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CN109848994A - 一种机器人视觉引导定位算法 - Google Patents

一种机器人视觉引导定位算法 Download PDF

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CN109848994A
CN109848994A CN201910132346.XA CN201910132346A CN109848994A CN 109848994 A CN109848994 A CN 109848994A CN 201910132346 A CN201910132346 A CN 201910132346A CN 109848994 A CN109848994 A CN 109848994A
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CN
China
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robot
coordinate system
pose
grabs
conversion
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Pending
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CN201910132346.XA
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English (en)
Inventor
王川
杨凡
苑诗宾
曾自立
刘道德
敬强
牟威
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Zhejiang Qicheng Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Qicheng Intelligent Technology Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种机器人视觉引导定位算法,包括步骤s1:机器人抓取物料,此时物料相对于夹具的位姿与原始物料位置相对于夹具的位姿是有偏差的;步骤s2:机器人抓取该物料,放置于智能相机下,进行拍照;步骤s3:相机计算当前物料在相机坐标系下的位姿,将原始物料位姿和当前物料的位姿数据传递给机器人;步骤s4:机器人经过坐标系位姿的转换,修正机器人TCP;步骤s5:机器人使用修正后的TCP,准确将物料放入模具的精确位置;本发明有效地对工业机器人视觉引导定位解决方案的完整性进行补充,提升特殊工艺的视觉引导定位生产节拍,机器人对物料的抓取定位,无需传送带或者支架,节省成本,提升物料抓取效率,提高物料抓取精度。

Description

一种机器人视觉引导定位算法
【技术领域】
本发明涉及工业机器人的技术领域,特别是机器人视觉引导定位算法的技术领域。
【背景技术】
当前机器人视觉引导定位方法为智能相机先对被抓取物料拍照,再获取物料坐标,导入机器人的工件坐标系,修正机器人抓取位位姿,保证夹具抓取位置相对于物料保持不变,从而达到引导机器人定位抓取并准确将物料放入模具的精确位置,当工艺上物料所在位置没法让相机拍照,则现有技术方案无法满足机器人对偏移物料进行位姿修正。
【发明内容】
本发明的目的就是解决现有技术中的问题,提出一种机器人视觉引导定位算法,能够提升物料抓取效率,提高物料抓取精度。
为实现上述目的,本发明提出了一种机器人视觉引导定位算法,包括一下步骤:
步骤s1:机器人抓取物料,此时物料相对于夹具的位姿与原始物料位置相对于夹具的位姿是有偏差的;
步骤s2:机器人抓取该物料,放置于智能相机下,进行拍照;
步骤s3:相机计算当前物料在相机坐标系下的位姿,将原始物料位姿和当前物料的位姿数据传递给机器人;
步骤s4:机器人经过坐标系位姿的转换,修正机器人TCP;
步骤s5:机器人使用修正后的TCP,准确将物料放入模具的精确位置。
作为优选,所述步骤s5包括以下步骤:
步骤s51:获取相机数据并解析;
步骤s52:pose1=机器人拍照位物料特征坐标系取逆;
步骤s53:pose2=机器人拍照位TCP原始坐标系;
步骤s54:pose3=pose1坐标系到pose2坐标系的转换;
步骤s55:pose4=机器人拍照位当前物料特征坐标系到pose3坐标系的转换;
步骤s56:pose5=pose2坐标系取逆;
步骤s57:pose6=pose5坐标系到pose4坐标系的转换;
步骤s58:机器人修正后工具坐标系=机器人原始工具坐标系到pose6坐标系的转换。
作为优选,所述的智能相机图像分析以物料的边缘轮廓作为特征。
作为优选,所述的智能相机与机器人之间数据通信连接。
本发明一种机器人视觉引导定位算法的有益效果:本发明有效地对工业机器人视觉引导定位解决方案的完整性进行补充,提升特殊工艺的视觉引导定位生产节拍,机器人对物料的抓取定位,无需传送带或者支架,节省成本,提升物料抓取效率,提高物料抓取精度。
本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
【附图说明】
图1是本发明一种机器人视觉引导定位算法的工艺流程图;
图2是本发明一种机器人视觉引导定位算法的坐标系转换示意图;
图3是本发明一种机器人视觉引导定位算法的原始特征和当前特征比较示意图;
图4是本发明原始目标放料位的机器人轨迹位置和姿态示意图;
图5是本发明修正后的真实TCP位姿示意图。
【具体实施方式】
参阅图1、图2、图3、图4和图5,本发明一种机器人视觉引导定位算法,包括以下步骤:
步骤s1:机器人抓取物料,此时物料相对于夹具的位姿与原始物料位置相对于夹具的位姿是有偏差的;
步骤s2:机器人抓取该物料,放置于智能相机下,进行拍照;
步骤s3:相机计算当前物料在相机坐标系下的位姿,将原始物料位姿和当前物料的位姿数据传递给机器人;
步骤s4:机器人经过坐标系位姿的转换,修正机器人TCP;
步骤s5:机器人使用修正后的TCP,准确将物料放入模具的精确位置。
作为优选,所述的步骤s5包括以下步骤:步骤s51:获取相机数据并解析;步骤s52:pose1=机器人拍照位物料特征坐标系取逆;步骤s53:pose2=机器人拍照位TCP原始坐标系;步骤s54:pose3=pose1坐标系到pose2坐标系的转换;步骤s55:pose4=机器人拍照位当前物料特征坐标系到pose3坐标系的转换;步骤s56:pose5=pose2坐标系取逆;步骤s57:pose6=pose5坐标系到pose4坐标系的转换;步骤s58:机器人修正后工具坐标系=机器人原始工具坐标系到pose6坐标系的转换。所述的智能相机图像分析以物料的边缘轮廓作为特征,所述的智能相机与机器人之间数据通信连接。
上述实施例是对本发明的说明,不是对本发明的限定,任何对本发明简单变换后的方案均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种机器人视觉引导定位算法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤s1:机器人抓取物料,此时物料相对于夹具的位姿与原始物料位置相对于夹具的位姿是有偏差的;
步骤s2:机器人抓取该物料,放置于智能相机下,进行拍照;
步骤s3:相机计算当前物料在相机坐标系下的位姿,将原始物料位姿和当前物料的位姿数据传递给机器人;
步骤s4:机器人经过坐标系位姿的转换,修正机器人TCP;
步骤s5:机器人使用修正后的TCP,准确将物料放入模具的精确位置。
2.如权利要求1所述的一种机器人视觉引导定位算法,其特征在于:所述的步骤s5包括以下步骤:
步骤s51:获取相机数据并解析;
步骤s52:pose1=机器人拍照位物料特征坐标系取逆;
步骤s53:pose2=机器人拍照位TCP原始坐标系;
步骤s54:pose3=pose1坐标系到pose2坐标系的转换;
步骤s55:pose4=机器人拍照位当前物料特征坐标系到pose3坐标系的转换;
步骤s56:pose5=pose2坐标系取逆;
步骤s57:pose6=pose5坐标系到pose4坐标系的转换;
步骤s58:机器人修正后工具坐标系=机器人原始工具坐标系到pose6坐标系的转换。
3.如权利要求1所述的一种机器人视觉引导定位算法,其特征在于:所述的智能相机图像分析以物料的边缘轮廓作为特征。
4.如权利要求1所述的一种机器人视觉引导定位算法,其特征在于:所述的智能相机与机器人之间数据通信连接。
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