本發(fā)明涉及機器人領(lǐng)域，具體而言，涉及一種機器人抓取定位裝置、機器人抓取系統(tǒng)以及抓取方法。

背景技術(shù)：

在自動化領(lǐng)域中，機器人扮演著重要的角色。隨著自動化的發(fā)展，機器人的應(yīng)用也越來越廣泛。而機器視覺的引入使機器人穩(wěn)定、可靠、高效的同時更加智能化。

機器視覺作為機器人的“眼”，引導(dǎo)機器人實現(xiàn)智能抓取，柔性生產(chǎn)線通過視覺定位，機器人自動識別產(chǎn)品類型進行定位抓取，從而能夠提高生產(chǎn)效率。

然而，在實際應(yīng)用中，機器人要抓取多個產(chǎn)品以完成任務(wù)，由于產(chǎn)品材料的不同，反光效果會有很大差異且產(chǎn)品放置于不同的位置，在這種情況下，往往需要采用多個視覺系統(tǒng)分別安裝在固定位置分別對多個產(chǎn)品進行識別和定位，如此，設(shè)備成本會大大提高，而且會占用更多空間。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提供一種機器人抓取定位裝置、機器人抓取系統(tǒng)以及抓取方法，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中的機器人因需要設(shè)置多個視覺系統(tǒng)而被占用空間較大的問題。

為了實現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第一個方面，提供了一種機器人抓取定位裝置，包括：分料臺；相機移動機構(gòu)，與分料臺對應(yīng)設(shè)置；相機，安裝在相機移動機構(gòu)上，相機移動機構(gòu)用于帶動相機相對于分料臺沿預(yù)設(shè)軌跡移動，以使相機逐個采集分料臺上多個預(yù)設(shè)位置的圖像。

進一步地，相機移動機構(gòu)包括：電缸；滑塊，安裝在電缸的螺桿上以在螺桿的帶動下沿螺桿移動；其中，相機設(shè)置在滑塊以在滑塊帶動下沿預(yù)設(shè)軌跡移動。

進一步地，分料臺為直線形，各個預(yù)設(shè)位置沿分料臺的延伸方向布置；滑塊的移動方向與分料臺的延伸方向平行以使相機沿各個預(yù)設(shè)位置的布置方向移動。

進一步地，相機位于分料臺的上方。

進一步地，機器人抓取定位裝置還包括：分料氣缸，設(shè)置在分料臺上，用于將多個待抓取的產(chǎn)品分別對應(yīng)地限位在各個預(yù)設(shè)位置上。

進一步地，相機上設(shè)置有朝向分料臺設(shè)置的光源。

進一步地，光源為環(huán)形光源，相機的鏡頭與光源的內(nèi)孔相對。

進一步地，相機為ccd相機。

根據(jù)本發(fā)明的第二個方面，提供了一種機器人抓取系統(tǒng)，包括機器人抓取定位裝置，機器人抓取定位裝置為上述內(nèi)容的機器人抓取定位裝置，機器人抓取定位裝置用于逐個采集分料臺上多個預(yù)設(shè)位置的圖像。

進一步地，機器人抓取系統(tǒng)還包括：處理主機，與機器人抓取定位裝置連接，用于獲取機械人抓取定位裝置所采集的各個預(yù)設(shè)位置的圖像并根據(jù)圖像確定各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品，以及在預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品時確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂位置和姿態(tài)；機械手臂，與處理主機通訊連接，用于根據(jù)待抓取的產(chǎn)品的與機械手臂之間的相對位置以及待抓取的產(chǎn)品的姿態(tài)抓取各個待抓取的產(chǎn)品。

根據(jù)本發(fā)明的第三個方面，提供了一種用于上述內(nèi)容的機器人抓取系統(tǒng)的機器人抓取方法，包括：按照預(yù)設(shè)軌跡移動相機以依次采集分料臺上多個預(yù)設(shè)位置的圖像；根據(jù)采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像確定各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品；在預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品時，確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂的位置和姿態(tài)；根據(jù)待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂的位置和姿態(tài)控制機械手臂抓取各個待抓取的產(chǎn)品。

進一步地，在按照預(yù)設(shè)軌跡移動相機依次采集分料臺上多個預(yù)設(shè)位置的圖像之后，抓取方法還包括：采用快速中值濾波法對采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像進行濾波。

進一步地，根據(jù)采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像確定各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品包括：獲取采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像的平均灰度值；判斷各個預(yù)設(shè)位置的圖像的平均灰度值是否大于預(yù)設(shè)灰度值；在預(yù)設(shè)位置的圖像的平均灰度值大于預(yù)設(shè)灰度值時，確定預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品。

進一步地，確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂的位置和姿態(tài)包括：確定待抓取的產(chǎn)品在圖像的中的位置范圍；通過霍夫變換識別待抓取的產(chǎn)品上的兩個圓孔的圓心位置；根據(jù)兩個圓孔的圓心位置確定待抓取的產(chǎn)品的中心以及待抓取的產(chǎn)品的角度；根據(jù)相機的圖像坐標系與機械手臂的轉(zhuǎn)換以及標定得出待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂的位置和姿態(tài)。

應(yīng)用本發(fā)明技術(shù)方案的機器人抓取定位裝置，包括：分料臺、相機移動機構(gòu)以及相機；相機移動機構(gòu)與分料臺對應(yīng)設(shè)置，相機安裝在相機移動機構(gòu)上，相機移動機構(gòu)用于帶動相機相對于分料臺沿預(yù)設(shè)軌跡移動，以使相機逐個采集分料臺上多個預(yù)設(shè)位置的圖像。從而在抓取多個產(chǎn)品時，無需設(shè)置多個視覺系統(tǒng)分別對多個產(chǎn)品進行識別和定位，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的機器人設(shè)置多個固定的視覺系統(tǒng)以對分布于多個不同位置的不同的產(chǎn)品進行識別和定位占用空間較大的問題。

除了上面所描述的目的、特征和優(yōu)點之外，本發(fā)明還有其它的目的、特征和優(yōu)點。下面將參照圖，對本發(fā)明作進一步詳細的說明。

附圖說明

構(gòu)成本發(fā)明的一部分的說明書附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的一種機器人抓取定位裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的一種機器人抓取系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖3是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的一種機器人抓取方法的流程圖；

圖4是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的另一種機器人抓取方法的流程圖；

圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的一種機器人抓取方法中確定分料臺上是否放置有待抓取產(chǎn)品的流程圖；

圖6是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的一種機器人抓取方法中確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂的位置和姿態(tài)的流程圖；以及

圖7是根據(jù)本發(fā)明實施例可選的一種機器人抓取方法具體實施流程圖。

其中，上述附圖包括以下附圖標記：

10、分料臺；20、相機移動機構(gòu)；21、電缸；22、滑塊；30、相機；31、光源；40、分料氣缸；50、機器人抓取定位裝置；60、處理主機；70、機械手臂；80、龍門架。

具體實施方式

需要說明的是，在不沖突的情況下，本發(fā)明中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結(jié)合實施例來詳細說明本發(fā)明。

為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護的范圍。

根據(jù)本發(fā)明實施例的機器人抓取定位裝置，如圖1所示，包括：分料臺10、相機移動機構(gòu)20和相機30；相機移動機構(gòu)20與分料臺10對應(yīng)設(shè)置；相機30安裝在相機移動機構(gòu)20上，相機移動機構(gòu)20用于帶動相機30相對于分料臺10沿預(yù)設(shè)軌跡移動，以使相機30逐個采集分料臺10上多個預(yù)設(shè)位置的圖像。

應(yīng)用本發(fā)明技術(shù)方案的機器人抓取定位裝置，包括：分料臺10、相機移動機構(gòu)20以及相機30；相機移動機構(gòu)20與分料臺10對應(yīng)設(shè)置，相機30安裝在相機移動機構(gòu)20上，相機移動機構(gòu)20用于帶動相機30相對于分料臺10沿預(yù)設(shè)軌跡移動，以使相機30逐個采集分料臺10上多個預(yù)設(shè)位置的圖像。從而在抓取多個產(chǎn)品時，無需設(shè)置多個視覺系統(tǒng)分別對多個產(chǎn)品進行識別和定位，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的機器人設(shè)置多個固定的視覺系統(tǒng)以對分布于多個不同位置的不同的產(chǎn)品進行識別和定位占用空間較大的問題。

具體實施時，分料臺10和相機移動機構(gòu)20均安裝設(shè)置在龍門架80上，龍門架80具有兩層安裝平臺，兩層安裝平臺相鄰且具有一定的高度差，分料臺10設(shè)置于位置較低的一層安裝平臺上，相機移動機構(gòu)20設(shè)置在位置較高的一層安裝平臺上；相機30位于分料臺10的上方，可選地，相機30為ccd相機，相機30在移動過程中由上至下對分料臺10上的各個預(yù)設(shè)位置進行拍照從而獲取各個預(yù)設(shè)位置對應(yīng)的圖像。

為了保證相機30移動的快速性以及移動到分料臺10相應(yīng)的預(yù)設(shè)位置上方后能夠準確定位，進一步地，相機移動機構(gòu)20包括：電缸21和滑塊22；滑塊22可移動地設(shè)置在電缸21的螺桿上，電缸21在工作過程中，其電動機帶動螺桿轉(zhuǎn)動，螺桿旋轉(zhuǎn)驅(qū)動滑塊22沿螺桿的延伸方向直線運動，相機30設(shè)置在滑塊22上跟隨滑塊22直線移動從而對分料臺10上的各個預(yù)設(shè)位置進行拍照。

根據(jù)效率需求，電缸21的移動速度設(shè)為800mm/s；根據(jù)檢測精度需求，相機30的分辨率為200萬，曝光時間設(shè)置為20μs。

進一步地，分料臺10為直線形，各個預(yù)設(shè)位置沿分料臺10的延伸方向布置，滑塊22的移動方向與分料臺10的延伸方向平行以使相機30沿各個預(yù)設(shè)位置的布置方向移動。在分料臺10上設(shè)置有分料氣缸40，分料氣缸40用于將多個待抓取的產(chǎn)品分別對應(yīng)地限位在各個預(yù)設(shè)位置上以便相機30進行拍照定位以及在定位后進行抓取。

為了在光線較暗時采集分料臺10上各個預(yù)設(shè)位置的圖像時能夠獲得較為清晰的圖像，進一步地，在相機30上設(shè)置有朝向分料臺10的光源31。可選地，光源31為環(huán)形光源并沿相機30的拍攝方向設(shè)置，相機30的鏡頭與光源31的內(nèi)孔相對，即光源31環(huán)繞相機30的鏡頭設(shè)置從而能夠為相機30提供較為均勻的光照，保證采集的圖像的質(zhì)量。

根據(jù)本發(fā)明的另一個實施例，提供了一種機器人抓取系統(tǒng)，如圖2所示，包括機器人抓取定位裝置50，機器人抓取定位裝置50為上述實施例的機器人抓取定位裝置，機器人抓取定位裝置50用于逐個采集分料臺10上多個預(yù)設(shè)位置的圖像；

為了能夠?qū)Ψ至吓_10上各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品以及對待抓取的產(chǎn)品的位置和姿態(tài)作出準確的判斷，進一步地，機器人抓取系統(tǒng)還包括處理主機60，處理主機60與機器人抓取定位裝置50連接，用于獲取機器人抓取定位裝置50采集的各個預(yù)設(shè)位置的圖像并根據(jù)圖像確定各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品，以及在預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品時確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70位置和姿態(tài)。

在確定分料臺10上相應(yīng)的預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取產(chǎn)品且已得到該待抓取產(chǎn)品的準確位置和姿態(tài)后，為了能夠?qū)崿F(xiàn)對待抓取的產(chǎn)品的準確抓取，進一步地，機器人抓取系統(tǒng)還包括機械手臂70，機械手臂70與處理主機60通訊連接，用于根據(jù)待抓取的產(chǎn)品的與機械手臂70之間的相對位置以及待抓取的產(chǎn)品的姿態(tài)抓取各個待抓取的產(chǎn)品。

處理主機60可以為普通的pc機，pc機包括主機、顯示器、圖像采集卡、io卡等，通過圖像采集卡對相機30獲取的圖像信息進行采集，io卡用于數(shù)據(jù)的傳輸。

在pc機的主機上安裝有視覺圖像處理軟件，圖像處理軟件工作時具有相應(yīng)的人機界面，包括產(chǎn)品畫面顯示模塊、圖像參數(shù)設(shè)置模塊、控制參數(shù)設(shè)置模塊。不同模塊之間切換設(shè)置不同權(quán)限密碼，包括操作員、管理員、程序員三種權(quán)限。界面顯示全面，操作簡單。

ccd相機30在移動中動態(tài)采集的分料臺10上各個預(yù)設(shè)位置的圖像傳輸?shù)絧c機上，通過視覺圖像處理軟件對多張圖像并行分析從而確定各個預(yù)設(shè)位置上是否有待抓取的產(chǎn)品以及待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)。在確定分料臺10上相應(yīng)的預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品時，pc機將該待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)信息反饋給機械手臂70，機械手臂70上設(shè)置有真空吸盤，由機械手臂70將分料臺10上各個預(yù)設(shè)位置上待抓取的產(chǎn)品逐個抓起并放置于相應(yīng)的位置。

根據(jù)本發(fā)明的第三個實施例，提供了一種用于上述實施例的機器人抓取系統(tǒng)的機器人抓取方法，如圖3所示，該抓取方法包括以下步驟：

s102：按照預(yù)設(shè)軌跡移動相機30依次采集分料臺10上多個預(yù)設(shè)位置的圖像；

s104：根據(jù)采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像確定各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品；

s106：在預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品時確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)；

s108：根據(jù)待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)控制機械手臂70抓取各個待抓取的產(chǎn)品。

進一步地，如圖4所示，在按照預(yù)設(shè)軌跡移動相機30依次采集分料臺10上多個預(yù)設(shè)位置的圖像之后，該抓取方法還包括以下步驟：

s103：采用快速中值濾波法對采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像進行濾波。

進一步地，如圖5所示，根據(jù)采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像確定各個預(yù)設(shè)位置上是否放置有待抓取的產(chǎn)品包括以下步驟：

s202：獲取采集到的各個預(yù)設(shè)位置的圖像的平均灰度值；

s204：判斷各個預(yù)設(shè)位置的圖像的平均灰度值是否大于預(yù)設(shè)灰度值；

s206：在預(yù)設(shè)位置的圖像的平均灰度值大于預(yù)設(shè)灰度值時，確定預(yù)設(shè)位置上放置有待抓取的產(chǎn)品。

進一步地，如圖6所示，確定待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)還包括以下步驟：

s302：確定待抓取的產(chǎn)品在圖像的中的位置范圍；

s304：通過霍夫變換識別待抓取的產(chǎn)品上的兩個圓孔的圓心位置；

s306：根據(jù)兩個圓孔的圓心位置確定待抓取的產(chǎn)品的中心以及待抓取的產(chǎn)品的角度；

s308：根據(jù)相機30的圖像坐標系與機械手臂70的轉(zhuǎn)換以及標定得出待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)。

在本發(fā)明實施例中，可選地，分料臺10上布置有四個用于放置待抓取的產(chǎn)品的預(yù)設(shè)位置，四個預(yù)設(shè)位置上分別放置有一種待抓取的產(chǎn)品，在四個預(yù)設(shè)位置上分別放置有產(chǎn)品1、產(chǎn)品2、產(chǎn)品3和產(chǎn)品4，可選地，產(chǎn)品1為活塞片、產(chǎn)品2為內(nèi)加強板、產(chǎn)品3為外加強板、產(chǎn)品4為板簧片。

在分料臺10的旁邊設(shè)置有兩個機械手臂70，每個機械手臂70用于抓取分料臺10上兩個預(yù)設(shè)位置上的待抓取的產(chǎn)品。

如圖7所示，首先判斷分料臺10上的各個預(yù)設(shè)位置是否放置有相應(yīng)的產(chǎn)品，識別產(chǎn)品有無通過采集圖像的平均灰度值判斷，若圖像的平均灰度值小于設(shè)定值，則此工位無產(chǎn)品，放棄吸??；若圖像的平均灰度值大于設(shè)定值則進行下一步定位處理。

在圖像采集過程中，由于ccd相機30本身的原因以及圖像傳輸過程中的干擾等原因，采集到的原始圖像存在各種隨機噪聲。為了提高定位的準確度，需要對原始圖像進行濾波處理以消除噪聲，濾波處理的算法采用快速中值濾波，效果明顯而且速度快。

由于產(chǎn)品1活塞片為塑料材質(zhì)，反光性很差，采集到的圖像中產(chǎn)品成像質(zhì)量很差，需要進行圖像增強之后再進行下一步處理。通過分析其灰度直方圖發(fā)現(xiàn)其分布范圍比較狹窄，因此采用直方圖均衡化處理，處理之后圖像對比度顯著提高，為產(chǎn)品定位處理奠定非常好的基礎(chǔ)。

由于產(chǎn)品4板簧片比較薄，分料臺10上的振動盤上料之后很容易使產(chǎn)品歪斜到槽外面，使機械手臂70的吸盤無法準確吸取。在定位之前需要做產(chǎn)品姿態(tài)分析，若產(chǎn)品在槽內(nèi)正常則進行下一步的定位處理；若產(chǎn)品歪斜到槽外面，則放棄抓取。通過判斷板簧片外形輪廓的圓形度分析其姿態(tài)，若圓形度不高則判為歪斜。其中外形輪廓通過canny邊緣檢測算法獲得。

對于產(chǎn)品與機器人相對位置和姿態(tài)的確定，首先定位產(chǎn)品在圖像中的大概位置，然后，通過霍夫變換識別產(chǎn)品上的圓孔，確定兩個大圓孔的圓心o1(x,y)和o2(x,y)，然后，計算出這兩個點的中點即為產(chǎn)品中心o(x,y)，兩點連線的角度α即為產(chǎn)品角度。然后，再根據(jù)相機30的圖像坐標系與機械手臂70的坐標系的轉(zhuǎn)換以及標定得出待抓取的產(chǎn)品相對于機械手臂70的位置和姿態(tài)。

以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。