[發明專利]一種多層零件的定位方法、設備、系統及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010949107.6
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112102397B
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 陳輝;高會軍;林偉陽;孫敬颋
• 申請（專利權）人: 敬科（深圳）機器人科技有限公司
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06T7/13
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請涉及圖像識別的技術領域，尤其是涉及一種多層零件的定位方法、設備、系統及可讀存儲介質，其方法包括：采集多層零件的三維圖像；根據所述三維圖像，獲得所述多層零件的初始點云數據；根據所述初始點云數據，獲得目標零件的輪廓數據，所述目標零件為所述多層零件中最上層的零件；根據所述輪廓數據，獲得所述目標零件的重心坐標，所述重心坐標用于指引自動化設備定位所述目標零件。其優點在于適用性強、識別速度快以及定位精度高。

技術領域

本申請涉及圖像識別的技術領域，尤其是涉及一種多層零件的定位方法、設備、系統及可讀存儲介質。

背景技術

隨著自動化技術的發展，在工業生產流水線中，放置于載物平臺上的各類零件，多是通過自動化設備來完成檢測、識別、分揀、抓取與回收等工作。

為確保自動化設備的正常運行，相關技術一般是通過采集并分析目標零件的二維圖像，來輔助自動化設備對目標零件進行識別與定位；

但是由于相關技術對二維圖像的識別與定位精度低，所以使得在使用相關技術時，自動化設備無法精準獲取目標零件的坐標信息，故而導致自動化設備工作時的誤操作率較高。

發明內容

針對相關技術存在的不足，本申請的目的是提供一種多層零件的定位方法、設備、系統及可讀存儲介質，其方法能通過獲得目標零件的重心坐標的方式，來輔助自動化設備對目標零件進行精準定位，并相應降低自動化設備工作時的誤操作率。

本申請的上述發明目的是通過以下技術方案得以實現的：

第一方面，本申請實施例提供了一種多層零件的定位方法，該方法包括：

采集多層零件的三維圖像；

根據所述三維圖像，獲得所述多層零件的初始點云數據；

根據所述初始點云數據，獲得目標零件的輪廓數據，所述目標零件為所述多層零件中最上層的零件；

根據所述輪廓數據，獲得所述目標零件的重心坐標，所述重心坐標用于指引自動化設備定位所述目標零件。

相較于相關技術采集并識別目標零件的二維圖像的方式，本申請通過獲得目標零件的重心坐標的方式，不僅能獲取到目標零件的長度信息和寬度信息，還能獲取到目標零件的高度信息，故而能實現對目標零件的三維圖像的識別與定位，因此自動化設備定位目標零件的準確度能獲得提升，這使得自動化設備工作時的誤操作率會相應降低。

可選的，所述根據所述三維圖像，獲得所述多層零件的初始點云數據包括：

對所述三維圖像進行剛體變換，獲得變換后的三維圖像；

根據所述變換后的三維圖像，獲得所述多層零件的初始點云數據。

可選的，所述根據所述初始點云數據，獲得目標零件的輪廓數據包括：

根據所述初始點云數據和第一圖像降噪算法，獲得第一點云數據，所述第一點云數據用于指示篩除載物平臺后的初始點云數據；

根據所述第一點云數據，獲得目標零件的輪廓數據。

可選的，所述根據所述第一點云數據，獲得目標零件的輪廓數據包括：

根據所述第一點云數據和第二圖像降噪算法，獲得第二點云數據，所述第二點云數據用于指示篩除圖像噪點后的第一點云數據；

根據所述第二點云數據，獲得目標零件的輪廓數據。

可選的，所述根據所述第二點云數據，獲得目標零件的輪廓數據包括：

對所述第二點云數據進行分類，獲得多組點云數據集，所述多組點云數據集與多層零件一一對應；

根據所述多組點云數據集，獲得與目標零件對應的目標數據集；