[发明专利]分拣多类工件的Delta机器人控制方法及系统

权利要求书

1.一种分拣多类工件的Delta机器人控制方法，其特征在于，包括图像采集与信息处理、以及工件分拣；

图像采集与信息处理：

步骤A1，采集传送带上工件的图像，记录所述图像采集时间，并提取所述图像中各个工件图像的中心点像素坐标及类别信息；

步骤A2，利用透视投影方程，将所述工件图像的中心点像素坐标转换为机器人坐标系下的工件中心物理坐标；

步骤A3，将所述工件图像对应的工件抓取任务添加至工件抓取队列，所述工件抓取队列的每个工件抓取任务包含以下属性:工件的图像采集时间、工件中心物理坐标、工件的类别信息；

工件分拣：

步骤B1，在机器人执行抓取任务前，依据当前工件抓取队列中各工件抓取任务的工件中心物理坐标，选择优先执行的工件抓取任务；

步骤B2，机器人执行步骤B1中所选择优先执行的工件抓取任务，进行工件的抓取和分类放置；

其中，步骤B1中选择优先执行的工件抓取任务的方法为：

步骤B11，对当前工件抓取队列中各工件抓取任务的工件中心物理坐标进行判断，若存在超过预设的最佳抓取范围的物理坐标，判断超过预设的最佳抓取范围的物理坐标是否为单个，若为单个则选取该物理坐标对应的工件抓取任务放置队首；若存在多个以上，则越在传送带前端的工件越在抓取任务前面,执行步骤B13；若没有超过预设的最佳抓取范围的物理坐标，则执行步骤B12；

步骤B12，优先选取当前工件抓取队列中距离当前工件放置点坐标最近的工件中心物理坐标所对应的工件抓取任务，放置队首，执行步骤B13；

步骤B13，选取当前工件抓取队列中放置队首的工件抓取任务为优先执行的工件抓取任务。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中提取所述图像中各个工件图像的中心点像素坐标及类别信息的方法为：利用局部模板匹配算法，将步骤A1中所述工件图像与每个类别工件模板均进行局部模板匹配，得到所述工件图像中心点的像素坐标以及类别信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的局部模板匹配，具体包括：

步骤A11，获取对应类别工件模板的表示局部信息的局部模板；其中局部模板以主梯度方向和边缘轮廓片段两个特征为基础对模板进行分割得到；

步骤A12，分别利用该类工件模板对应的局部模板依次遍历步骤A1中所述工件图像，搜索各局部模板的匹配，并记录对应的匹配位置；依据各局部模板匹配中的相似度信息确定步骤A1中所述工件图像的类别信息；

步骤A13，对局部模板的匹配位置依据其与原模板位置关系进行偏移修正，得到各局部模板对应所述工件图像中的候选位置，再对所述候选位置进行霍夫投票得到中心点像素坐标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述工件抓取任务的工件中心物理坐标依据时间和所在传送带的速度在每次抓取任务执行前进行更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B2中机器人执行步骤B1中所选择优先执行的工件抓取任务，进行工件的抓取和分类放置的具体方法为：

步骤B21，提出优先执行的工件抓取任务作为当前抓取任务，并更新工件抓取队列，使用基于费拉里法的动态抓取算法计算出机器人运动到当前抓取任务对应工件抓取位置所需的时间长度和抓取对应工件的坐标，其中动态抓取算法中工件运动轨迹为门字形轨迹，运动规律为修正梯形的运动规律；

步骤B22，机器人依据步骤B21所计算的抓取对应工件的坐标抓取工件，并依据当前抓取任务中的工件的类别信息将所抓取工件分类放置。