[发明专利]一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统及方法在审

专利信息
申请号: 201911124350.8 申请日: 2019-11-18
公开(公告)号: CN111015650A 公开(公告)日: 2020-04-17
发明(设计)人: 张晴晴;马运强;甘泉;万志强 申请(专利权)人: 安徽机电职业技术学院
主分类号: B25J9/16 分类号: B25J9/16;B25J13/00;B25J19/02
代理公司: 安徽潍达知识产权代理事务所(普通合伙) 34166 代理人: 张兰
地址: 241000 安徽省*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 多点 确定 目标 位置 工业 机器人 智能 视觉 系统 方法
【说明书】:

发明公开了一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统,包括工业机器人、数据传输系统和数据云处理平台,所述工业机器人机体内设置有数据采集系统,且数据采集系统与数据传输系统相连接,并且数据采集系统通过数据传输系统与数据云处理平台相连接,所述数据云处理平台分别与三维构建系统以及地图构建系统相连接,所述地图构建系统与路径规划系统相连接,且路径规划系统通过数据传输系统与工业机器人相互连接。该多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统及方法,方便根据工业机器人的具体工作环境实时生成周围环境以及目标物的三维信息以及行走路径,因而能够灵活的适应不同的工作环境,避免需要按照规定的路线进行行进。

技术领域

本发明涉及工业机器人智能视觉系统技术领域,具体为一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统及方法。

背景技术

工业机器人即在工业制造领域用于替代人力的自动化机械设备,在工业厂房中,往往摆设着大量的机械设备以及成品半成品工件,当工业机器人需要准确并快速的拿取对应的物品时,往往需要倚靠智能视觉系统对物品的具体位置,具体外形以及畅通的路径进行分析判断,故智能视觉系统是工业机器人能够进行高效率工作的重要保障;

现在的工业机器人往往不具备智能视觉系统,只能够在预先设定好的路线上进行来回运动工作,从而相关的需要拿取的物件只能够由人工摆放到指定位置供工业机器人进行拿取,此种工业机器人的工作方式极其不灵活,同时影响工作效率;

同时上述的工业机器人的传统工作模式应变能力不够,例如在行走路径上出现障碍物则不能够进行及时避让,导致工业机器人容易出现碰撞损坏的情况,并且一旦目标位置发生更改,则无法对目标物进行准确拿取。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统及方法,以解决上述背景技术中提出的工业机器人的传统工作模式应变能力不够,例如在行走路径上出现障碍物则不能够进行及时避让,导致工业机器人容易出现碰撞损坏的情况,并且一旦目标位置发生更改,则无法对目标物进行准确拿取的问题。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统,包括工业机器人、数据传输系统和数据云处理平台,所述工业机器人机体内设置有数据采集系统,且数据采集系统与数据传输系统相连接,并且数据采集系统通过数据传输系统与数据云处理平台相连接,所述数据云处理平台分别与三维构建系统以及地图构建系统相连接,且三维构建系统通过数据云处理平台与地图构建系统相连接,所述地图构建系统与路径规划系统相连接,且路径规划系统通过数据传输系统与工业机器人相互连接。

优选的,所述数据采集系统包括红外采集系统和CCD图像采集系统,且红外采集系统与CCD图像采集系统为同级并列工作的两个独立系统。

优选的,所述红外采集系统包括红外成像以及红外测距两个模块,且红外成像即对光线较差的条件下对周围的物体进行图像成像采集,并且红外测距即采用红外测距技术测定工业机器人与周围目标物之间的距离。

优选的,所述路径规划系统包括障碍物规避和物体识别定位两个子系统,且障碍物规避和物体识别定位两个子系统为同级并列工作的两个独立子系统。

优选的,所述物体识别定位包含三维特征以及三维坐标两个模块,且三维特征即通过计算得出的工业机器人周围环境的三维特性,并且三维坐标即指工业机器人周围环境的三维具体坐标位置。

本发明提供另一种技术方案是提供一种多点确定目标位置的工业机器人智能视觉系统的工作方法,包括如下步骤:

S1:开启工业机器人上的数据采集系统,此时数据采集系统通过红外采集系统以及CCD图像采集系统两个子系统对外部环境进行红外成像以及CCD图像采集,而红外采集系统内的红外测距模块测定工业机器人与周围目标物之间的距离,得出详细数据;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于安徽机电职业技术学院,未经安徽机电职业技术学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911124350.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top