[发明专利]基于机器视觉的机械臂抓取方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述基于机器视觉的机械臂抓取方法包括以下步骤：

连续采集待抓取物体的多帧图像，并根据所述多帧图像确定待抓取物体的当前状态；

在所述当前状态为运动状态时，根据所述多帧图像预测所述待抓取物体的运动轨迹；

对所述多帧图像进行分析，并根据分析结果确定物体抓取参数；

获取机械臂的当前坐标，根据所述当前坐标及所述运动轨迹确定机械臂移动轨迹；

基于所述机械臂移动轨迹，控制所述机械臂根据所述物体抓取参数对所述待抓取物体进行抓取。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述对所述多帧图像进行分析，并根据分析结果确定物体抓取参数的步骤，包括：

对所述多帧图像进行分析，获得待抓取物体的物体特征数据及物体纹理数据；

对所述物体特征数据进行分析，确定抓取位置及抓取角度；

根据所述物体纹理数据确定待抓取物体的可承受抓取力度区间，并根据所述可承受抓取力度区间确定抓取力度；

根据所述抓取位置、抓取角度及抓取力度构建物体抓取参数。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述对所述多帧图像进行分析，获得待抓取物体的物体特征数据及物体纹理数据的步骤，包括：

对所述多帧图像进行纹理识别，以获得物体纹理数据；

根据预设多层感知网络对所述多帧图像进行分析，获得多层特征图像数据；

根据所述多层特征图像数据构建物体特征数据。

4.如权利要求2所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述对所述物体特征数据进行分析，确定抓取位置及抓取角度的步骤，包括：

通过先验框对所述物体特征数据进行数据分析，生成抓取位置候选区域；

通过预设神经网络模型对抓取位置候选区域进行分析，以获得抓取位置及抓取角度。

5.如权利要求2所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述根据所述物体纹理数据确定待抓取物体的可承受抓取力度区间的步骤，包括：

根据所述物体纹理数据提取纹理特征；

根据所述纹理特征与预设存储空间中各材质类别的物体纹理特征进行匹配，以确定所述待抓取物体的材质类别；

根据所述材质类别确定所述待抓取物体的可承受抓取力度区间。

6.如权利要求1-5中任一项所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述获取机械臂的当前坐标，根据所述当前坐标及所述运动轨迹确定机械臂移动轨迹的步骤，包括：

获取机械臂的当前坐标，并根据所述运动轨迹及预设抓取距离确定目标抓取位置；

根据所述当前坐标及所述目标抓取位置确定机械臂移动轨迹。

7.如权利要求1-5中任一项所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述基于所述机械臂移动轨迹，控制所述机械臂根据所述物体抓取参数对所述待抓取物体进行抓取的步骤，包括：

根据所述机械臂移动轨迹控制所述机械臂移动至目标抓取位置；

根据所述目标抓取位置和所述物体抓取参数控制所述机械臂对所述待抓取物体进行抓取。

8.如权利要求7所述的基于机器视觉的机械臂抓取方法，其特征在于，所述根据所述机械臂移动轨迹控制所述机械臂移动至目标抓取位置的步骤，包括：

根据所述机械臂移动轨迹控制所述机械臂移动；

采集所述机械臂移动过程中的障碍物图像数据；

对所述障碍物图像数据进行分析，以获得障碍物轮廓信息；

根据所述障碍物轮廓信息对所述机械臂移动轨迹进行调整，并返回所述根据所述机械臂移动轨迹控制所述机械臂移动的步骤，直至所述机械臂移动至目标抓取位置。