[发明专利]一种桁架机械手的自动识别抓取方法在审

专利信息
申请号: 201910249225.3 申请日: 2019-03-29
公开(公告)号: CN110370304A 公开(公告)日: 2019-10-25
发明(设计)人: 虎成;高蕾;杜银学;杜立强 申请(专利权)人: 共享智能铸造产业创新中心有限公司
主分类号: B25J15/00 分类号: B25J15/00;B25J19/00;B65G47/90
代理公司: 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 代理人: 徐素柏
地址: 750000 宁夏回族自治区银川市西夏区黄河*** 国省代码: 宁夏;64
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摘要:
搜索关键词: 抓取 桁架 机械手 自动识别 图像采集部件 机械领域 控制系统 平面图像 特征图形 图像信息 抓取系统 桁架设备 传统的 智能性 耳面 匹配 采集 侧面
【权利要求书】:

1.一种桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,包括如下步骤:

A1)在抓取工位上确定作标系和作标原点;

A2) 通过图像采集部件采集待抓取工件各投影面的图像信息;

A3) 根据工件的图像信息识别工件的抓取部位,并分析抓取部位相对桁架机械手初始位置的角度;所述抓取部位为设置于工件两相背外侧的抓耳;

A4)分析识别抓耳的坐标位置和工件外形轮廓的最大点空间坐标和最小点空间坐标;

A5)将A3步)和A4)步的数据传递给桁架机械手的控制系统,进行工件的抓取操作。

2.根据权利要求1所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,A1)步中,作标系XOY平面与抓取工位的工作台所在水平面平行。

3.根据权利要求2所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,所述抓耳为轴对称结构。

4.根据权利要求1所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,所述步骤2)中的图像采集部件包括设置于工作台四周的若干个激光测距仪,采集图像信息后,通过OpenCV软件对各激光测距仪采集的各侧面的轮廓信息和图形信息进行去噪、直线特征提取处理,获取到零件相对抓耳端面的正面、左侧面、右侧面、后面的四个扫描图形及在坐标系中的位置;对各面的图像信息进行进行彩色转灰度、图像锐化边缘检测、灰度图像二值化、图像滤波、轮廓提取,以获得各投影面的二维图形信息。

5.根据权利要求2所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,A3)步中,所述抓耳相对桁架机械手的角度包括抓取角度a和旋转角度b,所述抓取角度b为工件的两个抓耳的分布方向R1相对桁架机械手的分布方向S1的角度,当R1与S1平行时,a取值为0°,当R1与S1垂直时,a取值为90°;所述旋转角度b为抓耳与桁架机械手的夹具匹配的角度,当抓耳端面外形的宽度尺寸大于或等于高度尺寸时,b值取0°,当抓耳的宽度尺寸小于高度尺寸时b值取90°。

6.根据权利要求4所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,A4)步中分析识别抓耳的坐标位置时分别分析识别两抓耳外端面的中心坐标(Px,Py,Pz)和(Qx,Qy,Qz);

分析识别的工件外形轮廓的最大点空间坐标为(Mx,My,Mz),最小点空间坐标为(Sx,Sy,Sz)。

7.根据权利要求6所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,所述工件各侧面相对的工作台的每个周边至少设置一部激光测距仪,通过与抓耳端面正对的抓耳的轮廓的二维图形和与抓耳两侧面对应的二维图形分板计算抓耳端面中心的坐标(Px,Py,Pz)和(Qx,Qy,Qz)。

8.根据权利要求6所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,通过工件整体各方向的轮廓坐标分析计算最大点空间坐标(Mx,My,Mz)和最小点坐标(Sx,Sy,Sz)。

9.根据权利要求6所述的桁架机械手的自动识别抓取方法,其特征在于,所述桁架机械手上预先设置有与工件的抓耳相匹配的夹具,所述夹具与抓耳配合夹持时,桁架机械手根据工作的最大点空间坐标(Mx,My,Mz)和最小点空间坐标(Sx,Sy,Sz),确定夹具沿桁架机械手夹持方向打开的最小距离,根据抓耳端面中心的坐标(Px,Py,Pz)和(Qx,Qy,Qz),确定桁架机械手与抓耳配合夹持时的初始位置,根据抓耳的空间位置和方向确定抓取角度a和旋转角度b。

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