拣到不同的包装盒。6.如权利要求5所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：房磊，张廷彩，彭旭辉，王丽君，周芳，刘伟，麦运辉，邱志荣，
申请(专利权)人：广东毕要科技有限公司，
类型：发明
国别省市：