[发明专利]基于机器视觉的定量药物分拣系统

权利要求书

1.基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于，包括如下部分：

控制模块，用于处理接收到的信息，并发出控制命令；

机械臂，受控制模块控制，具有抓手；

视觉检测模块，用于实现对药品、药杯的可见光图像的采集；

数据库模块，通过对可见光图像的处理，获得相应的边缘特征集合，然后将得到的特征集送至建立好的深度卷积神经网络进行数据训练，得到分拣使用的数据库；

运动规划模块，分为路径规划部分和抓取动作规划部分，所述路径规划部分用于进行机械臂的路径规划，所述抓取动作规划部分根据得到的目标边缘和深度信息通过比例换算得到物体的实际大小，最后根据物体的实际大小决定机械臂抓手在抓取时张开的角度；

其中，所述控制模块对视觉检测模块采集的图像进行分析，然后由运动规划模块规划机械臂的运动路径并实现抓取，最后对视觉检测模块采集的药杯内图像进行分析比对，以控制各模块完成操作。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：所述视觉检测模块包括摄像头。

3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：所述视觉检测模块的摄像头安装在机械臂附近并不干涉机械臂的工作位置。

4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：所述视觉检测模块在使用时，通过摄像头采集可见光图像，将边缘特征信息及深度信息反馈至控制模块；在机械臂完成抓取后，所述视觉检测模块的摄像头采集药杯内图像，在控制模块进行数量信息比对。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：所述运动规划模块的路径规划部分通过强化学习的Q-learning算法实现机械臂的路径规划。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：以所述机械臂的底座中心为坐标原点构建三维坐标系，并将周围环境添加到三维坐标系中，周围环境包括药品位置和药杯位置，并进行各部件位置的初始化。

7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：所述视觉检测模块在使用时，采用Canny算子提取RGB图像的边缘特征，然后将边缘特征发送至数据库进行比对和判断；如果数据符合数据库的训练结果，则对采集的深度图和RGB图进行处理，获得目标的位置和大小数据。

8.根据权利要求2所述的基于机器视觉的定量药物分拣系统，其特征在于：所述视觉检测模块的摄像头采集药杯内图像，控制模块使用Halcon库算法分析药品数量，完成比对。