[发明专利]基于单目视觉的机器人关键件位姿识别方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及机器人视觉技术领域，特别涉及一种基于单目视觉的机器 人关键件位姿识别方法和系统。

背景技术

目前，视觉定位算法无法满足工业上对实时性和精确性的要求。其核 心算法采用霍夫变换来检测圆形，但是对于大分辨率(如：2592x1944)， 成功检测一次需时间较长、且稳定性不高。

同时现有视觉定位算法还存在如下问题：

1、由于摄像机光轴与被测物体不共线时镜头畸变对图像处理的影响较 大；

2、摄像机不能完全采集到待定位目标的图像；

3、光照对图像处理的影响较大；

4、待定位目标成像后形状不规则的问题。

参考文献：陈柏生，一种二值图像连通区域标记的新方法，一种二值 图像连通区域标记的新方法，计算机工程与应用2O06.25:46～47。

发明内容

本发明旨在克服现有视觉定位算法的缺陷，提供一种基于单目视觉的 机器人关键件位姿识别方法和系统，实现视觉识别的实时性、精确性和稳 定性。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供一种基于单目视觉的机器人关键件位姿识别系统，包括视 觉系统、机器人控制系统、机器人，所述视觉系统包括摄像机和视觉测量 系统；所述摄像机采集图像；所述视觉测量系统接收所述图像，经图像处 理、图像分析得到位姿结果，并将位姿结果发送到所述机器人控制系统； 所述机器人控制系统根据位姿结果驱动所述机器人。

一些实施例中，所述视觉测量系统包括图像采集模块、图像处理模块、 图像分析模块、误差识别模块；所述图像采集模块，用于采集图像；所述 图像处理模块，用于处理采集的图像、并获得与背景分离的图像；所述图 像分析模块，用于分析分离的图像、并获得待定姿目标的位置和旋转角度； 所述误差识别模块，用于比较待定姿目标的位置和旋转角度，并判断识别 是否满足误差要求。

一些实施例中，所述图像处理模块包括二值化单元、连通域分割单元， 从而获得与背景分离的图像。

一些实施例中，所述图像模块，包括连通域搜索单元、特征点匹配单 元，从而获得待定姿目标的位置和旋转角度。

一些实施例中，所述误差识别模块，比较待定姿目标的位置和旋转角 度与标准待定姿目标的特征、位置和旋转角度，判断识别是否满足误差要 求。

本发明还提供一种基于单目视觉的机器人关键件位姿识别方法，包括 步骤，S1、通过二值化使特征孔和目标孔与背景分离；S2、通过搜索连通 区域获得所述特征孔；S3、检测所述特征孔分布是否为圆，剔除无用的点； S4、将三个以上的特征孔中心位置通过最小二乘法拟合成一个圆；S5、数 据采集，并按照阀值进行二值化，获得链码；S6、通过相邻点过滤所述链 码上的杂点，使链码连续；S7、对链码进行分组，获得可靠组，并将角度 数据取平均值，获得减速器旋转角度D。

一些实施例中，所述圆的圆心C为减速器的中心，半径为特征孔圆形 分布的半径；所述数据采集的区域为以圆心C为圆心，半径为目标孔圆形 分布的半径与特征孔圆形分布的半径之和。

本发明的有益效果在于：本发明基于单目视觉的机器人关键件位姿识 别方法和系统，采用二次定位方案，减少由于摄像机光轴与被测物体不共 线时镜头畸变对图像处理的影响；采用间接测量，实现对摄像机不能完全 采集到待定位目标的精确定位；采用动态阈值进行二值化处理，减少光照 对图像处理的影响；采用连通域搜索定位目标，解决目标成像后形状不规 则的问题。

附图说明

图1为本发明一实施例的机器人关键件位姿识别系统的结构示意图。

图2为本发明一实施例的视觉测量系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图 及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的 具体实施例仅用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。

在本发明的描述中，术语“内”、“外”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、 “顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系， 仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作， 因此不能理解为对本发明的限制。