[发明专利]一种用于机器人视觉系统物体位置的识别方法

说明书

技术领域

本发明属于机器人技术领域，特别涉及一种用于机器人视觉系统物体位置的识别方法。

背景技术

现有的机器人视觉系统，识别物体位置进行机器人的搬运作业，其主要原理是区分出特征物体和背景之间灰度对比的轮廓线，找到特征物体，通过与标定位置进行比较，获得X，Y方向上的位移补偿，从而机器人能够叠加补偿数据后，准确抓取物体。

如上所述，视觉系统就会碰到如下几点不足：

1)当特征物体颜色和背景颜色接近时，很难通过灰度对比，找到清晰的轮廓线，导致无法准确地识别出物体。

2)由于视觉拍摄的时间是在毫秒级的，所以在短瞬的时间内，很容易受到外界环境光线的影响，在拍摄刹那，环境光线的突变，就会很容易造成所拍摄图像过曝或者欠曝，导致图像不清晰，无法识别物体。

3)普通的白炽灯从肉眼看，并不能很容易看出频闪，但相对于毫秒级的拍摄时间来说，频闪的干扰就显得尤为明显，而在普通工厂内所通用都是白炽灯，这就导致了视觉系统的不稳定。

由于存在以上几种情况，导致普通的机器人视觉系统存在了一定的局限性和不稳定性。在机器人搬运领域广泛的应用需求和企业生产稳定性这两方面，都造成了发展的壁垒。

发明内容

本发明的目的，就是为了解决上述问题而提供一种用于机器人视觉系统物体位置的识别方法，通过独立LED光源的导入，结合光学光谱的原理，使得视觉系统能识别出与背景颜色相近的特征物体，并且减小受外界环境光线的影响，确保视觉系统更加的稳定可靠。

本发明的目的是这样实现的：本发明公开了一种用于机器人视觉系统物体位置的识别方法，所述视觉系统包括照明和摄像头，包括以下步骤：

A.照明光源的选择：选用LED光源，并根据被识别物体的特征来决定LED光源的长度、宽度和颜色；

B.LED光源的固定：将LED光源固定于能在成像结果中明显区别被识别物体与背景亮度/灰度的位置；

C.被识别物体的识别：通过摄像头获得的成像结果进行被识别物体的识别。

在上述用于机器人视觉系统物体位置的识别方法的步骤A中，所述被识别物体的特征包括外形尺寸、材质和颜色。

本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下的优点和特点：

1、本发明方法导入了可控的独立LED光源，结合光学知识的运用，使得在视觉系统在工业用途中，能对应更加广泛的应用范围、提高生产的稳定性，越过阻碍工业视觉系统发展的壁垒；

2、本发明方法采用的LED光源相对于一般的日光灯、氖灯及工厂车间的照明灯来说，几乎不存在频闪情况，而近距离的针对拍摄物体进行打光，使得光线更加稳定，大幅度减少受外界环境光线变化的影响；

3、本发明方法可以解决当特征物体和背景颜色比较接近时，无法获得清晰轮廓线的问题。对于特征物体和背景的材质及颜色的要求不再苛刻，能更广泛地适用于各种实际的生产线情况；

4、本发明方法是对视觉系统技术的一种弥补或延伸，更多地引入了对于光学的运用，利用现有的知识，开拓出更广阔的技术领域的研究。

具体实施方式

下面结合实施方式对本发明作进一步的详细说明。

本发明是在原有机器人视觉系统的基础上，导入了可控的独立LED光源，对被识别物体进行照射。其主要原理如下：利用不同材质的物体对于光线反射效果的不同，以及光线入射角度的不同，所造成的物体反射光线的效果也不同这两个光学原理，使得在可控的光源照射情况下，被识别物体与背景物体所反射进入工业摄像头的光线不同，也就是被识别物体和背景存在亮度上的差别，这样也能形成强烈的灰度对比，使得被识别物体和背景的轮廓线清晰显示出来，完成对于被识别物体的识别。

本发明方法用于机器人视觉系统物体位置的识别方法主要包括以下步骤：

根据被识别物体的大小选择合适的LED光源的长宽度，以确保其能光照覆盖的面积。根据被识别物体的材质、颜色选择合适的LED光源的颜色，根据光谱原理和实践测试，就可获得一些统计性的结论。例如：一般铸铁或者不锈钢颜色的物体，对于绿色光线的反光特别明显；而黑色的物体，对于红色光线的反光特别明显；而淡色系的物体，对于白色光线的反光特别明显。将LED光源用可移动、转动的支架进行固定，这样就可以不断地调整光线入射的位置角度，使得从工业摄像头的成像结果看，选择一个能使被识别物体和背景亮度(灰度)明显不同的位置进行安装，从而达到视觉定位的目的。

采用本发明方法可排除各种干扰，清晰地找出被识别工件的轮廓，识别出工件，获得补偿信息。

以上实施例仅供说明本发明之用，而非对本发明的限制，有关技术领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变换或变型，因此所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴，应由各权利要求所限定。