[发明专利]一种基于视觉参考件的核机器人快速定位方法有效

专利信息
申请号: 201910043308.7 申请日: 2019-01-17
公开(公告)号: CN109760006B 公开(公告)日: 2020-09-29
发明(设计)人: 张静;刘满禄;张华;周建;肖宇峰;王基生;李树春;王亚翔;张敦凤;熊开封;王姮;刘冉;刘桂华;任万春;徐锋 申请(专利权)人: 西南科技大学
主分类号: B25J5/00 分类号: B25J5/00;B25J9/16
代理公司: 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 代理人: 何凡
地址: 621010 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 视觉 参考 机器人 快速 定位 方法
【权利要求书】:

1.一种基于视觉参考件的核机器人快速定位方法,其特征在于,

核机器人包括整体运动机构(1)、X-Y微调机构(2)、升降机构(3)、控制柜(4)、核探测器(5)、视觉伺服部分(6)和四个麦克纳母轮(7);所述X-Y微调机构(2)设置于整体运动机构(1)的顶面上,所述核探测器(5)贯穿设置于X-Y微调机构(2)上,所述升降机构(3)设置于核探测器(5)的外表面,所述视觉伺服部分(6)活动设置于升降机构(3)的侧表面,所述四个麦克纳母轮(7)设置于整体运动机构(1)底面的四个角上,所述控制柜(4)设置于升降机构(3)的外表面;

所述视觉伺服部分(6)包括耐辐射相机(6-1)和视觉参考件(6-2),所述耐辐射相机(6-1)设置于视觉参考件(6-2)的顶面上;

所述方法包括如下步骤:

步骤S1:将核机器人携带的耐辐射相机和堆外监控相机的视频信息作为引导,使核机器人到达探测井位置;

步骤S2:通过视觉引导调整核机器人的位姿;

步骤S3:通过核机器人携带的耐辐射相机和核机器人的四个麦克纳母轮对核机器人进行视觉伺服粗定位;

步骤S4:利用平台上的X-Y微调机构和核机器人携带的耐辐射相机对核机器人进行视觉伺服精确定位;

所述步骤S3包括如下分步骤:

步骤S3A:利用Hough圆检测对探测井内环检测;

步骤S3B:映射探测井内环中心与视觉参考件的中心在X方向的像素差到实际距离差;

步骤S3C:控制四个麦克纳母轮在X方向移动;

步骤S3D:在四个麦克纳母轮移动的过程中,判断探测井内环中心与视觉参考件的中心在X方向的实际距离差是否小于3cm;若是,则进入步骤S3E;若否则返回步骤S3A;

步骤S3E:利用Hough圆检测对探测井内环检测;

步骤S3F:映射探测井内环中心与视觉参考件的中心在Y方向的像素差到实际距离差;

步骤S3G:控制四个麦克纳母轮在Y方向移动;

步骤S3H:在四个麦克纳母轮移动的过程中,判断探测井内环中心与视觉参考件的中心在Y方向的实际距离差是否小于3cm;若是,则进入步骤S4;若否,则返回步骤S3E。

2.根据权利要求1所述的基于视觉参考件的核机器人快速定位方法,其特征在于,所述步骤S4包括如下分步骤:

步骤S4A:利用Hough圆检测对探测井内环检测;

步骤S4B:映射探测井内环中心与视觉参考件中心在X方向的像素差到实际距离差;

步骤S4C:控制X-Y微调机构在X方向移动;

步骤S4D:在X-Y微调机构移动的过程中,判断探测井内环中心与视觉参考件的中心在X方向的实际距离差是否小于0.5cm;若是,则进入步骤S4E;若否则返回步骤S4A;

步骤S4E:利用Hough圆检测对探测井内环检测;

步骤S4F:映射探测井内环中心与视觉参考件中心在Y方向的像素差到实际距离差;

步骤S4G:控制X-Y微调机构在Y方向移动;

步骤S4H:在X-Y微调机构移动的过程中,判断探测井内环中心与视觉参考件中心在Y方向的实际距离差是否小于0.5cm;若是,则结束程序;若否,则返回步骤S4E。

3.根据权利要求1或2所述的基于视觉参考件的核机器人快速定位方法,其特征在于,所述Hough圆检测包括如下步骤:

步骤SA:采集图像;

步骤SB:对图像进行灰度化处理,得到图像的灰度值;

步骤SC:利用Solbel算子对图像的灰度值进行边缘提取,得到边缘提取后的图像值;

步骤SD:对边缘提取后的图像值进行二值化处理和过滤噪声处理,得到边缘点值;

步骤SF:量化参数空间,建立三个轴的空间a轴,b轴,r轴,计算与边缘点值的距离为r的所有点,建立列矩阵[a,b]T,其中矩阵[a,b]T中的a表示a轴的坐标,b表示b轴的坐标;

步骤SH:对不同距离r的矩阵[a,b]T进行列向量累加;

步骤SI:将累加后的最大值作为对应图像空间中的圆心。

4.根据权利要求3所述的基于视觉参考件的核机器人快速定位方法,其特征在于,所述Solbel算子的边缘提取公式为:

fx(i,j)=Gx*g(i,j)

fy(i,j)=Gy*g(i,j)

式中,Gx表示水平边缘处理,Gy表示垂直边缘处理,fx(i,j)表示水平边缘处理后的值,fy(i,j)表示垂直边缘处理后的值,g(i,j)表示图像的灰度值。

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