[发明专利]一种基于深度学习的机器视觉定位支架及系统及定位方法

说明书

本发明提供了一种基于深度学习的机器视觉定位支架，所述支架用于对货架上的物品进行图像采集，包括驱动小车、电源模块、支撑架、控制箱、位置控制模块、图像采集模块和视觉定位模块，所述支撑架固定于所述驱动小车上端，所述控制箱固定于所述驱动小车，所述图像采集模块固定于所述夹持组件，视觉定位模块包括4个CCD相机，其中两个CCD相机固定于控制箱上端，另外两个CCD相机固定于所述支撑架，4个所述CCD相机平行设置，所述CCD相机和控制箱之间配置有基于深度学习的机器视觉定位系统，所述驱动小车、驱动马达、第一气缸和夹持组件与所述控制箱信号连接。本产品结构接单，自动化水平高，将视觉定位和图像采集相结合，可以自行对物品进行图像采集。

技术领域

本发明涉及视觉定位的技术领域，具体而言，涉及的一种基于深度学习的机器视觉定位支架及系统及定位方法。

背景技术

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

图像采集是利用现代化技术进行实时图像信息获取的手段，在现代多媒体技术中占有重要的地位。在日常生活中、生物医学领域、航空航天等领域都有着广泛的应用。图像采集的速度、质量直接影响到产品的整体效果。目前还没有一种能将视觉定位运用到图像采集上的设备。

发明内容

基于此，为了解决将视觉定位运用到图像采集上的问题，本发明提供了一种基于深度学习的机器视觉定位支架，其具体技术方案如下：

一种基于深度学习的机器视觉定位支架，所述支架用于对货架上的物品进行图像采集，包括驱动小车、电源模块、支撑架、控制箱、位置控制模块、图像采集模块和视觉定位模块，所述电源模块设置于所述驱动小车内，所述支撑架固定于所述驱动小车上端，所述控制箱固定于所述驱动小车，所述位置控制模块包括第一摆臂、第二摆臂、驱动马达、第一气缸和夹持组件，所述第一摆臂的一端铰接于所述支撑架上端，所述驱动马达与所述第一摆臂的一端连接，所述第一摆臂的另一端与所述第二摆臂的一端铰接，所述第一气缸固定于所述第一摆臂，所述第一气缸的动力输出端与所述第二摆臂连接，所述夹持组件固定于所述第二摆臂的另一端，所述图像采集模块固定于所述夹持组件，视觉定位模块包括4个CCD相机，其中两个CCD相机固定于控制箱上端，另外两个CCD相机固定于所述支撑架，4个所述CCD相机平行设置，所述CCD相机和控制箱之间配置有基于深度学习的机器视觉定位系统，所述驱动小车、驱动马达、第一气缸和夹持组件与所述控制箱信号连接。

上述方案中，通过通过4个CCD相机对需要图像采集的物品进行视觉定位，其中每两个CCD相机之间抓取一组双目视觉定位数据，则四个CCD相机公共构成有六组双目视觉定位数据，通过控制箱对视觉定位的数据进行处理，获取定位物品是实时位置数据，再驱动所述驱动小车移动到指定位置，通过所述位置控制模块将图像采集模块运输到指定位置进行图像采集，本产品结构接单，使用方便，自动化水平高，将视觉定位和图像采集相结合，可以自行对物品进行图像采集，无需搬运待测物品，可以大大提高图像采集效率。