[發明專利]工業機器人相對位姿估計方法

在審

• 申請號: 201410634619.8
• 申請日: 2014-11-12
• 公開（公告）號: CN104460505A
• 公開（公告）日: 2015-03-25
• 發明（設計）人: 曲道奎;徐方;姜楠;李邦宇;李燊;張濤
• 申請（專利權）人: 沈陽新松機器人自動化股份有限公司
• 主分類號: G05B19/18
• 分類號: G05B19/18
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 許宗富

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，特別涉及一種基于人工標志的工業機器人相對位姿估計方法。

背景技術

在工業機器人進行裝配操作時，通常有兩種方式引導工業機器人進行工作。一種基于示教的方式，該方式操作精度很高，且無需過多專業技能，但每次裝配工件的位置需要保持不變，缺少智能性；另一種方式借助其他外部傳感器獲得裝配工件部分或全部的位姿信息，進而引導工業機器人運動。

對于獲得部分位姿信息的情況，通常采用二維碼或標志，通過圖像處理技術獲取其二維的中心位置和旋轉角度，但其高度信息需要示教給出，因此該方法無法處理高度可變的情況。

對于獲取全部三維位姿信息的情況，現有技術通常采用雙目立體視覺通過對場景進行三維重構，再獲取目標物體的位姿信息，采用雙目立體視覺的方法可以處理絕大多數場景，但是其重建后獲得的深度信息可能有深度丟失的情況，造成計算得到的目標位姿信息不完整而無法進行，同時雙目的場景重構過程需要耗費大量的計算資源。

另一種還原三維信息的方法是使用結構光的方式，例如三維激光，該方式可以很好的獲得場景的深度信息，但是該方式增加了對目標的識別難度。

發明內容

本發明旨在克服現有視覺識別技術的缺陷，獲得三維信息，提供一種基于人工標志的工業機器人相對位姿估計方法。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

本發明提供一種工業機器人相對位姿估計方法，包括：

S1、采用自適應閾值化對原始圖像進行二值化處理，獲得二值圖像；

S2、對所述二值圖像進行邊界輪廓提取，獲得所有前景目標的輪廓；

S3、對所述輪廓進行形狀與拓撲結構分析，得到標志的外輪廓區域；

S4、對外輪廓進行最小二乘橢圓擬合；

S5、通過圓形形變分析計算五個相對自由度；

S6、使用圖像矩對字符T進行分析，得到偏航角，獲得相機相對于人工標志的三維位姿。

一些實施例中，所述自適應閾值化將原始圖像中的每個像素點與其周圍s×s大小鄰域內的像素均值進行比較，若當前像素值小于均值閾值，則所述像素點的像素值設為0，否則設為255。

一些實施例中，所述閾值為15％。

一些實施例中，所述邊界輪廓提取為光柵掃描整張圖片，直到遇到滿足邊界跟蹤的起始點，為當前新找到的邊界分配標簽序列號，同時根據記錄的上一次遇到的邊界，確定當前邊界的父邊界，采用邊界跟蹤算法，根據邊界點標記規則，完成邊界的搜索和標記；完成邊界跟蹤后，恢復光柵掃描的過程，直到到達圖像的右下角位置為止。

一些實施例中，所述標志為，輪廓的大小滿足在閾值范圍內；當前輪廓必須存在孔輪廓，且該孔輪廓也必須有子輪廓；檢驗當前輪廓的近圓形；計算當前輪廓與其子輪廓的半徑比。

一些實施例中，若當前的輪廓越接近圓形，圓形o的值則越接近1；圓形的閾值設置為0.8。

本發明的有益效果在于：基于人工標志實現單目視覺下的三維位姿估計，通過單目相機即可獲得人工標志處的深度信息，作為工業機器人的視覺引導，節省了購買雙目相機的成本，同時本發明算法效率高，無需大量的計算資源，且實施較為簡單。與現有技術相比，該方法節省成本與計算資源，且可以獲得較為準確的三維位姿信息。

附圖說明

圖1示意性示出根據本發明一個實施例的人工標志示意圖。

圖2示意性示出根據本發明一個實施例的積分圖像示意圖。

圖3示意性示出根據本發明一個實施例的邊界跟蹤示意圖。

圖4示意性示出根據本發明一個實施例的坐標系統示意圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及具體實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發明，而不構成對本發明的限制。

本發明制作人工標志，如圖1所示，該標志由兩個中間有字符T的圓環組成，兩個圓環用于去除歧異解；將該標志放置在裝配箱上固定的位置，即保證標志與工件槽的相對位置關系不變且已知；攝像機采集的圖像進行處理，并實施相對位姿估計。

本發明提供工業機器人相對位姿估計方法，包括

S1、采用自適應閾值化對原始圖像進行二值化處理，獲得二值圖像；

S2、對所述二值圖像進行邊界輪廓提取，獲得所有前景目標的輪廓；

S3、對所述輪廓進行形狀與拓撲結構分析，得到標志的外輪廓區域；

S4、對外輪廓進行最小二乘橢圓擬合；