[发明专利]一种基于视觉图像分析的机械手及抓紧力智能调节方法

权利要求书

1.一种基于视觉图像分析的机械手，所述机械手包括中央处理器、控制单元及机械手臂，其特征在于：

所述机械手还包括视觉图像采集系统及数据库；所述视觉图像采集系统拍集机械手将要抓握的物体的3D实体图像，并同时扫描被采集物体的尺寸信息，获得体积大小，传送至中央处理器；

所述数据库存储有各类物品的图像资料及材质的密度、粗糙度、摩擦系数参数；

所述中央处理将采集的3D实体图像与数据库中的图像资料比较判断，确定被抓握物体的种类，尺寸和体积，并调出该物体的材质的密度、粗糙度、摩擦系数参数，中央处理器根据上述参数输出抓举力信息至控制单元，所述控制单元控制机械手臂的抓紧力与举起力。

2.根据权利要求1所述的机械手，其特征在于：所述视觉图像采集系统包括一光学扫描系统，所述光学扫描系统包括两个CCD相机及光栅发生器；

所述两个CCD相机按不同角度安装在机器人头部，所述光栅发生器将多组光栅条纹投影到物体表面，不同角度的两个CCD相机同时拍摄物体表面的条纹图案，并将条纹图像输入到中央处理器中。

3.根据权利要求1所述的机械手，其特征在于：

所述机械手指端上安装有位移传感器，当检测到有微小滑移时，中央处理器根据滑移程度增加抓紧力。

4.根据权利要求1所述的机械手，其特征在于：

所述数据库不断更新新的物品图像资料及材质信息，并记忆已抓取物品的特征在下次重复抓取时调用。

5.根据权利要求1所述的机械手抓紧力智能调节方法，所述方法步骤如下：

（1）视觉图像采集系统拍摄机械手将要抓握的物体的3D实体图像，并同时扫描被采集物体的尺寸信息，获得体积大小，并传送至中央处理器；

（2）中央处理器将采集的实体图像与数据库比较判断，确定被抓握物体的材质的密度、粗糙度、摩擦系数等参数，中央处理器根据上述参数输出抓举力信息至控制单元，所述控制单元控制机械手臂的抓紧力与举起力。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述步骤（1）中，视觉图像采集系统的光学扫描步骤方法如下：

光学三维扫描系统中的光栅发生器将多组光栅条纹投影到物体表面，不同角度的两个CCD相机同时拍摄物体表面的条纹图案，并将条纹图像输入到计算机中，根据条纹曲率变化利用相位法和三角法精确计算出物体表面每一点的空间坐标（X、Y、Z）三维点云数据，判断出物体三维空间距离、尺寸；利用计算机控制，多角度拍摄并将多次拍摄的数据精确地拼合在一起，拍摄结果是物体的3D立体图像，获得物体大小和体积信息，并可根据物品外形特征，识别为哪种物品；当识别为某种物品时，调用数据库中该物品的密度， 粗糙度、摩擦系数等参数，中央处理器根据上述参数输出抓举力信息至控制单元，所述控制单元控制机械手臂的抓紧力与举起力。