[发明专利]一种机器人图像识别和视觉定位的方法无效

专利信息
申请号: 201110057203.0 申请日: 2011-03-10
公开(公告)号: CN102681541A 公开(公告)日: 2012-09-19
发明(设计)人: 李菲 申请(专利权)人: 上海方伴自动化设备有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;G01C11/36
代理公司: 上海兆丰知识产权代理事务所(有限合伙) 31241 代理人: 章蔚强
地址: 201208 上海市浦东*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 机器人 图像 识别 视觉 定位 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种机器人图像识别和视觉定位的方法。

背景技术

所谓智能机器人是装备有某些类似于人的感觉装置,具有感觉识别、判断功能,能根据周围环境的变化,按规则调整自己适当反应动作的机器人。在人的众多感觉中,视觉是人最重要的感觉能力,机器人视觉被认为是研究智能机器人的一个重要分支,视觉定位是机器人视觉最适合的任务之一,它可在自动搬运、装配、焊接、喷涂等工业现场中有广泛的应用,现有的机器人视觉定位技术针对复杂的运动,定位效率较低而且定位不够精确,目前机器人图像识别和视觉定位的方法存在跟踪范围定位精度不高和定位速度慢的缺陷。

发明内容

为了解决上述现有技术存在的问题,本发明旨在提供一种机器人图像识别和视觉定位的方法,它能够克服上述现有技术出存在的缺陷,确保定位速度快、精度高。

实现上述目的的技术方案是:一种机器人图像识别和视觉定位的方法,包括以下步骤:

步骤S1、视频捕捉目标图像;

步骤S2、对所述目标图像进行数字化预处理;

步骤S3、搜索目标物;

步骤S4、确定自然路标;

步骤S5、确定路径方案;

步骤S6、通知机器人行走定位;

步骤S7、确认行走定位成功;

步骤S8、发出定位结束标志。

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法中,步骤S1是通过在所述机器人上安装视觉系统实现的。

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法中,步骤S2是将所述目标图像进行数字轮廓的锐化处理,以突出目标图像特征;

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法中,步骤S3是将采集到的目标物的图像信息与目标图像比较,如果两者匹配一致,则搜索成功,反之,则重复步骤3;

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法中,所述的步骤S4是将机器人所在的位置与目标所在位置比较,确定所述目标物的相对距离和方位,以获取自然路标;

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法中,步骤S5是指根据所述步骤4中获取的自然路标和机器人所处环境,确定路径方案;

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法中,步骤S6是向机器人发送运动指令;

在上述机器人图像识别和视觉定位的方法,步骤S7是指机器人按照步骤S5的路径方案定位移动后,再次采集实际目标物图像信息,并将其与目标图像比较,如果两者匹配一致,则定位成功,反之,则重复步骤3。

由于采用了上述的技术解决方案,本发明基于机器视觉的工业机器人定位系统,将基于区域的匹配和形状特征识别结合,进行数据识别和计算,能够快速准确地识别出物体特征的边界与质心,机器人控制系统通过逆运动学求解得到机器人各关节位置的转角误差,最后控制机器人高精度的末端执行机构动作,以调整机器人的位置来消除转角误差,从而解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题,改善了喷涂机器人的定位精度,本发明使机器人达到了足够大的速度和精度跟踪范围,保证了机器人以良好的灵敏度和精度进行运动。

附图说明

图1是本发明一种机器人图像识别和视觉定位的方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图1,对本发明的具体实施例进行详细说明。

一种机器人图像识别和视觉定位的方法,包括以下步骤:

步骤S1、视频捕捉目标图像,本步骤S1是通过在所述机器人上安装视觉系统实现的,视觉系统采集地面信息图像,包括目标物的形状和颜色图像信息,得到目标图像;

步骤S2、对目标图像进行数字化预处理,具体来说,即是先识别出物体特征的边界与质心,将所述目标图像进行数字轮廓的锐化处理,以突出目标图像特征;

步骤S3、搜索目标物,具体来说,即是将采集到的目标物的图像信息与目标图像比较,如果两者匹配一致,则搜索成功,反之,则重复步骤3;

步骤S4、确定自然路标,具体来说,即是将机器人所在的位置与目标所在位置比较,确定所述目标物的相对距离和方位,以获取自然路标,;

步骤S5、确定路径方案,具体来说,即是将根据所述步骤4中获取的自然路标和机器人所处环境,确定路径方案,因为如果目标物与机器人之间设有障碍,那么机器人的移动路线就不一定是目标物与机器人两点之间的直线路径,可能是一个绕过障碍的曲线路径,所以要给机器人确定一个具体的路径方案;

步骤S6、通知机器人行走定位,具体来说,即是向机器人发送运动指令;

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