[发明专利]基于机器人的机器视觉垃圾分拣系统

说明书

本发明公开了一种基于机器人的机器视觉垃圾分拣系统，包括IRB1410机器人工作站、待分拣垃圾输送装置、视觉系统、MCGS人机界面和三类垃圾收集箱，三类垃圾收集箱分别为有害垃圾箱、可回收垃圾箱和干垃圾箱；本系统分拣率达97.0％以上，表明该系统可达较高的准确度和可行性，在实际工程中具有一定的推广价值。

技术领域

本发明属于垃圾分类领域。

背景技术

近年来，以机器视觉为载体的机器人技术与装备在智能制造行业的应用越来越广，它使工作过程更自动化与智能化，改善了工作环境，也提高了产品精度；同时，垃圾分类是长期困扰人民生活和环境治理的综合议题，亟待通过科学技术手段解决。绝大部分垃圾为流通商品消耗后造成的，外包装均含由中国编码中心审定发行的条码，通过视觉识别条码获取产品名称，将其与训练集匹配，输出垃圾分类结果，数据传输给机器人执行末端即可实现分拣，对垃圾分类的智能化研究提供了重要的理论和应用基础。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种精准度高的基于机器人的机器视觉垃圾分拣系统。

技术方案：为实现上述目的，本发明的基于机器人的机器视觉垃圾分拣系统，包括IRB1410机器人工作站、待分拣垃圾输送装置、视觉系统、MCGS人机界面和三类垃圾收集箱，三类垃圾收集箱分别为有害垃圾箱、可回收垃圾箱和干垃圾箱；

待分拣垃圾输送装置将待分拣的流通商品垃圾送至视觉检测平台采集区域时，传感器发送采集信号，视觉系统获取外形轮廓图像、条码图像和位置信息，将识别的条码号与流通商品条码数据库和垃圾分类训练集进行匹配；然后将位姿和分类结果信息传输给机器人控制器，然后图像的位姿信息经控制器发送给机器人末端；根据关节变换矩阵求解各关节的位置和姿态，并采用逆运动学法求解各关节参数，驱动各关节电机，调用PROC程序抓取待分拣垃圾，放至对应垃圾箱，并通过设置机器人运行速率适应待分拣垃圾节拍。

进一步的，所述逆运动学法的逆运动学方程如下：

上式中：表示机器人末端位姿矩阵；表示关节i到关节i+1的位姿变换矩阵；n表示x轴方向的向量；o表示y轴方向的向量；a表示z轴方向的向量；已知矩阵和各连杆参数，求各关节连杆转角θ1-θ6：

由解析法求得各关节角度：θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6；通过视觉定位获取垃圾的位姿后，各关节执行参数实现分拣；上式中：A_i表示关节i的位姿变换矩阵；Rot表示旋转算子；Trans表示平移算子；关节i表示机器人关节序号；a_i表示连杆长度；α_i表示连杆扭角；D_i表示连杆偏置；θ_i表示连杆转角。

进一步的，视觉系统由图像采集装置、图像处理系统、机器人分拣工作站和控制通讯传输系统组成；图像采集装置由光源、镜头和相机组成，其中光源采用环形白色光、相机像素1.3万；图像处理系统采用Halcon机器视觉处理平台，将处理结果通过C#混合编程转换至VS2010的Winform窗体，经TCP/IP通信至MCGS界面中予以显示和统计；工作时，输送带将不同种类的流通商品经过光电传感器时，触发传感器信号输出，相机实时拍照，将图像发至Halcon处理平台，经过RGB灰度转化、HSV转换、阈值分割、连通域闭运算、特征提取、数据库匹配解码、显示等过程，提取包装上外观和条码信息，将求解算法以C#格式输出至VS2010窗体，同步至人机界面上显示类型并计数，机器人完成分拣；

图像采集前需调整好光源和相机目标区域一致，消除因输送带干扰拍照效果，拍照帧数大于输送带运动频率；将采集的RGB图灰度转化成灰度图和HSV图，显化颜色判别和提取特征；特征提取是从得到的HSV图中选取明显的灰度图，通过阈值分割和连通域运算后，提取轮廓和条码区域，将求取的数值与已知数据库比对，匹配出训练集的最佳值；

灰度转化机理如下：