【技术实现步骤摘要】
一种油气井井下视觉机械手智能控制方法、系统及介质
[0001]本申请涉及机械手抓取控制领域，具体而言，涉及一种油气井井下视觉机械手智能控制方法、系统及介质。
技术介绍
[0002]机械手是一种能模仿人手和臂的某些动作功能，用以按固定程序抓取、搬运物件或操作工具的自动操作装置。特点是可以通过编程来完成各种预期的作业，构造和性能上兼有人和机械手机器各自的优点。机械手是最早出现的工业机械手，也是最早出现的现代机械手，它可代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，能在有害环境下操作以保护人身安全，油气井井下作业环境复杂，需要借助机械手的灵活性进行落物采集并进行智能抓取，现有的机械手无法进行实时采集图像并准确判断落物位置信息，机械手无法根据落物位置信息进行实时调整移动位置，且无法采集落物的轮廓，使机械手配合落物的轮廓进行调整抓取状态进行智能抓取，抓取效果较差，容易造成抓取后的落物再次脱离机械手。
[0003]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提供一种油...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种油气井井下视觉机械手智能控制方法，其特征在于，包括：机械手移动过程中实时采集井下图像，对井下图像进行预处理，得到增强图像；提取增强图像特征值并将增强图像特征值输入预设的灰度计算模型，输出图像灰度值；将增强图像灰度值与预设的灰度阈值进行差值计算，得到灰度差；判断所述灰度差是否大于预设的灰度差阈值；若大于，则提取当前区域，并判定为落物区域；若小于，则判定当前区域为背景区域；提取落物轮廓，得到落物参数信息；根据落物参数信息生成抓取参数，根据抓取参数控制机械手移动至预定位置进行抓取。2.根据权利要求1所述的油气井井下视觉机械手智能控制方法，其特征在于，所述机械手移动过程中实时采集井下图像，对井下图像进行预处理，得到增强图像；包括：获取井下图像，将井下图像进行分割成若干个子图像；分别提取若干个子图像的特征值，将每一个子图像的特征值与预设特征阈值进行差值计算，得到特征差值；若特征差值小于第一阈值，则将若干个子图像进行滤波处理，并将若干个子图像进行特征融合，得到处理后的图像；若特征差值大于第一阈值且小于第二阈值时，则若干个子图像的特征值进行均值计算，得到特征均值；将所述特征均值与预设的特征均值进行比较，得到特征偏差率；判断所述特征偏差率是否大于预设特征偏差阈值；若大于，则剔除每一个子图像的最大特征值与最小特征值，并再次计算若干个子图像的特征均值；若小于，则将若干个子图像进行特征融合，得到处理后的图像；若特征差值大于所述第二阈值，则剔除对应的子图像；所述第一阈值小于所述第二阈值。3.根据权利要求2所述的油气井井下视觉机械手智能控制方法，其特征在于，所述若特征差值大于所述第二阈值，则剔除对应的子图像，包括：若特征值大于所述第二阈值，则剔除对应的子图像，剔除子图像的数量记为1，当再次剔除对应的子图像时，剔除子图像的数量记为2，依次类推；判断所述剔除子图像的数量是否大于预设的数量阈值；若大于，则删除当前井下图像，并调整采集参数重新采集井下图像。4.根据权利要求3所述的油气井井下视觉机械手智能控制方法，其特征在于，所述提取落物轮廓，得到落物参数信息，还包括：获取落物轮廓，得到轮廓数据集，将轮廓数据集分解为若干个分量；将每一个分量进行小波系数求解；判断不同采集时间的轮廓数据集与小波系数的相关性；若相关系大于预设阈值时，则记为有用数据进行保留；
若相关数据小于预设阈值时，则记为噪声信号进行剔除；将有用数据进行融合进行计算落物信息。5.根据权利要求4所述的油气井井下视觉机械手智能控制方法，其特征在于，所述根据抓取参数控制机械手移动至预定位置进行抓取，包括：提取落物轮廓，得到落物参数信息，根据落物参数信息输入位置预测模型得到落物位置信息；获取机械手位置信息，将机械手位置信息与落物位置信息输入路径规划模型，生成机械手移动路径；机械手按照机械手移动路径进行移动，采集机械手实时位置信息；将机械手实时位置信息与预设位置信息进行比较，得到位置偏差率；判断所述位置偏差率是否大于预设偏差率阈值；若大于，则生成修正信息，根据修正信息调整机械手移动状态参数。6.根据权利要求5所述的油气井...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴银川，张家田，严正国，苏娟，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。