【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于但不限于计算机视觉，尤其涉及一种基于线激光投影的钢管自动化拆垛方法及系统。
技术介绍
1、钢管拆垛作为钢管加工前的最后一道工序，涉及将堆放成垛的钢管进行有效的分离操作。目前，钢管拆垛技术仍面临一些现实问题：1.在钢管加工产业中，部分钢管长度超过10米，重量超过200公斤，依靠人工完成拆垛极为困难。2.针对大型钢管，使用机器人并配合夹具机械手系统进行拆垛时，如果有钢管倾斜或者钢管垛摆放不整齐的情况，无法确保准确的单根钢管夹取操作，且对钢管表面造成损伤或压迫影响钢管力学性能。
2、公告号为cn107336069a的中国专利专利技术公开了一种锯切机的上料装置及其上料方法，将堆放钢管垛的料架倾斜，使用料架上的顶料机构将管材顶升至存料平台，最后使用翻料机构将存料平台的管材翻入输送平台，以此完成拆垛环节。该方案提升了拆垛上料速度和效率，但是存在钢管过重导致机械结构承受过大压力而损坏且伴随生产现场噪声过大的问题。公告号为cn201952015u的中国专利专利技术公开了一种钢管自动搬运码垛机，使用电磁铁吸附机构以及托盘抓取结构来分离钢管堆垛，此方案面对非有序规则排列的钢管堆垛时，无法实现准确的钢管夹取作业。
3、为此，提供一种机器视觉与机器人技术结合的自动化拆垛方法，通过视觉技术获取钢管位置后进行精确夹取拆垛作业，以提升拆垛效率以及自动化程度，是非常有必要的。
4、鉴于上述分析，现有技术存在的急需解决的技术问题为：
5、1.在钢管加工产业中，部分钢管长度超过10米，重量超过200公斤
6、2.针对大型钢管，使用机器人并配合夹具机械手系统进行拆垛时，如果有钢管倾斜或者钢管垛摆放不整齐的情况，无法确保准确的单根钢管夹取操作，且对钢管表面造成损伤或压迫影响钢管力学性能。
技术实现思路
1、针对现有技术中的问题，本专利技术提出了一种基于线激光投影的钢管自动化拆垛方法及系统。
2、本专利技术通过以下方式实现：一种基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，包括：
3、s1，向待拆垛作业的钢管垛表面，以特定角度投射平行线激光，其与最上层钢管表面的交汇处产生一系列随钢管表面轮廓而变化的激光反射曲线，并利用工业相机获取该曲线激光线图像；
4、s2，对所获得的激光反射曲线图像执行图像预处理步骤，包括转换为灰度图像及进行二值化处理以分割激光曲线。随后，采用标注工具anylabeling对激光反射曲线进行标签化处理，从而构建训练数据集；
5、s3，使用yolov8l模型对数据集进行特征训练，确保能正确的分割出图像中钢管表面的激光反射曲线，以准确获取图中目标钢管区域；
6、s4，主副相机在传送带的带动下，平行运动到第一测量位置时向钢管垛投射线激光，主副相机先后获取图像，使用训练好的yolov8l模型对图像进行推理，以确定曲线激光线位置及其最小外接矩形；
7、s5，主副相机运动预设固定距离到第二测量位置，再次先后获取钢管垛表面的激光反射曲线图像，使用训练好的yolov8l模型对图像进行推理，以确定激光反射曲线位置及其最小外接矩形；
8、s6，匹配主副相机在两个测量位置所获取图像中的激光反射曲线位置及其最小外接矩形，确定每次获取图像中具有最小像素y坐标的最小外接矩形，即为目标最小外接矩形；
9、s7，记录主副相机在两个位置获取图像中的目标最小外接矩形包围的曲线顶点像素坐标，计算x坐标距离差值，结合预设的固定运动距离，确定像素坐标距离以及现实运动距离的换算关系；
10、s8，根据像素坐标距离与实际运动距离的换算关系，通过第二测量位置的目标激光反射曲线顶点坐标得到主副相机当前位置到目标钢管的真实运动距离，以进行后续拆垛作业。
11、进一步，s6具体包括：
12、步骤s61，获取主副相机在两个测量位置采集后经过yolov8l模型推导后的特征信息，其中，特征信息包括最小外接矩形面积以及曲线顶点像素坐标；
13、步骤s62，以主副相机在第一测量位置获取的图像为基准，与第二位置获取的图像进行比对，判断各组激光反射曲线的面积比值是否超过了预设的面积比值；
14、步骤s63，获取主副相机在两个测量位置所获取图像的x坐标平移像素距离，将将主副相机在第二测量位置捕获的激光反射曲线的最小外接矩形平移到第一测量位置的图像中，对激光反射曲线的顶点进行定位匹配，接着重复执行步骤s62进行面积匹配。
15、进一步，s61具体包括：统计每张图片中经过yolov8l模型推导后的最小外接矩形的面积sr，组成激光反射曲线最小外接矩形面积集合si，其中，i为第i个激光反射曲线的最小外接矩形区域，组合成激光反射曲线最小外接矩形面积列表sr＝{s0,s1,…,sn}，其中n为该图像上激光反射曲线最小外接矩形总个数。
16、进一步，s62具体包括：比对过程从图像坐标原点开始，依据激光反射曲线的最小外接矩形左上角顶点的x坐标，首先从主相机在两个测量位置所获取的图像中选取第一个最小外接矩形，然后依次与相应测量位置副相机获取的图像中的矩形进行面积比较；比对过程采用一对一的方式进行，即每次比较一个来自主相机的矩形与一个来自副相机的矩形。公式为其中，si,m指的是来自主相机的激光反射曲线的最小外接矩形面积，si,s指的是来自副相机的激光反射曲线最小外接矩形面积；
17、通过设置面积比值rm来控制每组激光反射曲线最小外接矩形的面积比值，当预设面积比值合适时，可删除掉激光投射在下层钢管或投射在料框形成的小型激光反射曲线区域，允许激光反射曲线区域局部变化带来的误差影响；
18、当ri＜rm时，所比对的该组激光反射曲线的最小外接矩形由于面积差距过大，对应的不是同一根钢管，遂删除面积较小的最小外接矩形，删除后，较大的矩形将与另一个相机中的下一个矩形继续进行比对；
19、当ri＞rm时，所比对的该组激光反射曲线的最小外接矩形由于面积相近，继续循环比对，直到主相机或副相机在一个测量位置获取的所有矩形信息比对完成。
20、进一步，s63具体包括：通过将主副相机在两个测量位置所获取的激光反射曲线最小外接矩形根据其左上角顶点的x坐标从小到大进行排序，并从排序后的矩形列表中依次选择两个矩形组成矩形对，对于主副相机在第一测量位置以及第二测量位置中提取的每一对矩形的矩形特征，计算以下参数：
21、1.间距dx：计算两个矩形中心点在水平方向上的距离，可以用下面的公式进行表示：dx＝|x2c-x1c|，其中x1c和x2c分别是第一个和第二个矩形中心点的x坐标；
22、2.面积a1和a2：分别计算每个矩形的面积，公式为：a1＝w1×h1,a2＝w2×h2,其中，w1和h1是第一个矩形的宽度和高度，相应地，w2和h2是第二个矩形的宽度和高度；
23、3.y方向差值dy:计算两个矩形在垂直方向上的相对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，S6具体包括：
3.如权利要求2所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，S61具体包括：统计每张图片中经过YOLOv8l模型推导后的最小外接矩形的面积Sr，组成激光反射曲线最小外接矩形面积集合Si，其中，i为第i个激光反射曲线的最小外接矩形区域，组合成激光反射曲线最小外接矩形面积列表Sr＝{S0,S1,…,Sn}，其中n为该图像上激光反射曲线最小外接矩形总个数。
4.如权利要求2所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，S62具体包括：比对过程从图像坐标原点开始，依据激光反射曲线的最小外接矩形左上角顶点的X坐标，首先从主相机在两个测量位置所获取的图像中选取第一个最小外接矩形，然后依次与相应测量位置副相机获取的图像中的矩形进行面积比较；比对过程采用一对一的方式进行，即每次比较一个来自主相机的矩形与一个来自副相机的矩形；公式为其中，Si,m指的是来自主
5.如权利要求2所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，S63具体包括：通过将主副相机在两个测量位置所获取的激光反射曲线最小外接矩形根据其左上角顶点的X坐标从小到大进行排序，并从排序后的矩形列表中依次选择两个矩形组成矩形对，对于主副相机在第一测量位置以及第二测量位置中提取的每一对矩形的矩形特征，计算以下参数：
6.如权利要求1所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，S7具体包括：
7.如权利要求1所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，S8具体包括：
8.一种实现如权利要求1～7任意一项所述基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行如权利要求1～7任意一项所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，信息数据处理终端包括如权利要求8所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，s6具体包括：
3.如权利要求2所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，s61具体包括：统计每张图片中经过yolov8l模型推导后的最小外接矩形的面积sr，组成激光反射曲线最小外接矩形面积集合si，其中，i为第i个激光反射曲线的最小外接矩形区域，组合成激光反射曲线最小外接矩形面积列表sr＝{s0,s1,…,sn}，其中n为该图像上激光反射曲线最小外接矩形总个数。
4.如权利要求2所述的基于线激光投影和机器视觉的钢管自动化拆垛方法，其特征在于，s62具体包括：比对过程从图像坐标原点开始，依据激光反射曲线的最小外接矩形左上角顶点的x坐标，首先从主相机在两个测量位置所获取的图像中选取第一个最小外接矩形，然后依次与相应测量位置副相机获取的图像中的矩形进行面积比较；比对过程采用一对一的方式进行，即每次比较一个来自主相机的矩形与一个来自副相机的矩形；公式为其中，si,m指的是来自主相机的激光反射曲线的最小外接矩形面积，si,s指的是来自副相机的激光反射曲线最小外...
【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，殷艾杰，饶灿灿，陆佳诚，汪子轩，
申请(专利权)人：武汉纺织大学，
类型：发明
国别省市：
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