[發明專利]一種織物分揀機器人自主分揀方法

有效

• 申請號: 201510979762.5
• 申請日: 2015-12-23
• 公開（公告）號: CN105562361B
• 公開（公告）日: 2017-12-22
• 發明（設計）人: 王曉華;李鵬飛;張蕾;張宏偉
• 申請（專利權）人: 西安工程大學
• 主分類號: B07C5/342
• 分類號: B07C5/342;B07C5/36
• 代理公司: 西安弘理專利事務所61214
• 代理人: 羅笛

技術領域

本發明屬于機器視覺、機器人自主織物分類分揀技術領域，具體涉及一種織物分揀機器人自主分揀方法。

背景技術

隨著國民經濟發展邁入新常態，傳統的依賴資源消耗以及勞動力持續投入的發展模式已經難以為繼，紡織服裝業的內生動力必須要不斷增強。“工業4.0”大幕的徐徐拉開以及人口紅利的消失、機器人技術的逐漸成熟以及在各行業應用的普及，機器人代替人以減少用工，將最終成為紡織服裝企業的現實選擇。通過“機器換人”提升產業的信息化技術水平，應用信息化主動破解低效高耗難題，促進企業由勞動密集型向技術密集型轉變，是紡織服裝企業可持續發展的不二選擇。國內企業對焊接、噴涂、搬運等行業的單工位或工藝聯合通用型工業機器人的研發取得了一些成績，但不能滿足紡織服裝企業對機器人的特殊要求。勞動密集型企業難以進口價格高昂的機器人，根據紡織服裝企業“機器換人”的實際需求，研發制造價格相對較低、質量可靠、實用性強的單工位機器人甚至工藝聯合機器人，是減輕企業“機器換人”成本負擔的有效方法。2014年開始，單工位的鋪布機器人、工藝聯合型的紡織機器人以及印染機器人開始在青島、石獅、紹興等地進行研發，尚未投入使用。研發我國具有自主知識產權的高性能機器人控制系統及應用系統迫在眉睫。

因工人操作存在疲勞度的問題，使用基于機器視覺的工業機器人進行織物分揀，不但高效準確而且穩定持久，具有很大的優勢。目前，國外機器人公司已有的視覺系統，如ABB的True View系統、Sehuster-prazision的鉆頭分揀系統以及FANUC的M-liA高速揀選系統等都是基于剛性物體的分揀應用而設計的；而國內尚無成熟的商業分揀系統。現有的分揀系統都是為剛性物體開發的，一般基于形狀進行分類，簡單采用幾何模板匹配的方式進行識別，不能很好地適應實際情況。而對于織物等柔性物體的分揀，目前，國內國外尚無成熟的方法和系統推出。

發明內容

本發明的目的是提供一種織物分揀機器人自主分揀方法，解決現有技術中存在的不能對柔性織物自主分揀的問題。

本發明所采用的技術方案是，一種織物分揀機器人自主分揀方法，具體按照以下步驟：

步驟1、對安裝在機器人上方的雙目攝像機進行標定；

步驟2、通過安裝在機器人上方的雙目攝像機采集織物圖像信號，然后實時在線傳送給圖像處理單元；

步驟3、圖像處理單元實時獲取步驟2中傳輸過來的圖像，并將RGB彩色圖像轉換為HSV圖像，應用Otsu自動閾值法，分割各個織物；

步驟4、應用小波邊緣檢測提取步驟3中得到的織物圖像的邊界輪廓，并應用形態學方法進行輪廓補償，得到基于顏色分割與小波邊緣檢測的分割圖像；

步驟5、根據步驟1和步驟4的標定與圖像邊緣信息，確定織物的實際抓取位置；

步驟6、構造織物分類器；

步驟7、機器人根據織物分類器的分類結果，抓取不同顏色織物，放置在不同位置。

本發明的特點還在于：

步驟1中的標定采用經典張正友標定方法。

步驟3中RGB彩色圖像轉換為HSV圖像時，考慮到區分顏色相近的織物的需要，對于獲取的H、S通道的圖像，提取H、S顏色分量的直方圖，采用兩分量加權形式，其中，H分量的權重為0.2～0.4，S分量的權重為0.6～0.8，兩權重之和為1。

步驟5確定織物的實際抓取位置，具體為：根據雙目標定結果以及兩攝像機之間的位置關系，通過立體匹配獲得圖像的深度信息，結合小波與形態學方法檢測到的邊緣信息，確定邊緣在真實世界中的三維信息，考慮到實際抓取情況，以最右邊緣向內推進8～15個像素為具體的抓取位置。

步驟6中的織物分類器采用無監督的K-均值聚類方法，以最小方差函數最小化極值為準則，求織物圖像顏色特征均值的最大似然估計，將織物分為i類。

步驟7中根據織物分類器的分類結果，抓取不同顏色織物，放置在不同位置，每一個顏色的織物的具體抓取位置，即為機器人終端的運動位置，將此位置帶入到機器人運動學方程，通過反解，求取四自由度機器人各個關節的運動學參數，此參數傳遞到運動控制卡，機器人完成相關動作，運動學參數計算過程如下：

機器人正運動學方程可用公式(1)表示：