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    基于AI視覺的機械手自動示教方法及裝置制造方法及圖紙
    
                            
    技術編號：43032915 閱讀：13 留言：0更新日期：2024-10-18 17:34
    
                        
    
                        
    
                            
                            本發明專利技術涉及一種基于AI視覺的機械手自動示教方法和裝置，所述的方法包括：基于卷積神經網絡，對產品的形狀進行訓練；確認產品目標位置上載板的位置和產品放置在載板上的姿態，得到標準位姿；通過棋盤標定板，對拍攝裝置進行標定，計算拍攝裝置的內參和畸變系數；基于手眼標定算法Tsai?LenZ，計算機械手和拍攝裝置坐標系之間的轉換關系；手眼標定完成后，機械手從流水線結構上隨機抓取產品，調整機械手的姿態，使產品匹配標準位姿；機械手將產品從流水線結構移動到產品目標位置的載板上。所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法通過使用AI視覺替代人眼，自動生成控制指令控制機械手替代人工調整，從而提高工作效率和提升安全性。
    
                            
                            
    


    
                            

                            
    【技術實現步驟摘要】
    
                                
    本公開屬于機器手示教領域，特別涉及基于ai視覺的機械手自動示教方法和裝置。

    技術介紹
    1、目前在自動化產線上對機械手進行示教一般有兩種方法：一種是一個工程師通過電腦上位機對機械手進行控制，另一個工程師通過目測指揮調整機械手，這種存在的風險是操作的工程師操作失誤，就可能輸錯命令導致機械手誤傷指揮的工程師；另一種是使用手持示教器，一邊觀測一邊調整。這樣的過程都非常繁瑣并且容易出錯。

    技術實現思路
    1、本專利技術提供一種基于ai視覺的機械手自動示教方法和裝置，旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。
    2、本專利技術的技術方案為基于ai視覺的機械手自動示教方法和裝置，所述的基于ai視覺的機械手自動示教方法應用在基于ai視覺的機械手自動示教裝置上，所述基于ai視覺的機械手自動示教裝置包括流水線結構、機械手、至少一個產品目標位置和棋盤標定板，所述流水線結構用于傳輸待移位的產品，所述機械手上安裝有拍攝裝置，所述拍攝裝置自動識別流水線結構上的產品，所述機械手抓取放置于流水線結構上的產品并把產品放置在預設的產品目標位置的載板上，所述產品目標位置處于所述機械手可觸及的范圍內，所述的基于ai視覺的機械手自動示教方法包括以下步驟：
    3、s100、基于卷積神經網絡，對產品的形狀進行訓練；
    4、s200、確認產品目標位置上載板的位置和產品放置在載板上的姿態，得到標準位姿；
    5、s300、通過棋盤標定板，對拍攝裝置進行標定，計算拍攝裝置的內參和畸變系數；
    6、s400、基于手眼標定算法tsai-lenz，計算機械手和拍攝裝置坐標系之間的轉換關系；
    7、s500、手眼標定完成后，機械手從流水線結構上隨機抓取產品，調整機械手的姿態，使產品匹配標準位姿；
    8、s600、機械手將產品從流水線結構移動到產品目標位置的載板上。
    9、進一步，所述步驟s100包括以下步驟：
    10、s110、通過流水線結構批量流入不同標注的產品，設置在所述機械手上的拍攝裝置對產品進行拍攝得到多張第一產品圖片，將多張第一產品圖片隨機分類為訓練數據集、驗證數據集和測試數據集；
    11、s120、對第一產品圖片進行預處理，基于tensorflow的imagedatagenerator，將第一產品圖片進行旋轉、平移和翻轉操作得到多張第二產品圖片；
    12、s130、基于神經網絡模型，基于訓練數據集訓練第一產品圖片和第二產品圖片，并優化所述卷積神經網絡的網絡參數；
    13、s140、基于驗證數據集和測試數據集，對經過修改網絡參數的所述卷積神經網絡進行驗證和測試。
    14、進一步，所述步驟s130中，
    15、所述神經網絡模型基于tensorflow的sequential模塊創建；
    16、所述神經網絡模型包括依次連接的第一卷積層conv2d_1、第一最大池化層maxpooling2d_1、第二卷積層conv2d_2、第二最大池化層maxpooling2d_2、第三卷積層conv2d_3、第三最大池化層maxpooling2d_3、壓平層flattern、第一全連接層dense_1、輸出正則化層dropout和第二全連接層dense_2。
    17、進一步，所述步驟s300包括：
    18、s310、基于opencv庫，拍攝裝置拍攝多張棋盤標定板圖像；
    19、s320、基于cv2的findchessboardcorners模塊，檢測棋盤標定板圖像中的棋盤角點位置；
    20、s330、基于cv2的calibbratecamera模塊，計算棋盤角點在棋盤標定板圖像平面的位置和實際空間中的位置的對應關系，得到拍攝裝置的內參和畸變系數。
    21、進一步，所述步驟s400包括：
    22、s410、基于python的numpy庫,求解拍攝裝置與機械手末端之間的變換矩陣x與機械手的運動矩陣a和拍攝裝置運動矩陣b之間的關系；
    23、s420、移動機械手和拍攝裝置，記錄多組位置數據集(ai,bi)，每個位置數據集包括機械手的運動矩陣a和拍攝裝置運動矩陣b，將多組位置數據集(ai,bi)分解為旋轉矩陣rai和rbi；
    24、s430、基于單位四元數表示旋轉的關系，建立旋轉矩陣方程，將旋轉矩陣方程轉換為線性方程組，通過奇異值求解得到旋轉矩陣rx；
    25、s440、基于旋轉矩陣rx,建立平移方程求解平移向量tx；
    26、s450、將平移向量tx和旋轉矩陣rx組合為變換矩陣x；
    27、s460、指定實際的坐標，計算變換矩陣x。
    28、進一步，所述步驟s420中，拍攝裝置與機械手末端之間的變換矩陣x與機械手的運動矩陣a和拍攝裝置運動矩陣b之間的關系為：
    29、ax＝xb
    30、其中，a為機械手的運動矩陣，b為拍攝裝置運動矩陣，x為拍攝裝置與機械手末端之間的變換矩陣，機械手末端之間的變換矩陣x包括旋轉矩陣rx和平移向量tx；
    31、所述步驟s430中，所述旋轉矩陣方程為：
    32、rairx＝rxrbi
    33、其中，rai為機械手的運動矩陣的旋轉矩陣分量，rbi為拍攝裝置運動矩陣的旋轉矩陣分量，i為多組位置數據集(ai,bi)中的序號，rx為拍攝裝置與機械手末端之間的變換矩陣的旋轉矩陣分量。
    34、進一步，所述步驟s440中，所述平移方程為：
    35、tai+raitx＝rxtbi+tx
    36、其中，tai為機械手的運動矩陣的旋轉平移向量分量，rai為機械手的運動矩陣的旋轉矩陣分量，tx為平移向量，rx為拍攝裝置與機械手末端之間的變換矩陣的旋轉矩陣分量，tbi為拍攝裝置運動矩陣的平移向量分量。
    37、進一步，所述步驟s440中，所述變換矩陣x為：
    38、
    39、其中，x為變換矩陣，tx為平移向量，rx為拍攝裝置與機械手末端之間的變換矩陣的旋轉矩陣分量。
    40、進一步，所述步驟s600包括，
    41、s610、機械手手持產品，同時拍攝裝置實時捕捉的畫面，實時計算目標位置；
    42、s620、移動機械手靠近產品目標位置，機械手安全到達產品目標位置上方后，將當前位置記錄為第一位置p1；
    43、s630、基于標準位姿，將產品平穩地放入產品目標位置的載板上，將當前位置記錄為第二位置p2；
    44、s640、基于記錄的位置第一位置p1和第二位置p2,計算實際長度，并結合機械手的加速度a和機械手的速度參數v，計算出最優最短移動時間ct。
    45、進一步，本專利技術還提出一種基于ai視覺的機械手自動示教裝置，用于實現所述的基于ai視覺的機械手自動示教方法，所述基于ai視覺的機械手自動示教裝置包括：
    46、流水線結構，所述流水線結構不斷地傳輸待移位本文檔來自技高網...
                            
    
                            
    【技術保護點】
    
                                
    1.基于AI視覺的機械手自動示教方法，所述的基于AI視覺的機械手(200)自動示教方法應用在基于AI視覺的機械手(200)自動示教裝置上，所述基于AI視覺的機械手(200)自動示教裝置包括流水線結構(100)、機械手(200)、至少一個產品目標位置(300)和棋盤標定板(400)，所述流水線結構(100)用于傳輸待移位的產品，所述機械手(200)上安裝有拍攝裝置，所述拍攝裝置自動識別流水線結構(100)上的產品，所述機械手(200)抓取放置于流水線結構(100)上的產品并把產品放置在預設的產品目標位置(300)的載板上，所述產品目標位置(300)處于所述機械手(200)可觸及的范圍內，其特征在于，所述的基于AI視覺的機械手(200)自動示教方法包括以下步驟：
    2.根據權利要求1所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S100包括以下步驟：
    3.根據權利要求2所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S130中，所述神經網絡模型基于Tensorflow的Sequential模塊創建；
    4.根據權利要求1所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S300包括：
    5.根據權利要求1所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S400包括：
    6.根據權利要求5所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S420中，拍攝裝置與機械手(200)末端之間的變換矩陣X與機械手(200)的運動矩陣A和拍攝裝置運動矩陣B之間的關系為：
    7.根據權利要求5所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S440中，所述平移方程為：
    8.根據權利要求5所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S440中，所述變換矩陣X為：
    9.根據權利要求1所述的基于AI視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟S600包括，
    10.一種基于AI視覺的機械手自動示教裝置，用于實現如權利要求1至9任一所述的基于AI視覺的機械手(200)自動示教方法，其特征在于，所述基于AI視覺的機械手(200)自動示教裝置包括：
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    【技術特征摘要】
    
                                
    1.基于ai視覺的機械手自動示教方法，所述的基于ai視覺的機械手(200)自動示教方法應用在基于ai視覺的機械手(200)自動示教裝置上，所述基于ai視覺的機械手(200)自動示教裝置包括流水線結構(100)、機械手(200)、至少一個產品目標位置(300)和棋盤標定板(400)，所述流水線結構(100)用于傳輸待移位的產品，所述機械手(200)上安裝有拍攝裝置，所述拍攝裝置自動識別流水線結構(100)上的產品，所述機械手(200)抓取放置于流水線結構(100)上的產品并把產品放置在預設的產品目標位置(300)的載板上，所述產品目標位置(300)處于所述機械手(200)可觸及的范圍內，其特征在于，所述的基于ai視覺的機械手(200)自動示教方法包括以下步驟：
    2.根據權利要求1所述的基于ai視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟s100包括以下步驟：
    3.根據權利要求2所述的基于ai視覺的機械手自動示教方法，其特征在于，所述步驟s130中，所述神經網絡模型基于tensorflow的sequential模塊創建；
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    【專利技術屬性】
    
                                技術研發人員：黃金輝，王磊，魯秋瑞，許少斌，郜繼成，
    
        申請(專利權)人：珠海精實測控技術股份有限公司，
    
        類型：發明
    
        國別省市：
    
                            
    
                            
                        
    
                    
    
                    
                    
                     
                
    
                
                
    
                    
    
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