[發明專利]一種工業機器人系統下的控制方法及系統在審
| 申請號: | 201811050532.0 | 申請日: | 2018-09-07 |
| 公開(公告)號: | CN108972593A | 公開(公告)日: | 2018-12-11 |
| 發明(設計)人: | 成偉華;李麗麗;楊芹;羅恒;柯美元;楊亙;丘利芳 | 申請(專利權)人: | 順德職業技術學院 |
| 主分類號: | B25J13/06 | 分類號: | B25J13/06;B25J9/16 |
| 代理公司: | 佛山市廣盈專利商標事務所(普通合伙) 44339 | 代理人: | 李俊 |
| 地址: | 528300 廣東省佛山市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 控制系統 工業機器人 工業機器人系統 視覺控制器 以太網模塊 觸摸屏 關鍵幀圖像 后續分析 素材來源 圖像存儲 誤差分析 差異化 樣本庫 處理器 反饋 | ||
1.一種工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述工業機器人系統包括:工業機器人、以及位于工業機器人上的視覺控制器、以及控制系統,所述控制系統包括以太網模塊、觸摸屏、處理器、其他模塊和PLC模塊,所述控制系統基于以太網模塊與所述視覺控制器連接,所述控制系統基于PLC模塊與工業機器人連接,所述方法包括:
控制系統基于PLC模塊向位于工業機器人上的視覺控制器發送控制命令,所述控制命令用于觸發視覺控制器進行工作;
視覺控制器基于所述控制命令基于視覺控制器上的攝像頭拍攝工業機器人操作對象的視頻流,使用深度學習算法訓練專用神經網絡模型實時提取出操作對象在視頻流中關鍵幀圖像中的位置、姿態;
判斷所述關鍵幀圖像中的操作對象位置、姿態是否與模型庫中的背景圖像存在動作差異,并將所述存在動作差異的關鍵幀圖像基于以太網模塊發送至控制系統中的處理器;
控制系統中的處理器收到所述關鍵幀圖像之后,基于觸摸屏向用戶顯示所述關鍵幀圖像。
2.如權利要求1所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述方法還包括:
控制系統基于PLC模塊向所述工業機器人發送操作指令;
所述工業工業機器人基于所述操作指令完成相應的操作。
3.如權利要求1所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述控制系統中的處理器收到所述關鍵幀圖像之后,基于觸摸屏向用戶顯示所述關鍵幀圖像包括:
基于所述關鍵幀進行位置和姿態相似度分析,并基于位置和姿態匹配出相似度百分比圖;
將所述關鍵圖圖像和所述關鍵幀圖像所對應的位置和姿態的相似度百分比圖基于觸摸屏向用戶顯示。
4.如權利要求3所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述方法還包括:
基于觸摸屏接收用戶基于所述相似度百分比所觸發的用戶指令;
控制系統基于所述用戶指令將所述存在動作差異的關鍵幀圖像存在控制系統中的存儲模塊中。
5.如權利要求3所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述方法還包括:
基于觸摸屏接收用戶基于所述相似度百分比所觸發的用戶指令;
控制系統基于所述用戶指令向所述工業機器人發送控制調整指令;
所述工業機器人基于所述控制調整指令在視覺控制器的作用下調整至與模型庫中的背景圖像相一致的操作過程。
6.如權利要求1至5任一項所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述方法還包括:
PLC模塊對觸摸屏上所觸發的控制指令進行數據分析處理,向工業機器人發送相應的指令信息,工業機器人根據觸控狀態變換所轉換的指令信息執行相應步驟;
工業機器人在執行完畢后向PLC模塊發送完成信號,等待PLC模塊返回信號后再發出進一步的響應指令。
7.如權利要求6所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述深度學習算法采用隨機梯度下降法。
8.如權利要求6所述的工業機器人系統下的控制方法,其特征在于,所述專用神經網絡模型采用卷積神經網絡模型AlexNet網絡模型。
9.一種工業機器人控制系統,其特征在于,所述工業機器人系統包括:工業機器人、以及位于工業機器人上的視覺控制器、以及控制系統,所述控制系統包括以太網模塊、觸摸屏、處理器、其他模塊和PLC模塊,所述控制系統基于以太網模塊與所述視覺控制器連接,所述控制系統基于PLC模塊與工業機器人連接,所述工業機器人控制系統執行如權利1至8任一項所述的方法。
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