[發明專利]鋼板切割件的定位方法和分揀系統

有效

• 申請號: 202010307986.2
• 申請日: 2020-04-17
• 公開（公告）號: CN111524115B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 黃金;梁舟
• 申請（專利權）人: 湖南視比特機器人有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/73;G06T5/50;B23K37/04
• 代理公司: 北京中企訊專利代理事務所(普通合伙) 11677
• 代理人: 熊亮

本發明屬于機器視覺技術領域，提供了一種鋼板切割件的定位方法和分揀系統，其中方法包括建立包括各種姿態鋼板切割件套料圖的數據庫；獲取3D相機視野內采集的當前鋼板切割件的第一紋理圖像；對第一紋理圖像進行輪廓增強，得到輪廓增強后的第二紋理圖像；將第二紋理圖像與數據庫中的鋼板切割件套料圖進行匹配，確定第二紋理圖像中當前鋼板切割件的姿態。本申請還提供了一種使用上述方法的分揀系統。本申請從3D視覺技術入手，提出和設計了一種面向重工行業鋼板切割件自動分揀的高精度3D匹配與定位算法，能夠精準匹配和定位零件在鋼板上的位置，引導分揀機器人進行準確抓取。

技術領域

本發明屬于機器視覺技術領域，尤其涉及一種鋼板切割件的定位方法和使用該方法的鋼板切割件的分揀系統。

背景技術

在現代重工行業中，一個塊鋼板經過切割機自動切割之后會生成各種不同的零件，所有零件在分揀之前都保持在鋼板中。目前鋼板切割后零件的下料分揀工作都是通過人工手動搬運進行的，存在生產效率低、安全系數弱以及成本開銷大等問題。為解決上述問題，本領域的技術人員研發了分揀機器人來進行這一繁重而又重復的工作。

由分揀機器人替代人來進行下料分揀的首要問題在于：如何對鋼板上切割好的零件進行準確的定位和識別，從而引導分揀機器人進行精確地抓取。實際中鋼板上零件的尺寸變化范圍很大，零件之間縫隙微小，并且各個零件放置的角度和姿態不定，因此對零件在鋼板上進行準確定位難度較大。

現有的對零件進行識別的方法基本上直接采用2D輪廓匹配的方法，具體操作為：首先將需要識別的物體進行各個姿態的拍照，然后將拍到圖片進行模板訓練，得到訓練模板后存入數據庫中；當具體識別時，將測試的圖片與數據庫中的模板逐一比對，取相似度最大的模板作為計算零件種類和姿態的依據。但在實際的應用場景，鋼板切割好的多個零件并不在同一個平面上，僅僅通過2D圖像無法準確得到零件所在的位置；此外零件之間由于間隙較小，輪廓比較模糊，從圖像上往往難以區分出零件和背景鋼板的邊界，很容易導致匹配失敗。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種鋼板切割件的定位方法和基于該方法的分揀系統，以保證分揀的準確性。

本發明實施例提供了一種鋼板切割件的定位方法，包括：

建立包括各種姿態鋼板切割件套料圖的數據庫；

獲取3D相機視野內采集的當前鋼板切割件的第一紋理圖像；

對所述第一紋理圖像進行輪廓增強，得到輪廓增強后的第二紋理圖像；

將所述第二紋理圖像與所述數據庫中的鋼板切割件套料圖進行匹配，確定所述第二紋理圖像中當前所述鋼板切割件的姿態。

優選地，建立包括各種姿態鋼板切割件套料圖的數據庫，具體為:

依據所述3D相機視野大小將所述鋼板切割件套料圖分為多個套料圖單元；

獲取每個套料圖單元的各種姿態并添加至數據庫中。

優選地，對所述第一紋理圖像進行輪廓增強，得到輪廓增強后的第二紋理圖像，具體為：

獲取所述3D相機視野內采集的當前鋼板切割件的點云信息；

計算所述點云信息中每個點的法向量，得到所述點云信息的局部變化圖；

將所述局部變化圖與所述第一紋理圖像進行融合，得到輪廓增強后的第二紋理圖像。

優選地，計算所述點云信息中每個點的法向量，得到所述點云信息的局部變化圖，具體為：

計算所述點云信息中每個點的法向量；

計算每個點的法向量與該點的多個相鄰點的法向量均值之間的差值是否在設定閾值范圍內，如否，則將該點標記為變化點，得到所述點云信息的局部變化圖。