[发明专利]基于机器视觉的物料分选方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的物料分选方法，其特征在于，通过相机获取输送线上待分选物料的RGB图片，然后将所述图片导入通过训练获得的深度学习模型中，通过实例分割算法得到所述物料的轮廓和材质类型；

通过所述轮廓计算出与当前所述物料对应的抓取位置和姿态，并将抓取位置、姿态和材质类型传输给设置在所述输送线附近的抓取机器人；

所述抓取机器人根据所述抓取位置和姿态调整对该物料的抓取动作，执行对所述物料的抓取工作，所述抓取机器人根据所述材质类型将所抓取到的物料放置到对应的分区中；

所述抓取机器人实时监控经过所述相机拍照后的物料在所述输送线上的动态位置，所述抓取机器人内设置有与所述输送线相对应的虚拟的抓取区域，所述抓取区域用于限制所述抓取机器人在所述输送线上的工作范围，所述抓取机器人根据其工作速度和进入所述抓取区域内的物料数量动态调整所述输送线的速度；

所述抓取区域内还设置有一优先级调整区域，对进入所述优先级调整区域内的物料按照其材质类型进行抓取优先级的动态调整；

所述相机为两个，分别为主相机和辅相机，所述主相机设置为对浅色物料敏感，所述辅相机设置为对深色物料敏感，分选工作开始后，通过所述主相机和所述辅相机同时对所述输送线上的物料进行拍照，从所述主相机得到第一图片，从所述辅相机得到第二图片，然后通过下述比较判断法获得当前要传输给所述抓取机器人的抓取信息，所述抓取信息包括所述抓取位置、所述姿态和所述材质类型，该比较判断法包括：

通过所述实例分割算法对所述第一图片进行处理，得到所述第一图片中的各个物料的轮廓和每个轮廓所对应的抓取信息，并将从所述第一图片得到的抓取信息存入待输入队列；

通过所述实例分割算法对所述第二图片进行处理，得到所述第二图片中的各个物料的轮廓和每个轮廓所对应的抓取信息；

将从所述第二图片得到的任一物料的轮廓分别与从所述第一图片得到的所有物料的轮廓进行比对，判断是否有重叠，

如果否，将所述第二图片中当前所比对的轮廓所对应的抓取信息加入所述待输入队列，

如果是，选择使用轮廓互相重叠的一对比对对象中的其中一者所对应的抓取信息加入待输入队列；

将所述待输入队列中的所述抓取信息传输给所述抓取机器人。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的物料分选方法，其特征在于，所述抓取区域包括位于上游的上限位和位于下游的下限位，动态调整所述输送线的速度的方法包括：

当所述抓取区域内没有物料时，控制所述输送线以较快的第一速度V₀运行；

当检测到所述抓取区域内存在物料时，控制所述输送线以较慢的第二速度V₁运行,V₁的计算公式为其中，T为所述抓取机器人平均每次抓取物料所用的平均时间，L为抓取区域内当前最靠近所述上限位的物料的抓取位置至所述下限位的距离，N为当前抓取区域内的物料数量。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的物料分选方法，其特征在于，所述优先级调整区域包括第一界线和第二界线，所述第一界线和所述第二界线之间具有一定的设定距离，所述第二界线位于所述第一界线的前方，且所述第二界线以所述抓取区域内最前方的物料的抓取中心为准。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的物料分选方法，其特征在于，在所述比较判断法中，如果当前比对对象的一对轮廓互相重叠，选择识别信度高的轮廓所对应的抓取信息加入所述待输入队列。