[發明專利]信息處理方法及裝置、物體檢測裝置以及機器人系統有效
| 申請號: | 202010219335.8 | 申請日: | 2020-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN111745639B | 公開(公告)日: | 2023-07-07 |
| 發明(設計)人: | 水上博光 | 申請(專利權)人: | 精工愛普生株式會社 |
| 主分類號: | B25J9/16 | 分類號: | B25J9/16;G06T7/50;G06T7/73;G06T17/20 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 田喜慶 |
| 地址: | 日本*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 信息處理 方法 裝置 物體 檢測 以及 機器人 系統 | ||
1.一種信息處理方法,其特征在于,是生成用于檢測物體的位姿的學習數據的信息處理方法,包括:
受理所述物體的設計數據的步驟;
從所述設計數據生成包含所述物體的形狀數據和所述物體的位姿信息的物體數據的步驟;
通過對處于散裝狀態下的所述物體的位姿進行仿真來積累所述物體數據從而生成第一散裝數據的步驟;
在所述第一散裝數據中提取配置于最表面的所述物體數據作為最表面物體數據的步驟;
在通過拍攝部對單獨放置的所述物體進行拍攝的情況下,基于能夠獲得所述最表面物體數據的位姿的拍攝角度以及拍攝距離來配置所述拍攝部的步驟;
通過所述拍攝部對單獨放置的所述物體以所述拍攝角度以及拍攝距離進行拍攝,從而獲取第一拍攝數據的步驟;和
在所述第一散裝數據中將所述最表面物體數據中包含的所述形狀數據置換為所述第一拍攝數據,從而生成所述學習數據的步驟。
2.根據權利要求1所述的信息處理方法,其特征在于,
所述設計數據為所述物體的三維CAD數據。
3.根據權利要求1或2所述的信息處理方法,其特征在于,
進一步包括通過所述拍攝部對單獨放置的所述物體以多個拍攝條件進行拍攝,從而獲取包含所述物體的所述形狀數據的第五拍攝數據的步驟,
生成所述第一散裝數據的步驟為以下步驟:將所述物體數據與所述第五拍攝數據建立關聯,積累與所述物體數據建立了關聯的所述第五拍攝數據,從而獲得所述第一散裝數據的步驟。
4.一種信息處理方法,其特征在于,是生成用于檢測物體的位姿的學習數據的信息處理方法,包括:
通過拍攝部對單獨放置的所述物體以多個拍攝條件進行拍攝,從而獲取包含所述物體的形狀數據的多個第三拍攝數據的步驟;
通過對處于散裝狀態下的所述物體的位姿進行仿真來積累所述第三拍攝數據,從而生成第二散裝數據的步驟;
對配置于所述第二散裝數據的最表面部分的所述第三拍攝數據賦予位姿信息的步驟;
在通過所述拍攝部對單獨放置的所述物體進行拍攝的情況下,基于能夠獲得配置于所述最表面部分的所述第三拍攝數據的位姿的拍攝角度以及拍攝距離來配置所述拍攝部的步驟;
通過所述拍攝部對單獨放置的所述物體以所述拍攝角度以及所述拍攝距離進行拍攝,從而獲取第四拍攝數據的步驟;和
在所述第二散裝數據中,將賦予了所述位姿信息的所述第三拍攝數據中包含的所述形狀數據置換為所述第四拍攝數據,從而生成所述學習數據的步驟。
5.根據權利要求4所述的信息處理方法,其特征在于,
生成所述第二散裝數據的步驟包括以下處理:將使所述第三拍攝數據的所述形狀數據的一部分缺失的缺失拍攝數據設為配置于所述最表面部分的背景的數據。
6.根據權利要求4或5所述的信息處理方法,其特征在于,
生成所述第二散裝數據的步驟包括以下處理:將沒有遮擋的所述第三拍攝數據設為所述最表面部分。
7.一種信息處理裝置,其特征在于,是生成用于檢測物體的位姿的學習數據的信息處理裝置,包括:
設計數據受理部,受理所述物體的設計數據;
物體數據生成部,從所述設計數據生成包含所述物體的形狀數據和所述物體的位姿信息的物體數據;
第一散裝數據生成部,通過對處于散裝狀態下的所述物體的位姿進行仿真來積累所述物體數據,生成第一散裝數據;
最表面提取部,在所述第一散裝數據中提取配置于最表面的所述物體數據作為最表面物體數據;
拍攝角度計算部,計算通過拍攝部對單獨放置的所述物體進行拍攝時的、與所述最表面物體數據相對應的拍攝角度以及拍攝距離;
第一拍攝數據獲取部,通過拍攝部對單獨放置的所述物體以所述拍攝角度以及拍攝距離進行拍攝,獲取第一拍攝數據;和
學習數據生成部,在所述第一散裝數據中,將所述最表面物體數據包含的所述形狀數據置換為所述第一拍攝數據,從而生成學習數據。
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