【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制方法
[0001]本专利技术涉及机械臂控制
，具体而言，尤其涉及一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制方法。
技术介绍
[0002]当代社会中，机械臂能够完成焊接、搬运、包装、检验、涂胶、抛光打磨等生产环节，广泛应用于汽车、能源、食品、新零售、3C电子、精密制造、医疗器械、教育等行业领域。
[0003]与机械臂广泛应用相对应的现状则是机械臂极高的使用难度。传统机械臂控制方式，需要操作者有机械臂控制方法的专业知识。目前市面上的旨在改善操作难度的机械臂仿真控制方法，都是通过对操作目标的机器视觉识别或是实现人手仿真操作硬件来使机械臂运动的。前者主要缺点在于应用范围太过狭窄太过专一性，后者主要缺点在于为了需要另购额外的操作硬件，在提高成本的同时也减少了机械臂部署的便携性。综上所述，有待专利技术一种既易于使用，动作灵活，还可以基于手机等常见设备的智能机械臂控制方法。
技术实现思路
[0004]根据上述提出逆向操控的局限性以及仿真操控的灵活性与成本的技术问题，而...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统，其特征在于，包括：机械臂、上位机、下位机和信号接收器；所述上位机包括图像处理模块，动作识别模块与逆运动学计算模块；所述图像处理模块识别人手关键点位置得到实时手部坐标，所述动作识别模块根据实时手部坐标识别手部动作，所述逆运动学计算模块根据手部动作生成机械臂移动指令并发送至信号接收器；所述信号接收器接收机械臂移动指令并发送至下位机；所述下位机根据接收的机械臂移动指令控制机械臂进行相应的动作。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的智能机械臂操控系统，其特征在于，所述图像处理模块识别摄像头获取的人手图像，并识别人手关键点位置得到实时手部坐标。3.一种基于机器视觉的智能机械臂操控方法，基于权利要求1
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2所述的基于机器视觉的智能机械臂操控系统实现，其特征在于，包括如下步骤：所述上位机使用摄像头获取手部动作图像；构建机器学习模型，对所述机器学习模型进行训练，得到训练完成的机器学习模型；采用所述训练完成的机器学习模型对手部动作图像进行计算，得到手部空间三维模型；将所述手部空间三维模型转化为手部所有关节的关键点坐标；根据所述关键点坐标进行手部动作识别运算，得到机械臂的具体运动关节坐标；将所述具体运动关节坐标进行逆运动学计算，得到机械臂所有舵机的动作数据，并转换成能直接执行的操纵指令；将机械臂舵机操控指令传输至下位机；所述下位机根据机械臂舵机操控指令操纵机械臂完成指定动作。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的智能机械臂操控方法，其特征在于，根据所述关键点坐标进行手部动作识别运算，具体包括：将手部动作图像进行分辨率、翻转与纵横比处理；...
【专利技术属性】
技术研发人员：王雅红，刘霈，李义，孙洁，孟偌愉，
申请(专利权)人：大连工业大学，
类型：发明
国别省市：
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