拆垛定位方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种拆垛定位方法、装置、系统及存储介质，涉及自动化拆垛技术领域，该方法包括以下步骤：通过视觉传感装置获取位于码垛底座最上层的待取箱体的图像信息；根据图像信息确定目标箱体数量；若存在至少一个目标箱体，则从图像信息中提取目标箱体的位姿信息，根据目标箱体的数量和位置确定拆垛机器人的抓取位姿，并将抓取位姿信息发送至拆垛机器人；通过拆垛机器人对目标箱体同时进行抓取，并将抓取的目标箱体转移至信息验证装置处进行信息验证。该拆垛定位方法破除了传统人工示教方式对于周转箱规格尺寸的限制以及一次只能抓取单个周转箱的弊端，适用于多种规格的周转箱及不同的堆垛形式，拓宽了应用范围，提高了拆垛效率。了拆垛效率。了拆垛效率。

【技术实现步骤摘要】
拆垛定位方法、装置、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动化拆垛
，尤其涉及一种拆垛定位方法、拆垛定位装置、拆垛定位系统及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]周转箱是重要的物流周转载体，其广泛应用于厂区物流运输、中转等环节。周转箱的拆码垛作业是自动化生产线中常见的应用场景，随着制造业和物流业的快速发展，传统人工拆垛方式由于工作强度大、工作内容单一、人工作业效率低下等问题，已不能满足当前的作业需求。
[0003]随着机器人等自动化设备在拆码垛场景中的应用，提高了作业效率。目前机器人的拆垛操作通常依赖人工示教方式完成，即通过记录及复刻机器人受人为摆转拖动时的移动轨迹，使得机器人在后续可依照该轨迹重复移动以完成拆垛操作。然而，该方式仅适用于规格尺寸单一的单个周转箱，应用范围小，适用性差，且整体拆垛运行效率不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种拆垛定位方法，旨在解决目前的自动化拆垛定位方式仅适用于规格尺寸单一的单个周转箱，应用范围小，适用性差，拆垛效率低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种拆垛定位方法，应用于拆垛设备，所述拆垛设备包括码垛底座、拆垛机器人和信息验证装置；所述码垛底座用于层叠放置待取箱体，所述码垛底座上方设有视觉传感装置；所述拆垛机器人、所述视觉传感装置、所述信息验证装置之间通信连接；所述拆垛定位方法包括以下步骤：通过所述视觉传感装置获取所述码垛底座上位于最上层的待取箱体的图像信息；根据所述图像信息确定目标箱体的数量；其中，所述目标箱体指代可在单次抓取操作中被所述拆垛机器人同时抓取的待取箱体；若存在至少一个所述目标箱体，则从所述图像信息中提取所述目标箱体的位姿信息，根据所述目标箱体的数量和位置确定所述拆垛机器人的抓取位姿，并将抓取位姿信息发送至所述拆垛机器人；基于所述目标箱体的位姿信息，通过所述拆垛机器人对所述目标箱体同时进行抓取操作，并将抓取的所述目标箱体转移至所述信息验证装置处进行信息验证操作。
[0006]进一步地，所述根据所述图像信息确定目标箱体的数量的步骤，包括：对所述图像信息进行预处理操作；通过实例分割算法从所述图像信息中识别出待取箱体；计算所述待取箱体的位姿信息；判断所述待取箱体的位姿信息是否满足第一预设阈值条件，并以满足所述第一预
设阈值条件的所述待取箱体作为所述目标箱体。
[0007]进一步地，所述通过所述视觉传感装置获取所述码垛底座上位于最上层的待取箱体的图像信息的步骤，包括：通过所述视觉传感装置获取所述码垛底座上的待取箱体的初始平面图像和初始深度图像；所述对所述图像信息进行预处理操作的步骤，包括：将所述初始平面图像和所述初始深度图像转换为原始三维点云数据空间；在所述原始三维点云数据空间中设置第一感兴趣区域，并从所述第一感兴趣区域中提取出所述待取箱体的第一点云数据；计算所述第一点云数据的法向量，得到带有法向量的第二点云数据；通过统计滤波算法对所述第二点云数据进行滤波操作，以去除离群点并得到第三点云数据；通过体素滤波算法对所述第三点云数据进行降采样处理，得到第四点云数据。
[0008]进一步地，所述通过实例分割算法从所述图像信息中识别出待取箱体的步骤，包括：在所述初始深度图像中设置第二感兴趣区域，并从所述第二感兴趣区域中提取出所述待取箱体的若干个第一深度图像；按照预设层高提取所述第一深度图像中最高的区域作为第一掩膜，并对所述第一掩膜进行图像膨胀处理，得到第二掩膜；将所述第二掩膜作用于所述初始平面图像，提取出掩膜区域对应的第一平面图像；通过Mask R
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CNN深度学习算法对所述第一平面图像进行实例分割，得到与所述第一平面图像中的所述待取箱体一一对应的箱体掩膜。
[0009]进一步地，所述计算所述待取箱体的位姿信息的步骤，包括：根据所述第四点云数据和所述箱体掩膜，提取所述箱体掩膜中与所述待取箱体一一对应的箱体点云数据；采用欧式聚类分割算法，通过预设的聚类点云数量阈值将所述待取箱体以外的点云数据过滤掉；采用包围盒算法计算出每一所述箱体点云数据对应的位姿信息，即将每一所述箱体点云数据的包围盒中心点位姿信息作为对应的所述待取箱体的位姿信息；通过预设的变换矩阵将所述待取箱体的位姿信息由视觉传感坐标系转换为机器人坐标系。
[0010]进一步地，所述若存在至少一个所述目标箱体，则从所述图像信息中提取所述目标箱体的位姿信息，根据所述目标箱体的数量和位置确定所述拆垛机器人的抓取位姿，并将抓取位姿信息发送至所述拆垛机器人的步骤，包括：若所述目标箱体的数量大于一个，则按第二预设阈值条件在所述目标箱体中选定一个基准箱体；判断以所述基准箱体为中心的预设范围内的若干个所述目标箱体是否满足第三预设阈值条件；
若存在至少一个满足所述第三预设阈值条件的所述目标箱体，则以满足所述第三预设阈值条件的所述目标箱体作为共同抓取箱体；根据所述基准箱体的位姿信息、所述共同抓取箱体的位姿信息确定中心位姿，并以所述中心位姿作为所述拆垛机器人的抓取点位姿。
[0011]进一步地，所述若存在至少一个所述目标箱体，则从所述图像信息中提取所述目标箱体的位姿信息，根据所述目标箱体的数量和位置确定所述拆垛机器人的抓取位姿，并将抓取位姿信息发送至所述拆垛机器人的步骤，还包括：若所述目标箱体的数量为一个，则以所述目标箱体的位姿信息作为所述拆垛机器人的抓取点位姿；所述判断以所述基准箱体为中心的预设范围内的若干个所述目标箱体是否满足第三预设阈值条件的步骤之后，包括：若不存在满足所述第三预设阈值条件的所述目标箱体，则以所述基准箱体的位姿信息作为所述拆垛机器人的抓取点位姿。
[0012]对应地，本专利技术还提出一种拆垛定位装置，所述拆垛定位装置包括：传感模块，用于通过视觉传感装置获取码垛底座上位于最上层的待取箱体的图像信息；识别模块，用于根据所述图像信息确定目标箱体的数量；调节模块，用于若存在至少一个所述目标箱体，则从所述图像信息中提取所述目标箱体的位姿信息，根据所述目标箱体的数量和位置确定拆垛机器人的抓取位姿，并将抓取位姿信息发送至所述拆垛机器人；抓取模块，用于基于所述目标箱体的位姿信息，通过所述拆垛机器人对所述目标箱体同时进行抓取操作。
[0013]对应地，本专利技术还提出一种拆垛定位系统，所述拆垛定位系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如前述的拆垛定位方法的步骤。
[0014]对应地，本专利技术还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有拆垛定位程序，所述拆垛定位程序被处理器执行时实现如前述的拆垛定位方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的拆垛定位方法，通过视觉传感装置获取码垛底座上位于最上层的待取箱体的图像信息，以根据图像信息确定可在单次抓取操作中被拆垛机器人同时抓取的目标箱体，并从图像信息中提取目标箱体的位姿信息，根据目标箱体的数量和位置确定拆垛机器人的抓取位姿，从而可通过拆垛机器人完成针对一个或一个以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种拆垛定位方法，应用于拆垛设备，其特征在于，所述拆垛设备包括码垛底座、拆垛机器人和信息验证装置；所述码垛底座用于层叠放置待取箱体，所述码垛底座上方设有视觉传感装置；所述拆垛机器人、所述视觉传感装置、所述信息验证装置之间通信连接；所述拆垛定位方法包括以下步骤：通过所述视觉传感装置获取所述码垛底座上位于最上层的待取箱体的图像信息；根据所述图像信息确定目标箱体的数量；其中，所述目标箱体指代可在单次抓取操作中被所述拆垛机器人同时抓取的待取箱体；若存在至少一个所述目标箱体，则从所述图像信息中提取所述目标箱体的位姿信息，根据所述目标箱体的数量和位置确定所述拆垛机器人的抓取位姿，并将抓取位姿信息发送至所述拆垛机器人；基于所述目标箱体的位姿信息，通过所述拆垛机器人对所述目标箱体同时进行抓取操作，并将抓取的所述目标箱体转移至所述信息验证装置处进行信息验证操作。2.根据权利要求1所述的拆垛定位方法，其特征在于，所述根据所述图像信息确定目标箱体的数量的步骤，包括：对所述图像信息进行预处理操作；通过实例分割算法从所述图像信息中识别出待取箱体；计算所述待取箱体的位姿信息；判断所述待取箱体的位姿信息是否满足第一预设阈值条件，并以满足所述第一预设阈值条件的所述待取箱体作为所述目标箱体。3.根据权利要求2所述的拆垛定位方法，其特征在于，所述通过所述视觉传感装置获取所述码垛底座上位于最上层的待取箱体的图像信息的步骤，包括：通过所述视觉传感装置获取所述码垛底座上的待取箱体的初始平面图像和初始深度图像；所述对所述图像信息进行预处理操作的步骤，包括：将所述初始平面图像和所述初始深度图像转换为原始三维点云数据空间；在所述原始三维点云数据空间中设置第一感兴趣区域，并从所述第一感兴趣区域中提取出所述待取箱体的第一点云数据；计算所述第一点云数据的法向量，得到带有法向量的第二点云数据；通过统计滤波算法对所述第二点云数据进行滤波操作，以去除离群点并得到第三点云数据；通过体素滤波算法对所述第三点云数据进行降采样处理，得到第四点云数据。4.根据权利要求3所述的拆垛定位方法，其特征在于，所述通过实例分割算法从所述图像信息中识别出待取箱体的步骤，包括：在所述初始深度图像中设置第二感兴趣区域，并从所述第二感兴趣区域中提取出所述待取箱体的若干个第一深度图像；按照预设层高提取所述第一深度图像中最高的区域作为第一掩膜，并对所述第一掩膜进行图像膨胀处理，得到第二掩膜；将所述第二掩膜作用于所述初始平面图像，提取出掩膜区域对应的第一平面图像；通过Mask R
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CNN深度学习算法对所述第一平面图像进行实例分割，得到与所述第一平
面图像中的所述待取箱体一一对应的箱体掩膜。5.根据权利要求4所述的拆垛定位方法，其特征在于，所述计算所述待取箱体的位姿信息的步骤，包括：根据所述第四点云数据和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨千，尹选春，陈新，
申请(专利权)人：佛山隆深机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：