[发明专利]用于在机器人系统中的目标物体图像过滤的方法

说明书

技术领域

本发明涉及用于以机器人臂和夹持器操纵实际物体的方法和系统。特别地，本发明涉及用于在机器人系统中的目标物体图像过滤的方法。

背景技术

机器人系统可用于各种实际物体(诸如制造组件，机械部件和要被回收的材料)的挑选和分类。挑选和分类要求以充分的概率来识别实际物体。在诸如回收和废物管理的应用中，重要的是挑选出的物体组的纯度高，亦即尽可能少的错误类型的物体最终到了挑选出的物体组中。

在机器人系统中要被移动或被操纵的实际物体的识别可包括两个阶段。在第一阶段中，要使用连至机器人臂的夹持器、爪或夹具或其他相似设备来夹持的目标物体在多个物体中被识别。在第二阶段中，目标物体被成功的夹持并被更靠近地检查。通常使用多个传感器来执行检查，传感器典型地包括相机或红外线传感器。相机可连至机器人臂或夹持器。检查可相对于空白或其他不包含可能干扰识别过程的任何物体的干净背景而执行。在目标物体被从中夹持的环境中，通常具有可能甚至部分地或整体覆盖物体的其他物体，从而使得在其背景环境中难以识别和分类目标物体。这样的环境可被称为非结构化活动区域(unstructured arena)。

通常，识别物体的问题一般使用图案识别算法来处理，其在诸如数字相机图像之类的感知数据中搜索物体。这样的算法是积极研究的领域。尽管有许多能够甚至识别相对于不均匀背景的物体的算法，但是通常当背景是统一的和预定的时，图案识别算法工作地最好。预先地，预定类型的物体从清楚的操作区域中被搜索并且其从操作区域中被选择以作为识别出的物体。可在已知类型的被选物体上执行动作组。可根据物体的类型选择动作组，例如在不同的容器中放置不同种类的物体。

可以使用机器人臂来将目标物体移至统一的背景，以便在没有干扰物体存在的情况下可以使用传感器检查目标物体。然而，关于这种方法的问题是针对挑选操作的所关注的每个潜在物体必须被单独移至在其中物体可相对于检查背景而被观察的位置。由于机器人臂必须被频繁地移动的事实，这要求很多时间并耗费许多能量。因此，能够避免移动目标物体至特定检查位置的步骤将是有益的。

发明内容

本发明涉及一种方法包括：以附接至机器人臂的夹持器夹持物体；捕捉包括物体的区域的至少两个源图像；计算至少两个源图像的平均图像；计算至少两个源图像的方差图像；从方差图像形成过滤图像；并通过将过滤图像用作位掩膜来对平均图像进行掩膜以获取结果图像。

本发明还涉及一种设备，包括：用于控制夹持器和机器人臂以夹持物体的装置；用于获取包括物体的区域的至少两个源图像的装置；用于计算至少两个源图像的平均图像的装置；用于计算至少两个源图像的方差图像的装置；用于从方差图像形成过滤图像的装置；以及用于通过将过滤图像用作位掩膜来对平均图像进行掩膜以获取结果图像的装置。

本发明还涉及在计算机可读介质上具体体现的计算机程序，该计算机程序包括用于控制处理器执行如下方法的代码，该方法包括：控制夹持器和机器人臂以夹持物体；以图像传感器获取包括物体的区域的至少两个源图像；计算至少两个源图像的平均图像；计算至少两个源图像的方差图像；从方差图像形成过滤图像；以及通过将过滤图像用作位掩膜来对平均图像进行掩膜以获取结果图像。

本发明还涉及计算机程序产品包括：控制夹持器和机器人臂以夹持物体；以图像传感器获取包括物体的区域的至少两个源图像；计算至少两个源图像的平均图像；计算至少两个源图像的方差图像；从方差图像形成过滤图像；以及通过将过滤图像用作位掩膜来对平均图像进行掩膜以获取结果图像。

本发明还涉及包括存储器和至少一个处理器的设备，该至少一个处理器被配置成：控制夹持器和机器人臂以夹持物体，以图像传感器获取包括物体的区域的至少两个源图像，计算至少两个源图像的平均图像，计算至少两个源图像的方差图像，从方差图像形成过滤图像以及通过将过滤图像用作位掩膜来对平均图像进行掩膜以获取结果图像。

本发明还涉及一种方法，该方法包括：以附接至机器人臂的夹持器夹持物体；以图像传感器捕捉包括物体的至少两个源图像；记录在捕捉至少两个源图像期间的夹持器的移动；基于所记录的夹持器的移动来确定针对至少两个源图像之间的运动的至少一个第一运动向量；将至少两个源图像中的至少一个划分成多个图像区域；并基于在至少两个源图像中的图像数据的比较来确定至少一个第二运动向量，该至少一个第二运动向量代表图像区域的运动；并将至少一个第二运动向量与至少一个第一运动向量匹配，以获取用于物体分类的至少一个图像区域。