技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視覺定位技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于邊緣反投影的視覺定位方法及自動分料上料裝置。

背景技術(shù)：

目前，現(xiàn)有的視覺定位方法精度與時間不能靈活控制，目標(biāo)圖像復(fù)雜、圖像明暗對視覺定位的精確有很大影響。此外，現(xiàn)有的傳統(tǒng)的視覺定位方法中，灰度相關(guān)法計算量大，無法滿足實時定位的要求，且對圖像噪聲敏感度低。同時，大多數(shù)視覺定位方法無法解決視覺系統(tǒng)在旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等復(fù)雜模式下的定位，特別是目標(biāo)圖像有缺失的情況，效果更差。

因此，針對上述問題，有必要提出進一步的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于邊緣反投影的視覺定位方法，以克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供一種基于邊緣反投影的視覺定位方法，其包括如下步驟：

S1、提取標(biāo)準(zhǔn)模板的最外側(cè)的邊緣輪廓；

S2、填充輪廓內(nèi)的黑洞；

S3、建立坐標(biāo)系，基于填充后的輪廓，計算輪廓的中心坐標(biāo)（X₀,Y₀）；

S4、定義最小旋轉(zhuǎn)角度α，按照定義的最小旋轉(zhuǎn)角度α，按角度α等間隔采樣邊緣輪廓到中心（X₀,Y₀）的距離值Dis0[i]，其中，i=1,2,3,……N，N為正整數(shù)；

S5、任意旋轉(zhuǎn)需要視覺定位的產(chǎn)品圖像，針對旋轉(zhuǎn)后的產(chǎn)品圖像，按照步驟S1~S4的方式，得到旋轉(zhuǎn)后的產(chǎn)品中心（X_i,Y_i），及邊緣到中心（X_i,Y_i）的距離Disi[i] ，其中，i=1,2,3,……N，N為正整數(shù)；

S6、循環(huán)移動Disi[i]，每次移動一位，計算Disi[i]與Dis0[i]的歐氏距離Di；

S7、基于計算得到的Di，獲得最小距離Di(min)，以及其對應(yīng)的產(chǎn)品圖像的轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)角度αi；

S8、將所述αi和（X_i,Y_i）作為初始值，將產(chǎn)品的輪廓反投影到標(biāo)準(zhǔn)模板上，移動投影到標(biāo)準(zhǔn)模板上的輪廓，當(dāng)?shù)玫降膶?yīng)輪廓的歐氏距離小于設(shè)定值或循環(huán)后達(dá)到最小即停止，此時獲得產(chǎn)品的定位αi角度值和偏移量（X_i,Y_i）坐標(biāo)值。

作為本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法的改進，所述步驟S1中，利用Soble算法提取產(chǎn)品的最外側(cè)的邊緣輪廓。

作為本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法的改進，所述邊緣輪廓為封閉輪廓曲線。

作為本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法的改進，所述步驟S3中，以產(chǎn)品的所在空間的水平向右方向為X軸的正方向 ，垂直向上的方向為Y軸的正方向。

作為本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法的改進，所述步驟S4中，所述最小旋轉(zhuǎn)角度α的角度范圍為0.01°~1°。

作為本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法的改進，所述步驟S8中，所述移動投影到標(biāo)準(zhǔn)模板上的輪廓包括：上下移動以及旋轉(zhuǎn)移動。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供一種自動分料上料裝置，其包括：上料機器人、托盤、檢測相機、定位機器人；

所述上料機器人實現(xiàn)上料工位與所述托盤之間產(chǎn)品的傳遞，所述托盤位于所述檢測相機的檢測區(qū)域內(nèi)，所述檢測相機按照如上所述的視覺定位方法對所述產(chǎn)品進行視覺定位，且所述檢測相機與所述定位機器人進行視覺定位數(shù)據(jù)傳輸，所述定位機器人實現(xiàn)所述托盤與分料工位的產(chǎn)品傳遞。

作為本發(fā)明的自動分料上料裝置的改進，所述上料工位包括第一上料工位和第二上料工位，所述第一上料工位和第二上料工位均具有各自的上料機器人。

作為本發(fā)明的自動分料上料裝置的改進，所述檢測相機與所述定位機器人通過TCP/IP協(xié)議進行視覺定位數(shù)據(jù)傳輸。

作為本發(fā)明的自動分料上料裝置的改進，所述視覺定位數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品種類、偏移量及旋轉(zhuǎn)量。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法使產(chǎn)品影像的輪廓與標(biāo)準(zhǔn)模板的輪廓重合，其位置數(shù)據(jù)精度數(shù)據(jù)可達(dá)到亞像素，且在對影像的明暗、缺失不受影響，搜索角度可以從1度到0.01度進行自由設(shè)定。

此外，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法不受圖像目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、平移、尺度變化、明暗、缺失和噪聲的影響，能滿足較大的搜索空間條件下相應(yīng)機器人裝備的快速、精確定位要求。

同時，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法利用輪廓套合法，可準(zhǔn)確區(qū)別目標(biāo)產(chǎn)品的類型，其具有重要的意義。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明中記載的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法一具體實施方式的方法流程；

圖2為本發(fā)明的自動分料上料裝置的一具體實施方式的平面示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖所示的各實施方式對本發(fā)明進行詳細(xì)說明，但應(yīng)當(dāng)說明的是，這些實施方式并非對本發(fā)明的限制，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員根據(jù)這些實施方式所作的功能、方法、或者結(jié)構(gòu)上的等效變換或替代，均屬于本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

如圖1所示，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法包括如下步驟：

S1、提取標(biāo)準(zhǔn)模板的最外側(cè)的邊緣輪廓。

其中，優(yōu)選利用Soble算法提取產(chǎn)品的最外側(cè)的邊緣輪廓。提取的所述邊緣輪廓為封閉輪廓曲線。

S2、填充輪廓內(nèi)的黑洞。

S3、建立坐標(biāo)系，基于填充后的輪廓，計算輪廓的中心坐標(biāo)（X₀,Y₀）。

其中，以產(chǎn)品的所在空間的水平向右方向為X軸的正方向 ，垂直向上的方向為Y軸的正方向。

S4、定義最小旋轉(zhuǎn)角度α，按照定義的最小旋轉(zhuǎn)角度α，按角度α等間隔采樣邊緣輪廓到中心（X₀,Y₀）的距離值Dis0[i]，其中，i=1,2,3,……N，N為正整數(shù)。

其中，所述最小旋轉(zhuǎn)角度α即定位所需的精度，所述最小旋轉(zhuǎn)角度α的角度范圍為0.01°~1°，其可根據(jù)需要進行自由設(shè)定。從而，步驟S1~S4即為采集標(biāo)準(zhǔn)模板數(shù)據(jù)，以作為產(chǎn)品視覺定位的基礎(chǔ)?；谒鰳?biāo)準(zhǔn)模板數(shù)據(jù)，使產(chǎn)品影像的輪廓與標(biāo)準(zhǔn)模板的輪廓重合，其位置數(shù)據(jù)精度數(shù)據(jù)可達(dá)到亞像素，且在對影像的明暗、缺失不受影響。為實現(xiàn)使產(chǎn)品影像的輪廓與標(biāo)準(zhǔn)模板的輪廓重合，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法進一步包括如下步驟：

S5、任意旋轉(zhuǎn)需要視覺定位的產(chǎn)品圖像，針對旋轉(zhuǎn)后的產(chǎn)品圖像，按照步驟S1~S4的方式，得到旋轉(zhuǎn)后的產(chǎn)品中心（X_i,Y_i），及邊緣到中心（X_i,Y_i）的距離Disi[i] ，其中，i=1,2,3,……N，N為正整數(shù)。

通過所述步驟S5，可考慮圖像目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、平移、尺度變化、明暗、缺失和噪聲的影響的，從而視覺定位時不受圖像目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、平移、尺度變化、明暗、缺失和噪聲的影響，能滿足較大的搜索空間條件下相應(yīng)機器人裝備的快速、精確定位要求。

S6、循環(huán)移動Disi[i]，每次移動一位，計算Disi[i]與Dis0[i]的歐氏距離Di。

S7、基于計算得到的Di，獲得最小距離Di(min)，以及其對應(yīng)的產(chǎn)品圖像的轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)角度αi。

S8、將所述αi和（X_i,Y_i）作為初始值，將產(chǎn)品的輪廓反投影到標(biāo)準(zhǔn)模板上，移動投影到標(biāo)準(zhǔn)模板上的輪廓，當(dāng)?shù)玫降膶?yīng)輪廓的歐氏距離小于設(shè)定值或循環(huán)后達(dá)到最小即停止，此時獲得產(chǎn)品的定位αi角度值和偏移量（X_i,Y_i）坐標(biāo)值。

所述步驟S8基于輪廓套合法，當(dāng)?shù)玫降膶?yīng)輪廓的歐氏距離小于設(shè)定值或循環(huán)后達(dá)到最小時，表明產(chǎn)品的輪廓與標(biāo)準(zhǔn)模板輪廓相套合，此時，根據(jù)套合的匹配度，可準(zhǔn)確區(qū)別目標(biāo)產(chǎn)品的類型。

基于如上所述的基于邊緣反投影的視覺定位方法，本發(fā)明還提供一種自動分料上料裝置，其包括：上料機器人10、托盤20、檢測相機30、定位機器人40。

所述上料機器人10實現(xiàn)上料工位1與所述托盤20之間產(chǎn)品的傳遞。具體地，所述上料機器人10為具有吸盤的機械手臂。所述上料工位1包括第一上料工位和第二上料工位，其中，所述第一上料工位和第二上料工位可分別放置不同的類型的產(chǎn)品，所述第一上料工位和第二上料工位均具有各自的上料機器人10。從而，所述上料機器人10可吸取不同的產(chǎn)品，并傳遞至托盤20中?？商娲兀龅谝簧狭瞎の缓偷诙狭瞎の灰部晒餐粋€上料機器人，此時，所述上料機器人10可在所述第一上料工位和第二上料工位之間移動。

所述托盤20位于所述檢測相機30的檢測區(qū)域內(nèi)，當(dāng)產(chǎn)品在托盤20中放穩(wěn)后，可觸發(fā)檢測相機進行檢測，所述檢測相機30按照如上所述的視覺定位方法對所述產(chǎn)品進行視覺定位，且所述檢測相機30與所述定位機器人40進行視覺定位數(shù)據(jù)傳輸。所述視覺定位數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品種類、偏移量及旋轉(zhuǎn)量。優(yōu)選地，所述檢測相機30與所述定位機器人40通過TCP/IP協(xié)議進行視覺定位數(shù)據(jù)傳輸。

所述定位機器人40實現(xiàn)所述托盤20與分料工位2的產(chǎn)品傳遞。具體地，所述定位機器人40具有數(shù)據(jù)接收模塊、控制模塊以及具有吸盤的機械手臂。所述數(shù)據(jù)接收模塊接收所述視覺定位數(shù)據(jù)，根據(jù)收到的數(shù)據(jù)區(qū)別是哪類產(chǎn)品，并在所述控制模塊下，根據(jù)所述偏移量及偏移旋轉(zhuǎn)量，將產(chǎn)品準(zhǔn)確地放入所述分料工位2，即產(chǎn)品治具內(nèi)，完成產(chǎn)品的自動分料、上料。

綜上所述，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法使產(chǎn)品影像的輪廓與標(biāo)準(zhǔn)模板的輪廓重合，其位置數(shù)據(jù)精度數(shù)據(jù)可達(dá)到亞像素，且在對影像的明暗、缺失不受影響，搜索角度可以從1度到0.01度進行自由設(shè)定。

此外，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法不受圖像目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)、平移、尺度變化、明暗、缺失和噪聲的影響，能滿足較大的搜索空間條件下相應(yīng)機器人裝備的快速、精確定位要求。

同時，本發(fā)明的基于邊緣反投影的視覺定位方法利用輪廓套合法，可準(zhǔn)確區(qū)別目標(biāo)產(chǎn)品的類型，其具有重要的意義。

對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，顯然本發(fā)明不限于上述示范性實施例的細(xì)節(jié)，而且在不背離本發(fā)明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現(xiàn)本發(fā)明。因此，無論從哪一點來看，均應(yīng)將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權(quán)利要求的等同要件的含義和范圍內(nèi)的所有變化囊括在本發(fā)明內(nèi)。不應(yīng)將權(quán)利要求中的任何附圖標(biāo)記視為限制所涉及的權(quán)利要求。

此外，應(yīng)當(dāng)理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包含一個獨立的技術(shù)方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)將說明書作為一個整體，各實施例中的技術(shù)方案也可以經(jīng)適當(dāng)組合，形成本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的其他實施方式。