[发明专利]一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法

权利要求书

1.一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1将散乱物放置于移动平台，根据所述散乱物位置安装线结构光系统，设置所述线结构光系统的各相关设备的参数，所述相关设备包括线结构光发射器和工业相机，利用所述线结构光系统获取所述散乱物带激光的图像；

步骤S2对工业相机进行迭代标定，获得初始标定的内外参数，将获取的所述图像转换到平行视图数据，得到图像点与新三维空间点的对应性关系，利用对应性数据重复进行标定，直到标定精度不再提高；

步骤S3进行线结构光光刀平面标定，先提取线结构光发射器的激光线中心坐标，再计算中心坐标在标定板的位置，然后根据多个姿态下的中心坐标拟合三维点平面，构建出线结构光光刀平面数据；

步骤S4重建散乱物的三维点云，通过工业相机和线结构光光刀平面的标定参数，利用三角测量原理，在立体视觉模型下重建散乱物三维；

步骤S5实时重建完整散乱物三维点云，进行背景滤除，再执行基于表面的三维匹配，检测最优匹配散乱物的坐标位置，并输出坐标和位姿，利用手眼标定算法转换姿态坐标，并规划机械臂的抓取路径，根据所述抓取路径驱动机械臂运动。

2.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，其特征是，所述步骤S1具体包括：

步骤S1.1根据所述散乱物位置确定线结构光系统配置参数；

步骤S1.2将所述工业相机安装于所述散乱物的正上方，其中所述线结构光发射器与所述工业相机位于同一水平线，且所述线结构光发射器倾斜朝向散乱物里面，从而当所述散乱物随着所述移动平台移动时，所述工业相机能获取带着所述线结构光发射器发射的线激光的散乱物图像；

步骤S1.3设置线结构光发射器和工业相机的参数；

步骤S1.4驱动所述移动平台往复移动，从而带动线结构光发射器的激光线打在移动的散乱物上，通过工业相机实时获取散乱物从头到尾带有激光线的图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，其特征是，所述步骤S2具体包括：

步骤S2.1设置圆环标定板参数；

步骤S2.2初始化工业相机的内参数；

步骤S2.3进行工业相机标定并优化所述工业相机的内参数和外参数，首先计算工业相机初始内参数以及外参数的数值，再通过相机畸变系数来进行矫正拍摄标定板图片，来重新计算出像点坐标数值，再利用最大似然估计方法、Levenber-Marquarat算法进行最小化处理来优化工业相机的内参数和外参数；

步骤S2.4矫正投影畸变和镜头畸变参数，根据工业相机初始内参数以及外参数值，将拍摄图像转换到平行视图，使平行视图的圆环中心坐标投影到三维平面坐标，再投影到原始图像坐标，获得点坐标相互之间的对应性数据；

步骤S2.5利用对应性数据重复进行标定，直至迭代标定收敛。

4.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，其特征是，所述步骤S3具体包括：

步骤S3.1提取线结构光发射器的激光线中心坐标，计算坐标位置的准确性；

步骤S3.2计算激光条对应在标定板的三维位置；

步骤S3.3计算光刀平面方程拟合；

步骤S3.4，构建线结构光光刀平面。

5.根据权利要求1所述的一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，其特征是，所述步骤S4具体包括：

步骤S4.1创建三维姿态；

步骤S4.2根据工业相机和线结构光光刀平面的标定参数建立工业相机和线结构光发射器的立体模型；

步骤S4.3设置立体模型的参数；

步骤S4.4利用三角测量原理，从校准工业相机和校准线结构光发射器的参数设置中重建散乱物点云。

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，其特征是，所述步骤S5具体包括：

步骤S5.1实时重建完整散乱物三维点云；

步骤S5.2创建表面匹配模型；

步骤S5.3滤除干扰背景，只重建散乱物的三维数据；

步骤S5.4执行三维匹配，进行搜索散乱物，在三维场景中找到表面模型的最佳匹配数据；

步骤S5.5输出匹配散乱物的姿态坐标，输出找到最优匹配散乱物的坐标并显示在重建表面；

步骤S5.6转换匹配散乱物姿态数据，根据姿态数据规划机械臂的抓取路径。