基于视觉引导的机械臂定位方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机视觉及工业自动化技术领域，尤其涉及基于视觉引导的机械臂 定位方法及装置。
【背景技术】
[0002] 近年来，基于视觉引导的自动化无人生产线得到了越来越广泛的关注，其中基于 视觉引导的机械臂成为自动化生产线上必不可少的环节。为了更精确的完成自动化生产线 任务和减少人工操作，提高生产效率，需要解决视觉系统与机械臂之间的匹配问题。
[0003] 现有解决上述匹配问题一般是采用相机标定方法：即通过标定获取相机的外参， 由相机的外参获知机械臂与所述外参之间的关系，从而建立起视觉系统与机械臂之间的关 系，并将所述关系反馈给机械臂，引导机械臂在实际的物理空间中抓取目标物体。然而，由 于相机标定获取的外参容易存在误差，从而会很大程度上影响视觉系统与机械臂之间的关 系，进而影响机械臂抓取目标物体的精度。
【发明内容】
[0004] 鉴于此，本发明实施例提供一种基于视觉引导的机械臂定位方法及系统，以提高 机械臂抓取目标物体的精度。
[0005] 第一方面，本发明实施例提供了一种基于视觉引导的机械臂定位方法，所述方法 包括：
[0006] 通过图像采集设备采集镂空注塑件不同角度的完整样本；
[0007] 对采集的镂空注塑件样本进行预处理，并获取多组预处理后的镂空注塑件样本的 物理中心在预先建立的固定棋盘格坐标系中的坐标信息；
[0008] 通过埃尔米特插值算法对获取的所述多组坐标信息进行拟合，得到图像采集设备 的坐标系与固定棋盘格坐标系之间的关系；
[0009] 基于所述图像采集设备的坐标系与固定棋盘格坐标系之间的关系，模拟移动机械 臂抓取所述镂空注塑件的场景，并估算机械臂从初始位置到抓取到所述镂空注塑件的平移 和旋转矩阵，建立所述机械臂与镂空注塑件样本所在的固定棋盘格坐标系之间的空间矩阵 关系；
[0010]根据所述机械臂与镂空注塑件样本所在的固定棋盘格坐标系之间的空间矩阵关 系，建立所述图像采集设备的坐标系与机械臂的坐标系的对应关系。
[0011]第二方面，一种基于视觉引导的机械臂定位装置，所述装置包括：
[0012] 样本采集模块，用于通过图像采集设备采集镂空注塑件不同角度的完整样本；
[0013] 预处理模块，用于对采集的镂空注塑件样本进行预处理，并获取多组预处理后的 镂空注塑件样本的物理中心在预先建立的固定棋盘格坐标系中的坐标信息；
[0014] 拟合模块，用于通过埃尔米特插值算法对获取的所述多组坐标信息进行拟合，得 到图像采集设备的坐标系与固定棋盘格坐标系之间的关系；
[0015] 第一定位模块，用于基于所述图像采集设备的坐标系与固定棋盘格坐标系之间的 关系，模拟移动机械臂抓取所述镂空注塑件的场景，并估算机械臂从初始位置到抓取到所 述镂空注塑件的平移和旋转矩阵，建立所述机械臂与镂空注塑件样本所在的固定棋盘格坐 标系之间的空间矩阵关系；
[0016] 第二定位模块，用于根据所述机械臂与镂空注塑件样本所在的固定棋盘格坐标系 之间的空间矩阵关系，建立所述图像采集设备的坐标系与机械臂的坐标系的对应关系。
[0017] 本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是:本发明实施例通过插值法代替 传统相机外参标定的方法，减小了外参标定带来的误差，提高了机械臂抓取目标物体的精 度。另外，直接根据机械臂实际抓取的镂空注塑件建立图像采集设备的坐标系与机械臂的 坐标系的对应关系，简化了计算过程，具有较强的易用性和实用性。
【附图说明】
[0018] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述 中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些 实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些 附图获得其他的附图。
[0019] 图1是本发明实施例提供的基于视觉引导的机械臂定位方法的实现流程示意图； [0020]图2是本发明实施例提供的镂空注注塑件进行二值化、膨胀腐蚀的效果示例图；
[0021] 图3是本发明实施例提供的基于视觉引导的机械臂定位装置的组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0022] 以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具 体细节，以便透切理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体 细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电 路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
[0023] 为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0024] 请参阅图1，图1示出了本发明实施例提供的基于视觉引导的机械臂定位方法的实 现流程，该方法过程详述如下：
[0025]步骤S101，通过图像采集设备采集镂空注塑件不同角度的完整样本。
[0026]在本实施例中，所述图像采集设备包括但不限于摄像头等。本实施例通过所述图 像采集设备采集镂空注塑件不同角度的完整样本，从而充分获取所述镂空注塑件的空间特 征信息。采集到的图像不能够直接用于数据处理，需要先通过预先建立的固定棋盘格进行 图像采集设备内参标定，并进行图像采集设备矫正，从而保证用于计算的图片不发生畸变。 其中，所述畸变主要包括:径向畸变、切向畸变，其中径向畸变产生原因是光线在远离透镜 中心的地方比靠近中心的地方更加弯曲，径向畸变主要包含桶形畸变和枕形畸变两种;切 向畸变产生的原因是透镜不完全平行于图像平面，切向畸变经常发生于成像仪被粘贴在图 像采集设备的时候。畸变矫正，首先应该知道畸变系数，然后做与畸变相反的变换，消除畸 变。示例性的，本实施例采用张正友标定法进行畸变矫正。
[0027]需要说明的是，图像采集设备在采集图像前，在棋盘格的物理空间中，以其左上角 的第一个十字交叉点为原点，建立棋盘格坐标系。
[0028] 在步骤S102中，对采集的镂空注塑件样本进行预处理，并获取多组预处理后的镂 空注塑件样本的物理中心在预先建立的固定棋盘格坐标系中的坐标信息。
[0029]在本实施例中，所述预处理包括但不限于颜色空间转换、二值化、腐蚀和/或膨胀 处理。
[0030] 本实施例为了简化过程，需要对镂空注塑件的样本图片进行二值化处理。由于二 值化处理后的图片的噪点较多，还需要进行腐蚀和膨胀处理后得到最终的二值化图片，如 图2所示。
[0031] 在步骤S103中，通过埃尔米特插值算法对获取的所述多组坐标信息进行拟合，得 到图像采集设备的坐标系与固定棋盘格坐标系之间的关系。
[0032] 在本实施例中，在对采集的镂空注塑件样本进行预处理后，获取几组不同位置的 镂空注塑件样本的物理中心在预先建立的固定棋盘格坐标系中的坐标信息，通过埃尔米特 插值算法对获取的所述多组坐标信息进行拟合后，得到图像采集设备的坐标系与固定棋盘 格坐标系之间的关系。
[0033] 其中，固定棋盘格坐标系需要映射到图像采集设备的坐标系中，本实施例采用哈 里斯角点检测，自动检测固定棋盘格黑白格十字交叉点。算子用高斯函数为二值窗口函数w (X，y)，对离中心点越近的像素赋予越大的权重，以减少噪声影响。当窗口函数进行局部微 小移动[U，V ]时，灰