【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业自动化与智能控制，具体涉及一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法。
技术介绍
1、在现有工业自动化生产线中，智能工业机器人广泛应用于物体的识别、抓取与装配等任务。其中，视觉识别系统是实现工业机器人精确操作的关键组件。现有的工业机器人视觉系统通常采用固定帧率的图像采集方式，通过图像处理算法对生产线上的物体进行检测与定位。
2、然而，由于生产线物体的运动速度往往存在动态变化，固定采集帧率的视觉系统难以及时适应不同速度下的视觉信息采集需求。当物体速度较快时，图像采集延迟和处理时延会显著增加，导致工业机器人获取的位置信息不准确，从而影响作业的定位精度和整体生产效率。目前，部分视觉系统尝试通过提高硬件性能或优化图像处理算法以减小响应时延，但仍存在以下不足：一方面，硬件升级带来的系统成本增加显著，且无法实时适应不同速度场景下的采集需求；另一方面，算法优化虽能在一定程度上降低处理时延，但由于采集帧率恒定，系统依然无法动态调整以应对高速运动物体，最终导致机器人定位精度下降、误差增大。尤其是在复杂工况或高速生产线上...
【技术保护点】
1.一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述S1包括确定生产线上目标物体的运动速度变化率，随着时间的推进计算视觉采集模块的图像采样频率。
3.根据权利要求2所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述S1中确定生产线上目标物体的运动速度变化率的具体步骤包括：通过视觉识别系统或传感器，实时检测并记录生产线上运动物体在当前时刻的速度；从系统的历史数据中调取上一时刻的物体运动速度；确认当前时刻与前...
【技术特征摘要】
1.一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述s1包括确定生产线上目标物体的运动速度变化率，随着时间的推进计算视觉采集模块的图像采样频率。
3.根据权利要求2所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述s1中确定生产线上目标物体的运动速度变化率的具体步骤包括：通过视觉识别系统或传感器，实时检测并记录生产线上运动物体在当前时刻的速度；从系统的历史数据中调取上一时刻的物体运动速度；确认当前时刻与前一时刻之间的时间间隔；将当前时刻的速度值减去前一时刻的速度值，得到物体在这段时间内的速度变化量；用速度变化量除以前后两个时刻之间的时间间隔，得到单位时间内的速度变化率。
4.根据权利要求3所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述s1中计算视觉采集模块的图像采样频率的具体步骤包括根据得到单位时间内的速度变化率，确定从开始采样到当前时刻所经过的时间，将速度增长速率与当前估算时间相乘，得到视觉采集模块的采样频率，将计算出的采样帧率作为控制参数，实时调整视觉采集模块的采样速度，确保图像采集与物体的运动速度保持同步。
5.根据权利要求1所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述s2中计算目标物体在实际空间中的物理距离的具体步骤包括首先，取参考物体在现实中的实际距离值；然后，将目标物体在图像中的测量距离与参考物体在图像中的测量距离进行比值计算；最后，用参考物体的实际距离值乘以上述比值，得到目标物体在现实空间中的物理距离。
6.根据权利要求1所述的一种用于智能工业机器人的自适应视觉识别与纠正方法，其特征在于：所述s3中计算当前图像数据下的总时延值的具体步骤包括：根据所处理的图像数据，评估当前图像的复杂程度，当前图像的复杂程度依据目标物体的数量、背景复杂性、光照条件因素进行量化分析；确定在理想状态下的基础处理时间，所述基础处理时间是在最简单图像数据条件下完成图像采集、识别和输出定位信息所需的最短时间；根据图像复杂程度的数值，确定因图像复杂性增加所导致的延迟...
【专利技术属性】
技术研发人员：高文通，晋亚鹏，胡长岭，
申请(专利权)人：上海远韫机电安装有限公司，
类型：发明
国别省市：
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