[发明专利]一种图像处理方法、装置、存储介质及机器人

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待处理多维图像的原始图像数据信息；

在所述原始图像数据信息中的原始数据信息的数量不满足预设数量值的情况下，将所述原始数据信息的数量调整成预设数量；对调整至预设数量的原始数据信息的数据分别除以预设数值，得到待处理多维图像的图像数据信息；

根据所述待处理多维图像的图像数据信息，从所述待处理多维图像中确定多个抓取面以及与所述多个抓取面对应的多个抓取点，其中，所述多个抓取面与所述多个抓取点一一对应；

确定所述多个抓取面对应的多个抓取参数；

利用所述多个抓取参数对所述多个抓取面进行评估，并根据评估结果从所述多个抓取面中确定出目标抓取面；

将所述目标抓取面对应的抓取点作为目标抓取点；

根据所述目标抓取点，确定出所述目标抓取点对应的抓取点位姿，以根据所述抓取点位姿，从所述待处理多维图像中抓取所述目标抓取点对应的目标物体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个抓取参数对所述多个抓取面进行评估，并根据评估结果从所述多个抓取面中确定出目标抓取面，包括：

利用所述多个抓取参数分别对所述多个抓取面中的每一个抓取面进行评估，得到所述多个抓取面对应的多个抓取面评估值；

从所述多个抓取面评估值中确定出评估值最高的第一抓取面评估值，并将所述第一抓取面评估值对应的抓取面作为所述目标抓取面。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个抓取参数包括以下至少一种：

抓取面的面积参数、抓取面的高度参数、抓取面的平整度参数、抓取面的倾斜度参数。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据待处理多维图像的图像数据信息，从所述待处理多维图像中确定多个抓取面以及与所述多个抓取面对应的多个抓取点，包括：

将所述待处理多维图像的图像数据信息输入深度学习网络模型中，得到多个像素点和所述多个像素点对应的多个中心点，所述深度学习网络模型为利用样本多维图像的样本图像数据信息对初始深度学习网络模型进行训练得到的模型，所述多个像素点和所述多个中心点一一对应；

将所述多个中心点划分为多组中心点；

根据所述多组中心点中的任一组中心点，确定出所述任一组中心点对应的一个抓取点，直至从所述多组中心点中确定出所述多个抓取点；

根据所述多组中心点中的任一组中心点对应的任一组像素点，确定出所述任一组中心点对应的一个抓取面，直至从所述多组中心点对应的多组像素点中确定出所述多个抓取面，所述任一组中心点与所述任一组像素点一一对应。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述多组中心点中的任一组中心点，确定出所述任一组中心点对应的一个抓取点，直至从所述多组中心点中确定出所述多个抓取点，包括：

对所述任一组中心点的一组位置数据求平均值，得到一个平均位置数据，直至从所述多组中心点的多组位置数据信息中，得到多个平均位置数据；

将所述多个平均位置数据对应的多个点作为多个抓取点，其中，所述多个平均位置数据与所述多个抓取点一一对应。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述图像数据信息包括颜色通道数据信息和深度数据信息。