【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工件处理，尤其涉及一种工件识别打磨方法及装置。
技术介绍
1、对于普通的打磨机器人系统，机器人编程是其实际工作的必要步骤，而传统的机器人编程方式分为示教编程方式与离线编程方式。示教编程是指操作人员通过人工手动的方式，利用示教盒移动机器人末端到指定位置，这种逐点记录机器人位姿然后再重现的方法需要操作人员充当外部传感的角色，机器人自身缺乏外部传感信息，灵活性较差，而且对于结构复杂的零件，需要操作人员花费大量的时间进行示教，编程效率低。当环境参数发生变化时，需要重新示教，不能适应零件与任务变化。而离线编程采用部分传感技术，主要依靠计算机图形学技术，建立机器人工作模型，对编程结果进行三维图形学动画仿真以检测编程可靠性，最后将生成的代码传递给机器人控制柜控制机器人运行。与示教编程相比，离线编程可以减少机器人工作时间，结合cad技术，简化编程，能够构造模拟的机器人工作环境，应用cad技术构建相应的夹具、零件和工具等的几何模型，但是实际工作环境中的安装误差以及零件和工具等物体的几何模型与实际存在的误差会影响机器人工作的实际效果。另一方面...
【技术保护点】
1.一种工件识别打磨方法，其特征在于，所述工件识别打磨方法包括：
2.根据权利要求1所述的工件识别打磨方法，其特征在于，所述工件识别模型包括输入层、旋转参数学习子网络、姿态校正层、PointNet模型、层次特征提取网络、特征融合层和输出层，所述输入层用于接收处理后三维点云数据，所述旋转参数学习子网络用于根据处理后三维点云数据预测工件的旋转参数，所述姿态校正层用于接收旋转参数学习子网络输出的旋转参数，并根据处理后三维点云数据和旋转参数输出旋转校正后的点云数据，所述PointNet模型用于对旋转校正后的点云数据进行特征提取和聚合以得到全局特征向量，所述层次特征...
【技术特征摘要】
1.一种工件识别打磨方法，其特征在于，所述工件识别打磨方法包括：
2.根据权利要求1所述的工件识别打磨方法，其特征在于，所述工件识别模型包括输入层、旋转参数学习子网络、姿态校正层、pointnet模型、层次特征提取网络、特征融合层和输出层，所述输入层用于接收处理后三维点云数据，所述旋转参数学习子网络用于根据处理后三维点云数据预测工件的旋转参数，所述姿态校正层用于接收旋转参数学习子网络输出的旋转参数，并根据处理后三维点云数据和旋转参数输出旋转校正后的点云数据，所述pointnet模型用于对旋转校正后的点云数据进行特征提取和聚合以得到全局特征向量，所述层次特征提取网络用于对旋转校正后的点云数据进行局部特征提取以得到层次特征向量，所述特征融合层用于将全局特征向量和层次特征向量进行融合以得到融合特征向量，所述输出层根据融合特征向量输出识别结果。
3.根据权利要求2所述的工件识别打磨方法，其特征在于，所述旋转参数学习子网络包括第一子输入层、第一多层感知机和第一子输出层，所述第一子输入层接收处理后三维点云数据，所述第一多层感知机包括多个全连接层和激活函数，所述第一多层感知机用于对处理后三维点云数据进行特征提取和转换，将处理后三维点云数据逐渐从低维特征映射到高维特征，得到用于表示工件的旋转参数的3*3旋转矩阵，所述第一子输出层用于输出3*3旋转矩阵。
4.根据权利要求2所述的工件识别打磨方法，其特征在于，所述pointnet模型包括第二子输入层、输入变换层、第二多层感知机、特征变换层和对称函数层，所述第二子输入层用于接收旋转校正后的点云数据，所述输入变换层采用小型pointnet网络，用...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅梦丽，姚金红，张今会，蒲小平，刘波，程其昌，
申请(专利权)人：抚州职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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