一种物体自动分拣方法及其装置

申请号 CN201610856444.4 申请日 2016-09-27 公开(公告)号 CN106269548A 公开(公告)日 2017-01-04
申请人 深圳市创科智能技术有限公司; 发明人 余茂松; 张宜飞; 黄剑; 谢锋;
摘要 本 发明 涉及一种物体分拣系统,尤其涉及一种物体自动分拣方法及其装置,包括信息采集步骤,采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征;信息传输步骤,将目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征传输至 控制器 ;分析匹配步骤,控制器将目标物体的几何/曲面特征与整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征进行匹配;若匹配成功,控制器控制抓取设备抓取目标物体移动到 指定 位置 ,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止 信号 ;若匹配不成功,则进行信息采集步骤。采用本方法对混杂堆叠的物体进行分拣,分拣识别 精度 高,非常方便快捷。
权利要求

1.一种物体自动分拣方法,其特征在于,包括:
信息采集步骤,采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征;
信息传输步骤,将目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征数据传输至控制器
分析匹配步骤,控制器将目标物体的几何/曲面特征与整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征进行匹配;
若匹配成功,控制器控制分拣设备抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号
若匹配不成功,则进行信息采集步骤。
2.根据权利要求1所述的物体自动分拣方法,其特征在于:信息采集步骤中,采用立体相机分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,获取具有目标物体几何/曲面特征的照片,以及获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片。
3.根据权利要求1所述的物体自动分拣方法,其特征在于:信息采集步骤中,采用人工导入几何模型的方式获取目标物体的几何/曲面特征;采用立体相机对待拣空间中的所有物体进行拍照,以获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片。
4.根据权利要求2或3所述的物体自动分拣方法,其特征在于:信息传输步骤与信息匹配步骤之间,还包括信息转换步骤,具体过程为,控制器将立体相机拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点图;或者,控制器将目标物体的几何/曲面特征转换为三维坐标点图,将立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图。
5.根据权利要求4所述的物体自动分拣方法,其特征在于:分析匹配步骤中,控制器将目标物体的坐标点图在待拣空间的所有物体的坐标点云图中进行搜索匹配,找出目标物体。
6.一种物体自动分拣装置,其特征在于,包括:
信息采集模,用于采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征;
信息传输模块,用于将目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征数据传输至控制器;
分析匹配模块,设于控制器中,用于将目标物体的几何/曲面特征与整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征进行匹配;
若匹配成功,控制器控制分拣设备抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号;
若匹配不成功,则信息采集模块重新采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征。
7.根据权利要求6所述的物体自动分拣装置,其特征在于:所述信息采集模块包括立体相机;所述立体相机分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,获取具有目标物体几何/曲面特征的照片,以及获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片。
8.根据权利要求6所述的物体自动分拣装置,其特征在于:所述信息采集模块包括立体相机;所述立体相机对待拣空间中的所有物体进行拍照,以获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片;获取目标物体的几何/曲面特征则采用人工导入几何模型的方式。
9.根据权利要求7或8所述的物体自动分拣装置,其特征在于:还包括设于控制器内的信息转换模块,用于将所述立体相机拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图;或者,用于将目标物体的几何/曲面特征转换为三维坐标点图,将所述立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图。
10.根据权利要求9所述的物体自动分拣装置,其特征在于:所述分析匹配模块,用于将目标物体的坐标点图在待拣空间的所有物体的坐标点云图中进行搜索匹配,找出目标物体。

说明书全文

一种物体自动分拣方法及其装置

技术领域

[0001] 本发明涉及一种物体分拣系统,尤其涉及一种物体自动分拣方法及其装置。

背景技术

[0002] 物体的自动分拣在工业自动化生产中是一个重要的环节,可以有效提高生产效率,特别是在一些劳动强度大,生产环境恶劣的场合。自动分拣系统/设备的应用场景包括:生产线的上料/下料、物流业的码垛/装箱、铸造/冲压零件的整理等等。
[0003] 公开号为CN105043262A的中国发明专利公开了一种基于嵌入式与机器视觉螺纹孔零件测量与分拣装置。该装置通过对螺纹孔进行尺寸检测(长度、半径等),自动拣出不合格零件。该装置利用机器视觉采集的图像,通过霍夫变换来实现长度和半径的检测,是一种二维尺寸检测方法。
[0004] 公开号为CN105457907A的中国发明专利公开了一种袋泡茶图像采集与分拣装置。袋泡茶在生产过程中,有些茶包会产生缺陷(夹料包、破包、皱包、斜包等等),这些缺陷会表现在外包装的图像表现和合格产品有不同。该装置通过机器视觉检测袋泡茶表面包装的图像,来剔除不合格品。该装置主要是一种基于二维图像比较判定的检测方法。
[0005] 公开号为CN205254978U的中国实用新型专利公开了一种基于机器视觉识别的小型机器人分拣搬运系统。该系统在四轴机器人上增加机器视觉系统,并在第四轴上连接气抓用以抓取零件。该系统是基于二维机器视觉图像的分拣系统,在定位二维工作平面上的零件的位置后,移动抓手到零件上方抓取零件。该系统适合零件铺开摆放在工作平面,零件的被抓取方向和工作平面垂直的任务。
[0006] 上述中国专利或中国专利申请公开的技术方案都是通过采集二维图像,对二维图像进行处理分析后,然后进行各种相关的检测和分拣操作。当物体混杂堆叠在一起时,如果仅仅是通过采集二维图像来对目标物体进行分析,将会造成分析精度不高的问题。

发明内容

[0007] 为了弥补上述现有技术的缺陷,本发明的目的是提供一种分析精度高、分拣简单方便的物体自动分拣方法及其装置。
[0008] 为达到上述目的,本发明提供了一种物体自动分拣方法,包括:
[0009] 信息采集步骤,采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征;
[0010] 信息传输步骤,将目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征数据传输至控制器
[0011] 分析匹配步骤,控制器将目标物体的几何/曲面特征与整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征进行匹配;
[0012] 若匹配成功,控制器控制分拣设备抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号
[0013] 若匹配不成功,则进行信息采集步骤。
[0014] 在对混杂堆叠的物体进行分拣时,采用上述技术方案,先采集目标物体和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征,然后将目标目标物体的几何/曲面特征在待拣空间的所有物体的几何/曲面特征中进行比对,由于几何/曲面特征是三维特征,使得控制器在分析匹配时精度更高;同时,更换不同目标物体的几何/曲面特征,就能实现对各种目标物体的分拣,方便快捷。
[0015] 进一步的,为了方便且快速地收集目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征,信息采集步骤中,采用立体相机分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,获取具有目标物体几何/曲面特征的照片,以及获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片。
[0016] 进一步的,为了方便且快速地收集目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征,信息采集步骤中,采用人工导入几何模型的方式获取目标物体的几何/曲面特征;采用立体相机对待拣空间中的所有物体进行拍照,以获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片。
[0017] 进一步的,为了便于将目标物体的几何/曲面特征与待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征进行比对,信息传输步骤与信息匹配步骤之间,还包括信息转换步骤,具体过程为,控制器将立体相机拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点图;或者,控制器将目标物体的几何/曲面特征转换为三维坐标点图,将立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图。
[0018] 进一步的,为了方便且快速地从待拣空间中的所有物体中找出目标物体,分析匹配步骤中,控制器将目标物体的坐标点图在待拣空间的所有物体的坐标点云图中进行搜索匹配,找出目标物体。
[0019] 本发明还提供了一种物体自动分拣装置,包括:
[0020] 信息采集模,用于采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征;
[0021] 信息传输模块,用于将目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征数据传输至控制器;
[0022] 分析匹配模块,设于控制器中,用于将目标物体的几何/曲面特征与整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征进行匹配;
[0023] 若匹配成功,控制器控制分拣设备抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号;
[0024] 若匹配不成功,则信息采集模块重新采集目标物体的几何/曲面特征和整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征。
[0025] 进一步的,所述信息采集模块包括立体相机;所述立体相机分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,获取具有目标物体几何/曲面特征的照片,以及获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片。
[0026] 进一步的,所述信息采集模块包括立体相机;所述信息采集模块包括立体相机;所述立体相机对待拣空间中的所有物体进行拍照,以获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片;获取目标物体的几何/曲面特征则采用人工导入几何模型的方式。
[0027] 进一步的,还包括设于控制器内的信息转换模块,用于将所述立体相机拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图;或者,用于将目标物体的几何/曲面特征转换为三维坐标点图,将所述立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图。
[0028] 进一步的,所述分析匹配模块,用于将目标物体的坐标点图在待拣空间的所有物体的坐标点云图中进行搜索匹配,找出目标物体。
[0029] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步描述。

附图说明

[0030] 图1为本发明一种物体自动分拣方法具体实施例的流程图
[0031] 图2为本发明一种物体自动分拣装置具体实施例的框图
[0032] 附图标记
[0033] 10     信息采集模块           11    立体相机
[0034] 20     信息传输模块           30    控制器
[0035] 31     信息转换模块           32    分析匹配模块
[0036] 40     分拣设备

具体实施方式

[0037] 为了更充分理解本发明的技术内容,下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明,但不局限于此。
[0038] 实施例1
[0039] 如图1所示,一种物体自动分拣方法,包括:
[0040] 信息采集步骤,采用立体相机分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,获取具有目标物体几何/曲面特征的照片,以及获取具有待拣空间中的所有物体几何/曲面特征的照片;
[0041] 信息传输步骤,将立体相机分别拍摄目标物体和整个待拣空间的所有物体的具有几何/曲面特征的照片传输至控制器;
[0042] 信息转换步骤,控制器将立体相机拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将立体相机拍摄的待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图;
[0043] 分析匹配步骤,控制器将目标物体的坐标点图在待拣空间的所有物体的坐标点云图中进行搜索匹配,找出目标物体;
[0044] 若匹配成功,控制器控制分拣设备抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号;
[0045] 若匹配不成功,则进行信息采集步骤。
[0046] 进一步的,在其他实施例中,信息采集步骤中,采用人工导入几何模型的方式获取目标物体的几何/曲面特征;同时,在信息转换步骤中,控制器根据导入的几何模型建立目标物体的坐标点图。
[0047] 实施例2
[0048] 如图2所示,一种物体自动分拣装置,包括:
[0049] 信息采集模块10,包括立体相机11;立体相机11分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,以获取目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征的照片;
[0050] 信息传输模块20,用于将立体相机11拍摄的具有目标物体的几何/曲面特征的照片和具有整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征的照片传输至控制器30;
[0051] 信息转换模块31,设于控制器30内,用于将立体相机11拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图;
[0052] 分析匹配模块32,设于控制器30中,用于将目标物体的三维点图在待拣空间中的所有物体的三维坐标点云图中进行匹配分析;
[0053] 若匹配成功,控制器30控制分拣设备40抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号;
[0054] 若匹配不成功,立体相机11重新分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,重新获取目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征的照片。
[0055] 进一步的,在其他实施例中,还可以采用在控制器30中人工导入几何模型的方式获取目标物体的几何/曲面特征;同时,信息转换模块31根据导入的几何模型建立目标物体的坐标点图。
[0056] 实施例3
[0057] 如图2所示,一种物体自动分拣装置,包括:
[0058] 信息采集模块10,包括立体相机11,立体相机11为带光辅助照明结构的双目视觉立体相机,对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,利用左右镜头返回的图像的位置偏移来计算深度信息,以获取目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征。
[0059] 信息传输模块20,用于将双目视觉立体相机拍摄的具有目标物体的几何/曲面特征的照片和具有整个待拣空间的所有物体的几何/曲面特征的照片传输至控制器30;
[0060] 信息转换模块31,为机器视觉处理电脑,通过以太网与双目视觉立体相机和控制器30相连;
[0061] 机器视觉处理电脑将双目视觉立体相机拍摄的目标物体的照片转换为三维坐标点图,将待拣空间中的所有物体的照片转换为三维坐标点云图;
[0062] 分析匹配模块32,设于控制器30中,根据待拣物体的几何/曲面特征,通过搜索匹配三维坐标点云图,分析匹配模块32识别出一组待拣物体的个体,包括它们在三维空间中的坐标和姿态值;
[0063] 若匹配成功,控制器30控制分拣设备40抓取目标物体移动到指定位置,然后重复上述步骤直至匹配不成功或收到中止信号;同时,在这一组个体中,根据一定的拣取优先次序,控制器30决定下一个即将被拣取的个体;
[0064] 若匹配不成功,双目视觉立体相机重新分别对目标物体和待拣空间中的所有物体进行拍照,重新获取目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征的照片。
[0065] 其中,分拣设备40为六轴机器人,可以在其任务空间内根据需要调整到相应的位置和姿态,通过以太网与机器视觉处理电脑和控制器30相连。
[0066] 进一步的,在其他实施例中,还可以采用在控制器30中人工导入几何模型的方式获取目标物体的几何/曲面特征;同时,信息转换模块31根据导入的几何模型建立目标物体的坐标点图。
[0067] 进一步的,在其他实施例中,立体相机采用线扫激光立体相机,线扫激光利用不同高程对激光的反射度的差异来计算深度信息,从而获取目标物体和待拣空间中的所有物体的几何/曲面特征。
[0068] 上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容,以便于读者更容易理解,但不代表本发明的实施方式仅限于此,任何依本发明所做的技术延伸或再创造,均受本发明的保护。本发明的保护范围以权利要求书为准。
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