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原文传递 一种货物识别抓取方法、设备以及存储介质
专利名称: 一种货物识别抓取方法、设备以及存储介质
摘要: 本发明公开了一种货物识别抓取方法,适用于货物识别抓取设备,所述方法包括通过视觉系统获取播种箱内每一个货物的表面,去除垂直和接近垂直于播种箱底面的货物表面,对剩下的货物表面进行排序,生成有先后顺序的货物表面列表,模拟机械手臂末端的吸盘一一扫过所述货物表面列表中的已排序的货物表面,生成吸盘能抓取的初步抓取姿态列表,根据初步抓取姿态列表中的初步抓取姿态计算出最终抓取姿态,控制机械手臂对货物进行抓取。采用本发明提供的货物识别抓取方法,能够高效而准确地实现对播种箱内具有不同形状和表面材质的货物的分拣,极大的减少了拣货过程中的出错率,并且能够大大地提供工作效率。
专利类型: 发明专利
国家地区组织代码: 广东;44
申请人: 深圳蓝胖子机器人有限公司
发明人: 李卓钧;钟文博;阿底提耶.阿迪亚
专利状态: 有效
申请日期: 2019-07-29T00:00:00+0800
发布日期: 2019-11-01T00:00:00+0800
申请号: CN201910691403.8
公开号: CN110395515A
代理机构: 深圳协成知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人: 章小燕
分类号: B65G1/04(2006.01);B;B65;B65G;B65G1
申请人地址: 518000 广东省深圳市南山区粤兴三道2号深圳虚拟大学园院校产业化综合大楼B701-702
主权项: 1.一种货物识别抓取方法,适用于货物识别抓取设备,其特征在于,所述方法包括以下步骤: 通过视觉系统获取播种箱内每一个货物的表面; 去除垂直和接近垂直于播种箱底面的货物表面; 根据货物表面面积的大小和货物所处的高度位置,对剩下的货物表面进行排序,生成有先后顺序的货物表面列表; 模拟机械手臂末端的吸盘一一扫过所述货物表面列表中的已排序的货物表面,生成吸盘能抓取的初步抓取姿态列表; 根据初步抓取姿态列表中的初步抓取姿态计算出最终抓取姿态,控制机械手臂对货物进行抓取。 2.如权利要求1所述的货物识别抓取方法,其特征在于,所述通过视觉系统获取播种箱内每一个货物的表面,具体包括: 通过视觉系统拍摄播种箱箱内货物的二维图像和三维图像; 将所述二维图像输入至预先训练的神经网络系统进行计算分割,获得每一货物的表面轮廓; 将计算分割得到的货物表面轮廓和三维图像进行对比,找到货物表面轮廓对应在三维图像中的深度信息,从而获得货物的表面。 3.如权利要求1所述的货物识别抓取方法,其特征在于,根据货物表面面积的大小和货物所处的高度位置,对剩下的货物表面进行排序,生成有先后顺序的货物表面列表,具体为: 分别根据货物表面的面积和货物所处的Z轴方向上的高度对货物表面进行评分,面积越大、高度越高,评分越高,面积越小、高度越低,则评分越低; 按照总评分由高到低对货物表面进行排序,生成货物表面列表。 4.如权利要求1所述的货物识别抓取方法,其特征在于,在所述生成有先后顺序的货物表面列表之后,还包括: 对所述货物抓取表面进行补全和修复。 5.如权利要求1所述的货物识别抓取方法,其特征在于,在所述生成吸盘能抓取的初步抓取姿态列表之后,还包括: 将所述初步抓取姿态从中心到边缘进行排序,即距离抓取表面几何中心点越近的抓取姿态越优先使用。 6.如权利要求1所述的货物识别抓取方法,其特征在于,根据初步抓取姿态列表中的初步抓取姿态计算出最终抓取姿态,具体方式为: 结合货物的朝向、货物在播种箱的位置,在初步抓取姿态列表的基础上,生成最终抓取姿态列表,具体方式为: 如果货物底部与播种箱底部之间的夹角大于预设阀值,则不做改变直接使用已排序的初始抓取姿态; 如果货物底部与播种箱底部之间的夹角大于预设阀值,且货物靠近播种箱右壁,则根据该货物的初始抓取姿态,向左最大偏转α度,其中,最大偏转角α与机械手臂所使用的抓取执行器的弹性长度和半径相关; 如果货物底部与播种箱底部之间的夹角大于预设阀值,且货物靠近播种箱左壁,则根据该货物的初始抓取姿态,向右最大偏转α度,其中,最大偏转角α与机械手臂所使用的抓取执行器的弹性长度和半径相关。 7.如权利要求6所述的货物识别抓取方法,其特征在于,所述预设阀值是预先设置的锐角。 8.如权利要求1所述的货物识别抓取方法,其特征在于,在所述计算出最终抓取姿态之后,还包括: 将最终抓取姿态列表中的抓取姿态绕Z轴自转一定角度,生成新的抓取姿态加入到最终抓取姿态列表中。 9.一种货物识别抓取设备,其特征在于,所述设备包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一所述的步骤。 10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的步骤。
所属类别: 发明专利
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