[发明专利]一种基于CCD相机的智能化识别方法有效
申请号: | 201911369932.2 | 申请日: | 2019-12-26 |
公开(公告)号: | CN111015664B | 公开(公告)日: | 2023-05-30 |
发明(设计)人: | 周斌;刘一;王钰松;肖云霄;吴静 | 申请(专利权)人: | 重庆盟讯电子科技有限公司 |
主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16 |
代理公司: | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人: | 武君 |
地址: | 401336 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 ccd 相机 智能化 识别 方法 | ||
1.一种基于CCD相机的智能化识别方法,其特征在于:识别方法具体为:
将CCD相机移动到点位I;
采用CCD相机确定待识别物体种类,获取待识别物体的抓取点,并获得该抓取点的像素坐标点;
将CCD相机移动至点位II,其中,所述点位II在相机坐标系下的坐标与像素坐标点重合,而且点位II在机器人坐标系中为相机的中心点;
确定所述点位I和点位II在相机坐标系和机器人坐标系下的坐标值;
通过CCD相机确定点位III在相机坐标系的坐标值;
确定点位III在机器人坐标系下的坐标值,包括:
步骤一:得到所述相机坐标系和机器人坐标系的夹角;
步骤二:得到在相机坐标系中的点位III与点位II的连线与相机坐标系的第一方向的夹角;
步骤三:通过三角转换,得到在机器人坐标系下,所述点位III与点位II的连线与机器人坐标系的第一方向的夹角;
步骤四:得到在机器人坐标系的偏移量;
步骤五:将偏移量与机器人当前坐标值相加。
2.根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于:确定待识别物体的种类是基于待识别物体的基本轮廓曲面。
3.根据权利要求2所述的识别方法,其特征在于:获取所述像素坐标点的方法为:通过阈值处理的方式区别待识别物体的不同的连通阈,进而选择连通域的区间,通过区间在相机坐标系的第一方向和第二方向的最大取值,确定一个外接矩形,所述外接矩形的两条对角线的交点即为所述像素坐标点。
4.根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于:所述步骤一具体为:
α=Ax-Aj
Ax=arctan((Y1-Y3)/(X1-X3))
Aj=arctan((Y4-Y2)/(X4-X2))
其中:α:所述相机坐标系和机器人坐标系的夹角;
Ax:在所述相机坐标系下,所述点位I和点位II的连线与所述相机坐标系的第一方向的夹角;
Aj:在所述相机坐标系下,所述点位I和点位II的连线与所述机器人坐标系的第一方向的夹角;
所述点位I在所述相机坐标系和机器人坐标系下的点位分别为(X1,Y1)和(X2,Y2);
所述点位II在所述相机坐标系和机器人坐标系下的点位分别为(X3,Y3)和(X4,Y4)。
5.根据权利要求1所述的识别方法,其特征在于:所述步骤二和三具体为:
A3=A2+α
A2=arctan((Y5-Y3)/(X5-X3));
其中:(X5,Y5)为所述点位III在相机坐标系的坐标值,A2为在所述相机坐标系中点位III与所述点位II的连线与相机坐标系的第一方向的夹角,A3为点位III与点位II的连线与机器人坐标系的第一方向的夹角。
6.根据权利要求5所述的识别方法,其特征在于:所述步骤四具体为:
x=L·cos(A2+α)
y=L·sin(A2+α)
其中:L为所述点位II与点位III的距离,x和y为点位III在机器人坐标系下的坐标偏移量。
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