[发明专利]一种视觉抓取机械臂系统

说明书

本发明公开一种视觉抓取机械臂系统，包括视觉部分、抓取部分、动力部分；所述视觉部分包括树莓派开发板、高清免驱480p摄像头，所述抓取部分包括机械臂、机械轴，所述动力部分包括机械臂的六个舵机。基于深度学习的视觉抓取机械臂系统利用深度学习技术，通过大量训练不断提高机器识别的准确性和灵敏度，实现垃圾投放的准确高效，最终实现垃圾的减量化和资源化，达到节约环保，提高垃圾分类效率的目的。

技术领域

本发明涉及机械臂抓取领域，具体涉及一种视觉抓取机械臂系统。

背景技术

随着城市建设的高速发展，优化环境管理与服务一直是关注的重点，也是一项民生重要工程。不断改善市民的生活居住环境，将融入了新一代的信息技术，打造智慧城市建设。首要是解决城市垃圾作为一大难题，而且对智慧城市发展充满了诸多挑战。

目前，我国的垃圾分类回收体系的构建依然处于初步阶段，由于随意地垃圾投放造成的环境压力和经济损失越来越大，而无法准确分类投放垃圾使得回收成本进一步升高，人们对于垃圾分类意识的淡薄，以及缺少准确将垃圾进行分类投放的能力，又使垃圾分类效率低下。传统的分类垃圾桶以及垃圾分类设备来推进垃圾分类愈显效率低、覆盖面小、成本高等局限性。且目前市场上也没有使用基于深度学习的视觉抓取机械臂系统这一概念所做出的垃圾分类产品。社会对垃圾分类投放准确性的需求越来越高，如何能将垃圾准确分类投放是当下需要解决的问题。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于深度学习的视觉抓取机械臂系统，利用深度学习技术，实现垃圾投放的准确高效，通过基于深度学习的大量训练，不断提高机器识别的准确性和灵敏度，并对无法识别的垃圾进行归类，进一步等待专业人员进行核查处理，保证垃圾分类的有效、准确、合理，提高垃圾分类投放的价值。最终实现垃圾的减量化和资源化。达到节约环保，提高垃圾分类效率的目的。

本发明通过以下技术方案实现：一种视觉抓取机械臂系统，所述视觉抓取机械臂系统包括视觉部分、抓取部分、动力部分，所述视觉部分包括树莓派开发板、高清免驱480p摄像头(以下简称为摄像头)，所述抓取部分包括机械臂、机械轴，所述动力部分包括机械臂的六个舵机.

进一步地，所述树莓派开发板与摄像头连接。

进一步地，所述机械臂之间通过六个机械轴连接，所述机械臂包括机械臂位姿控制模块、控制器、电机部分、减速装置，所述机械臂位姿控制模块提供两种控制方式，一种是通过软件Tonyrobot studio来实现，另一种是通过Python API进行控制，所述控制器采用ARM对机械臂进行控制，所述电机部分采用机械臂自带的步进电机对机械臂进行电力供给，所述减速装置采用机械臂自带的同步带和行星减速机来对装置进行减速处理。

进一步地，所述机械臂的六个舵机通过供电实现各自的动作，从而实现各种角度的抓取。

本发明使用生活中各种垃圾大量的图片对作品进行训练、学习，使该作品可以精确识别出每个垃圾的种类。同时本文还采用张正友标定法对该作品的摄像头的内外参数进行了测量，并对畸变参数进行纠正，基本消除了图像畸变对垃圾位置的影响。并且通过坐标转换得到垃圾位置后，利用运动学方程逆解计算出各个转轴转动角度，使机械臂末端可以精准的夹起垃圾，完成分类操作。作品的独特之处在于没有使用复杂的算法，而是通过各部分的紧密配合实现垃圾的精确识别和精准分类。

附图说明

通过阅读参照一下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其他特征、目的和优点将会变的更为明显：

图1为本发明的视觉抓取机械臂系统框架；

图2为本发明的基于机械臂的世界坐标系图；

图3为本发明的像素坐标系与图像坐标系的位置关系图；

图4为本发明的摄像头坐标系与图像坐标系几何关系图；

图5为本发明的9*7棋盘标定板。