[发明专利]一种机器人手眼立体视觉测量方法

说明书

技术领域

本发明涉及机器人视觉测量领域，尤其涉及一种机器人手眼立体视觉测量方法。

背景技术

在传统的机器人生产线上，执行抓取搬运任务的工业机器人绝大多数是以精确示教或者离线编程的方式进行工作的。目标物体的初始位姿和终止位姿都是严格限定的，机器人只能完成点到点的工作。但很多情况下特别是流水线的场合工件位姿常常是不固定的，实际目标物体的位姿与理想目标物体位姿总是有偏差的，这种偏差哪怕很小都会导致机器人操作任务的失败。这种由于环境的变化而导致机器人不能很好地完成任务的情况极大地限制了机器人的实际应用范围。随着现代生产制造技术的进步，进一步提高生产线的柔性的要求也日益迫切，对工业机器人系统应用领域、灵活性和自主性要求也越来越高。

小批量多品种的生产模式是未来制造业的发展趋势。为保证工业机器人实时高效的完成生产任务，将机器视觉引入到机器人作业系统，从而大大提高了生产线的柔性和智能水平。

当前机器视觉的实现主要采用平面视觉系统。王修岩等在《机械设计与制造》（2011年第4期155页至157页）上发表的“基于单目视觉的工业机器人目标识别技术研究”，该文提出使用一台固定在机器人上方的CCD摄像机拍摄工件环境中的目标并通过相关运算达到定位目标的目的。其不足在于：只能获得工件的二维信息，无法获得其深度或者高度信息。无法满足工业机器人装配、码垛等更高要求的作业任务。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种可以获取目标工件的三维立体信息、有较强实用性和可靠性的机器人视觉测量方法。

一种机器人手眼立体视觉测量方法，包括有一拍摄装置和一机器人，其特征在于，该方法包括如下步骤：

所述拍摄装置实时获取目标物体的图像；

通过滤波的方式对图像进行预处理，得到目标物体的清晰图像；

提取目标物体清晰图像中的特征点，并进行立体匹配，获取共轭匹配点；

根据共轭匹配点进行三维重建，获取目标物体的三维信息；

根据所述三维信息控制所述机器人末端执行器对目标物体进行抓取。

进一步地，在所述拍摄装置获取图像之前，要先对所述拍摄装置进行标定，标定采用小孔成像的方式。

进一步地，所述提取目标物体清晰图像中的特征点，并进行立体匹配，获取共轭匹配点，具体为：首先采用Harris角点检测方法获取清晰图像中所有局部兴趣值最大的点，然后根据高斯差分进行特征点的立体匹配。

进一步地，所述首先采用Harris角点检测方法获取清晰图像中所有局部兴趣值最大的点具体为：计算各像素元的兴趣值IV；得到局部极值点；

根据计算后的兴趣值，提取清晰图像中所有局部兴趣值最大的点。

进一步地，所有局部兴趣值最大的点利用高斯差分进行特征点的立体匹配，确定最终共轭匹配特征点，具体步骤如下：利用高斯卷积构建金字塔结构的尺度空间；对金字塔中间各层图像求Harris角点；对所提取的Harris角点与其上下层图像对应的像素点计算高斯差分，高斯差分取得极值并大于阈值的Harris角点被选为最终共轭匹配特征点。

相比于现有技术，本发明达到的有益效果如下：

本发明的提出一种工业机器人手眼式立体视觉测量方法，可以得到生产线上目标工件的三维立体信息，此方法具有较强的实用性与可靠性。大大拓展了视觉系统在工业机器人装配、分拣等系统中的应用，具有巨大的应用价值与广泛的应用领域。

附图说明

图1是本发明一种机器人手眼立体视觉测量方法的一较佳实施方式流程图；

图2是本发明一种机器人手眼立体视觉测量方法的三维重建空间图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明做进一步详细说明。

请参照图1，一种机器人手眼立体视觉测量方法，包括有一拍摄装置和一机器人，该方法包括如下步骤：

S10：所述拍摄装置实时获取目标物体的图像。

拍摄装置固定在机器人手臂的末端执行器上，与末端执行器一起运动，以使所述拍摄装置在多个不同位置（此实施例中为两个）对同一目标物体获取图像，在此实施例中，获取的图像为两幅。在本实施例中，所述拍摄装置为一摄像机。

在所述拍摄装置获取图像之前，要先对所述拍摄装置进行标定，摄像机标定采用小孔成像的方式。

S20：通过滤波的方式对图像进行预处理，得到目标物体的清晰图像。