【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種基于視覺定位的工業機器人料片抓取實現方法，屬于工業機器人智能化裝配。
技術介紹
1、隨著科技的飛速發展，尤其是工業機器人技術、機器視覺、傳感器技術、以及自動化控制技術的不斷進步，工業機器人在各種復雜生產場景中的應用日益廣泛。在復材產品制造、汽車制造、電子制造等行業中，料片的精確抓取與鋪貼是生產過程中至關重要的一環。傳統的手工鋪貼方式不僅效率低下，且難以保證產品的一致性和質量穩定性。因此，采用工業機器人進行料片抓取與鋪貼，成為解決這一問題的有效途徑。
2、在機器人抓取料片進行鋪貼作業中，存在許多具有對稱形狀的異形工件或料片，這種異形料片可以從多個角度進行抓取，非常適合使用機器人夾爪或吸盤進行抓取。使用機器人對這類物品抓取通常采用機器視覺技術進行輔助定位，確定待抓取工件的質心，進而確定抓取位姿，指導機器人進行抓取工作。
3、基于質心的抓取方法對工件一致性要求較高，然而在實際生產過程中，當來料一致性不穩定時，料片的實際下料規格與理論尺寸或多或少存在偏差，若僅僅依靠基于質心的抓取方式進行鋪貼工作，可能存在料片上邊緣與鋪貼刻度線無法對齊問題，影響后續生產工作進度。此外，基于質心的抓取方法對料片形狀要求較高，對于異形曲率較大的料片，其質心可能存在于料片外部，此時再依據質心指導機器人進行抓取工作可能會存在抓取不成功等問題。因此，亟需一種能夠靈活、精準地識別料片進行定位并引導機器人抓取的視覺檢測方法來提高機器人抓取的準確性和鋪貼的精準度。
技術實現思路
1
2、本專利技術的技術方案是：一種基于視覺定位的工業機器人料片抓取實現方法，包括：
3、對工業相機與工業機器人進行手眼標定，確定工業相機與工業機器人之間的手眼變換矩陣；
4、通過工業相機對料片進行圖像采集得到料片原始圖像；同時獲取cad軟件生成的料片模板圖像；
5、對料片原始圖像進行降噪處理和邊緣檢測，獲得去噪后的料片圖像；
6、將去噪后的料片圖像與料片模板圖像進行圖像模板匹配，實現在去噪后的料片圖像中定位到料片輪廓位置；
7、在所述料片輪廓上建立抓取坐標系；
8、將所述抓取坐標系原點視為抓取點，將抓取坐標系上x軸方向上靠近原點的任意一點視為姿態點，獲得抓取點在機器人基座標系下的位姿，然后基于上述位姿控制機器人抓取料片。
9、所述對工業相機與工業機器人進行手眼標定，包括：
10、利用工業相機對蜂窩標定板在不同的方向上采集多張圖像進行手眼標定，獲取非線性優化的標定結果，包括相機內參、外參和畸變系數，確定所述工業相機和工業機器人間的手眼變換矩陣。
11、所述降噪處理采用中值濾波或均值濾波或高斯濾波。
12、所述邊緣檢測采用應用canny算子或roberts算子或sobel算子或laplace算子。
13、采用改進灰狼優化算法或基于圖像金字塔的搜索算法或粒子群算法進行圖像模板匹配，輸出最佳匹配位置。
14、所述在所述料片輪廓上建立抓取坐標系，包括：
15、計算料片輪廓最小外接矩形，獲得該矩形的位置信息；
16、取上述矩形兩條長邊中心點的連線，視為抓取坐標系y軸，將y軸與料片輪廓最頂部的交點視為抓取坐標系原點，根據y軸與原點在料片輪廓平面上生成垂直于y軸的x軸，以此設定為抓取坐標系，所述抓取坐標系原點即抓取點；
17、在料片原始圖像上生成抓取坐標系圖形。
18、采用旋轉卡尺法計算料片輪廓最小外接矩形。
19、所述獲得抓取點在機器人基座標系下的位姿，然后基于上述位姿控制機器人抓取料片，包括：
20、通過計算圖像中抓取點和姿態點的像素位置，結合圖像的深度信息即圖像到工業相機的實際距離以及工業相機的內參，計算出抓取點和姿態點在相機坐標系中的三維坐標；
21、將計算出的抓取點和姿態點的三維坐標轉換為齊次坐標矩陣，并與手眼變換矩陣相乘，得到這兩個點在機器人基坐標系下的三維坐標；
22、提取抓取點在基坐標系下的位置，并計算抓取點與姿態點所形成的目標向量與機器人基坐標系中x軸的夾角，進而得到機器人抓取動作的旋轉角度，即機器人的姿態角；
23、將抓取點的位置和旋轉角度即姿態合并，得到抓取點在機器人基坐標系下完整的位姿信息；所述位姿信息將用于指導工業機器人執行抓取操作。
24、所述料片為對稱異形料片。
25、本專利技術與現有技術相比的優點在于：
26、(1)本專利技術通過在料片輪廓頂部與其最小外接矩形其中一條對稱軸的交點上設置抓取坐標系，并以抓取坐標系原點作為抓取點，能最大限度避免來料穩定性不一致導致的鋪貼精度不高問題，有效提高抓取和鋪貼料片的精度。相比以質心為抓取點的抓取方法，本專利技術對工件尺寸一致性和形狀的要求不高，適用性更廣。
27、(2)本專利技術使用改進灰狼優化算法進行圖像模板，相比傳統遍歷搜索算法，有效節省了計算成本，簡化圖像匹配搜索過程的復雜度，提高了在優化圖像匹配問題時的有效性。
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1.一種基于視覺定位的工業機器人料片抓取實現方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對工業相機與工業機器人進行手眼標定，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述降噪處理采用中值濾波或均值濾波或高斯濾波。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述邊緣檢測采用應用Canny算子或Roberts算子或Sobel算子或Laplace算子。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采用改進灰狼優化算法或基于圖像金字塔的搜索算法或粒子群算法進行圖像模板匹配，輸出最佳匹配位置。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述料片輪廓上建立抓取坐標系，包括：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，采用旋轉卡尺法計算料片輪廓最小外接矩形。
8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述獲得抓取點在機器人基座標系下的位姿，然后基于上述位姿控制機器人抓取料片，包括：
9.根據權利要求1-8任一所述的方法，所述料片為對稱異形料片。
【技術特征摘要】
1.一種基于視覺定位的工業機器人料片抓取實現方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對工業相機與工業機器人進行手眼標定，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述降噪處理采用中值濾波或均值濾波或高斯濾波。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述邊緣檢測采用應用canny算子或roberts算子或sobel算子或laplace算子。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采用改進灰狼優...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李河林，王開石，雷磊，張晨，楊云華，王金明，王新永，裴天河，劉巒，李鴻宇，
申請(專利權)人：航天材料及工藝研究所，
類型：發明
國別省市：
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