[發明專利]用于在機器人系統中的目標物體圖像過濾的方法

有效

• 申請號: 201180056872.4
• 申請日: 2011-10-12
• 公開（公告）號: CN103347661A
• 公開（公告）日: 2013-10-09
• 發明（設計）人: 哈里·瓦爾波拉
• 申請（專利權）人: 澤恩機器人技術有限公司
• 主分類號: B25J9/16
• 分類號: B25J9/16;G06T7/20;G06T7/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 楊生平;鐘錦舜

技術領域

本發明涉及用于以機器人臂和夾持器操縱實際物體的方法和系統。特別地，本發明涉及用于在機器人系統中的目標物體圖像過濾的方法。

背景技術

機器人系統可用于各種實際物體(諸如制造組件，機械部件和要被回收的材料)的挑選和分類。挑選和分類要求以充分的概率來識別實際物體。在諸如回收和廢物管理的應用中，重要的是挑選出的物體組的純度高，亦即盡可能少的錯誤類型的物體最終到了挑選出的物體組中。

在機器人系統中要被移動或被操縱的實際物體的識別可包括兩個階段。在第一階段中，要使用連至機器人臂的夾持器、爪或夾具或其他相似設備來夾持的目標物體在多個物體中被識別。在第二階段中，目標物體被成功的夾持并被更靠近地檢查。通常使用多個傳感器來執行檢查，傳感器典型地包括相機或紅外線傳感器。相機可連至機器人臂或夾持器。檢查可相對于空白或其他不包含可能干擾識別過程的任何物體的干凈背景而執行。在目標物體被從中夾持的環境中，通常具有可能甚至部分地或整體覆蓋物體的其他物體，從而使得在其背景環境中難以識別和分類目標物體。這樣的環境可被稱為非結構化活動區域(unstructured?arena)。

通常，識別物體的問題一般使用圖案識別算法來處理，其在諸如數字相機圖像之類的感知數據中搜索物體。這樣的算法是積極研究的領域。盡管有許多能夠甚至識別相對于不均勻背景的物體的算法，但是通常當背景是統一的和預定的時，圖案識別算法工作地最好。預先地，預定類型的物體從清楚的操作區域中被搜索并且其從操作區域中被選擇以作為識別出的物體。可在已知類型的被選物體上執行動作組?？筛鶕矬w的類型選擇動作組，例如在不同的容器中放置不同種類的物體。

可以使用機器人臂來將目標物體移至統一的背景，以便在沒有干擾物體存在的情況下可以使用傳感器檢查目標物體。然而，關于這種方法的問題是針對挑選操作的所關注的每個潛在物體必須被單獨移至在其中物體可相對于檢查背景而被觀察的位置。由于機器人臂必須被頻繁地移動的事實，這要求很多時間并耗費許多能量。因此，能夠避免移動目標物體至特定檢查位置的步驟將是有益的。

發明內容

本發明涉及一種方法包括：以附接至機器人臂的夾持器夾持物體；捕捉包括物體的區域的至少兩個源圖像；計算至少兩個源圖像的平均圖像；計算至少兩個源圖像的方差圖像；從方差圖像形成過濾圖像；并通過將過濾圖像用作位掩膜來對平均圖像進行掩膜以獲取結果圖像。

本發明還涉及一種設備，包括：用于控制夾持器和機器人臂以夾持物體的裝置；用于獲取包括物體的區域的至少兩個源圖像的裝置；用于計算至少兩個源圖像的平均圖像的裝置；用于計算至少兩個源圖像的方差圖像的裝置；用于從方差圖像形成過濾圖像的裝置；以及用于通過將過濾圖像用作位掩膜來對平均圖像進行掩膜以獲取結果圖像的裝置。

本發明還涉及在計算機可讀介質上具體體現的計算機程序，該計算機程序包括用于控制處理器執行如下方法的代碼，該方法包括：控制夾持器和機器人臂以夾持物體；以圖像傳感器獲取包括物體的區域的至少兩個源圖像；計算至少兩個源圖像的平均圖像；計算至少兩個源圖像的方差圖像；從方差圖像形成過濾圖像；以及通過將過濾圖像用作位掩膜來對平均圖像進行掩膜以獲取結果圖像。

本發明還涉及計算機程序產品包括：控制夾持器和機器人臂以夾持物體；以圖像傳感器獲取包括物體的區域的至少兩個源圖像；計算至少兩個源圖像的平均圖像；計算至少兩個源圖像的方差圖像；從方差圖像形成過濾圖像；以及通過將過濾圖像用作位掩膜來對平均圖像進行掩膜以獲取結果圖像。

本發明還涉及包括存儲器和至少一個處理器的設備，該至少一個處理器被配置成：控制夾持器和機器人臂以夾持物體，以圖像傳感器獲取包括物體的區域的至少兩個源圖像，計算至少兩個源圖像的平均圖像，計算至少兩個源圖像的方差圖像，從方差圖像形成過濾圖像以及通過將過濾圖像用作位掩膜來對平均圖像進行掩膜以獲取結果圖像。

本發明還涉及一種方法，該方法包括：以附接至機器人臂的夾持器夾持物體；以圖像傳感器捕捉包括物體的至少兩個源圖像；記錄在捕捉至少兩個源圖像期間的夾持器的移動；基于所記錄的夾持器的移動來確定針對至少兩個源圖像之間的運動的至少一個第一運動向量；將至少兩個源圖像中的至少一個劃分成多個圖像區域；并基于在至少兩個源圖像中的圖像數據的比較來確定至少一個第二運動向量，該至少一個第二運動向量代表圖像區域的運動；并將至少一個第二運動向量與至少一個第一運動向量匹配，以獲取用于物體分類的至少一個圖像區域。