[发明专利]钢板切割件的定位方法和分拣系统

说明书

本发明属于机器视觉技术领域，提供了一种钢板切割件的定位方法和分拣系统，其中方法包括建立包括各种姿态钢板切割件套料图的数据库；获取3D相机视野内采集的当前钢板切割件的第一纹理图像；对第一纹理图像进行轮廓增强，得到轮廓增强后的第二纹理图像；将第二纹理图像与数据库中的钢板切割件套料图进行匹配，确定第二纹理图像中当前钢板切割件的姿态。本申请还提供了一种使用上述方法的分拣系统。本申请从3D视觉技术入手，提出和设计了一种面向重工行业钢板切割件自动分拣的高精度3D匹配与定位算法，能够精准匹配和定位零件在钢板上的位置，引导分拣机器人进行准确抓取。

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，尤其涉及一种钢板切割件的定位方法和使用该方法的钢板切割件的分拣系统。

背景技术

在现代重工行业中，一个块钢板经过切割机自动切割之后会生成各种不同的零件，所有零件在分拣之前都保持在钢板中。目前钢板切割后零件的下料分拣工作都是通过人工手动搬运进行的，存在生产效率低、安全系数弱以及成本开销大等问题。为解决上述问题，本领域的技术人员研发了分拣机器人来进行这一繁重而又重复的工作。

由分拣机器人替代人来进行下料分拣的首要问题在于：如何对钢板上切割好的零件进行准确的定位和识别，从而引导分拣机器人进行精确地抓取。实际中钢板上零件的尺寸变化范围很大，零件之间缝隙微小，并且各个零件放置的角度和姿态不定，因此对零件在钢板上进行准确定位难度较大。

现有的对零件进行识别的方法基本上直接采用2D轮廓匹配的方法，具体操作为：首先将需要识别的物体进行各个姿态的拍照，然后将拍到图片进行模板训练，得到训练模板后存入数据库中；当具体识别时，将测试的图片与数据库中的模板逐一比对，取相似度最大的模板作为计算零件种类和姿态的依据。但在实际的应用场景，钢板切割好的多个零件并不在同一个平面上，仅仅通过2D图像无法准确得到零件所在的位置；此外零件之间由于间隙较小，轮廓比较模糊，从图像上往往难以区分出零件和背景钢板的边界，很容易导致匹配失败。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种钢板切割件的定位方法和基于该方法的分拣系统，以保证分拣的准确性。

本发明实施例提供了一种钢板切割件的定位方法，包括：

建立包括各种姿态钢板切割件套料图的数据库；

获取3D相机视野内采集的当前钢板切割件的第一纹理图像；

对所述第一纹理图像进行轮廓增强，得到轮廓增强后的第二纹理图像；

将所述第二纹理图像与所述数据库中的钢板切割件套料图进行匹配，确定所述第二纹理图像中当前所述钢板切割件的姿态。

优选地，建立包括各种姿态钢板切割件套料图的数据库，具体为:

依据所述3D相机视野大小将所述钢板切割件套料图分为多个套料图单元；

获取每个套料图单元的各种姿态并添加至数据库中。

优选地，对所述第一纹理图像进行轮廓增强，得到轮廓增强后的第二纹理图像，具体为：

获取所述3D相机视野内采集的当前钢板切割件的点云信息；

计算所述点云信息中每个点的法向量，得到所述点云信息的局部变化图；

将所述局部变化图与所述第一纹理图像进行融合，得到轮廓增强后的第二纹理图像。

优选地，计算所述点云信息中每个点的法向量，得到所述点云信息的局部变化图，具体为：

计算所述点云信息中每个点的法向量；

计算每个点的法向量与该点的多个相邻点的法向量均值之间的差值是否在设定阈值范围内，如否，则将该点标记为变化点，得到所述点云信息的局部变化图。