【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于铁矿石输送带异物排除领域，涉及计算机视觉和控制技术，具体是一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法。
技术介绍
1、铁矿石生产运输过程中，伴有铁件、枕木、钢纤等等异物。其中大尺寸异物的存在会严重影响输送、破碎、磨矿等多个环节设备安全和效果。人工查看输送带排除异物存在严重的安全和职业卫生隐患；
2、传统的铁矿石异物排除方法通常采用人工筛选或者简单的机械装置进行筛选，这些方法不仅效率低下，而且无法保证筛选的精度。虽然已经有一些基于图像处理的异物识别方法，但是由于铁矿石的形状、大小、颜色等特征与异物相似，这些方法很难准确地区分铁矿石和异物。
3、为此，本专利技术提出一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，解决了现有技术中采用人工筛选或者简单的机械装置进行筛选，这些方法不仅效率低下，而且无法保证筛选的精度。虽然已经有一些基于图像处理的异物识别方法，但是由于铁矿石的形状、大小、颜色等特征与异物相似，这些方法很难准确地区分铁矿石和异物的问题。
2、为实现上述目的，本申请提供了一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，包括以下步骤：
3、通过第一高精度3d工业相机实时采集3d点云数据和图像数据，并通过第一高精度3d工业相机的传输系统将采集到的3d点云数据和图像数据发送至异物识别控制模块；
4、所述异物识别控制模块接收到3d点云
5、当识别为铁矿石异物，异物识别控制模块发送定位信号至异物定位控制模块，异物定位控制模块对识别出的铁矿石异物进行位置定位并输出目标位置信息至异物排除控制模块；
6、异物排除控制模块接收到目标位置信息后，获取机械抓手的实时位置，并对机械抓手进行轨迹规划且控制机械抓手移动到铁矿石异物的抓取位置；
7、当异物排除控制模块获取的实时位置为抓取位置时，异物排除控制模块控制机械抓手进行铁矿石异物抓取并进行异物排除。
8、优选地，所述铁矿石异物3d模型基于铁矿石异物大数据库和模型构建模块得以建立；
9、所述铁矿石异物大数据库内存储有若干铁矿石和异物三维图像，模型构建模块对铁矿石异物三维图像进行多角度深度学习，建立所述铁矿石异物3d模型。
10、优选地，所述异物定位控制模块对铁矿石异物进行位置定位的过程包括：
11、步骤s1：以机械手的实时位置为坐标基准，建立世界坐标系；
12、步骤s2：将第一定位相机的工作姿态调整为平行模式，采集铁矿石异物的第一图像及第一定位相机到铁矿石异物的第一垂直距离，根据第一图像和第一垂直距离进行第一次定位，确定铁矿石异物的第一位置信息。
13、步骤s3：根据第一坐标控制第一定位相机移动到铁矿石异物的正上方，采集铁矿石异物的第二图像及第一定位相机到铁矿石异物的第二垂直距离，根据第二图像和第二垂直距离进行第二次定位，确定铁矿石异物的第二位置信息。
14、步骤s4：将铁矿石异物的第二位置信息作为铁矿石异物的抓取位置。
15、优选地，根据第一图像和第一垂直距离进行第一次定位，确定铁矿石异物的第一位置信息的过程包括：
16、使用预设第一卷积核对第一图像的卷积进行处理，得到卷积图像。
17、使用预设第二卷积核对卷积图像的反卷积进行处理，得到反卷积图像。
18、对反卷积图像进行二值化处理，得到第一目标图像；
19、确定第一目标图像中铁矿石异物的坐标，将铁矿石异物的坐标与第一垂直距离组合，得到铁矿石异物的空间坐标作为第一位置信息。
20、优选地，根据第二图像和第二垂直距离进行第二次定位，确定铁矿石异物的第二坐标包括：
21、对第二图像进行优化及二值化处理得到第二目标图像；
22、在第二目标图像中使用霍夫变换测量铁矿石异物的坐标；
23、将铁矿石异物的坐标与第二垂直距离组合，得到铁矿石异物的坐标作为第二位置信息。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
25、本专利技术通过第一高精度3d工业相机实时采集3d点云数据和图像数据，并通过第一高精度3d工业相机的传输系统将采集到的3d点云数据和图像数据发送至异物识别控制模块；所述异物识别控制模块接收到3d点云数据和图像数据后，结合铁矿石异物3d模型对铁矿石异物进行识别；当识别为铁矿石异物，异物识别控制模块发送定位信号至异物定位控制模块，异物定位控制模块对识别出的铁矿石异物进行位置定位并输出目标位置信息至异物排除控制模块；异物排除控制模块接收到目标位置信息后，获取机械抓手的实时位置，并对机械抓手进行轨迹规划且控制机械抓手移动到铁矿石异物的抓取位置；当异物排除控制模块获取的实时位置为抓取位置时，异物排除控制模块控制机械抓手进行铁矿石异物抓取并进行异物排除。
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1.一种基于3D图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于3D图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，所述铁矿石异物3D模型基于铁矿石异物大数据库和模型构建模块得以建立；
3.如权利要求1所述的一种基于3D图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，所述异物定位控制模块对铁矿石异物进行位置定位的过程包括：
4.如权利要求3所述的一种基于3D图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，根据第一图像和第一垂直距离进行第一次定位，确定铁矿石异物的第一位置信息的过程包括：
5.如权利要求3所述的一种基于3D图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，根据第二图像和第二垂直距离进行第二次定位，确定铁矿石异物的第二坐标包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，所述铁矿石异物3d模型基于铁矿石异物大数据库和模型构建模块得以建立；
3.如权利要求1所述的一种基于3d图像和机械臂的铁矿石异物排除方法，其特征在于，所述异物定位控制模块对铁矿石异物进...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖飒，刘义，
申请(专利权)人：安徽名德智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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