[发明专利]一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法

说明书

本发明涉及智能制造领域，提供了一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，包括：步骤S1根据所述散乱物位置安装线结构光系统，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；步骤S3进行线结构光光刀平面标定；步骤S4重建散乱物的三维点云，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。本发明方法鲁棒性较强、处理速度较快、精度较高、操作很方便、可应用范围广。

技术领域

本发明涉及智能制造领域，具体涉及一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法。

背景技术

随着工业智能制造不断发展，机械臂识别抓取应用越来越广，其中对于散乱物的抓取场景识别抓取的需求不断增加。散乱物的识别抓取需要视觉与机械臂结合，目前通过视觉与机械臂结合进行散乱物识别抓取的方案包括面结构光、线结构光、多目视觉、双目视觉、RGBD相机、TOF相机结合机械臂的方案。

如何提供高效的通过视觉与机械臂结合进行散乱物识别抓取的方案，是亟待解决的问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

本发明提供了一种基于线结构光的散乱物识别抓取方法，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。

在一种能够实现的方式中，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，所述配置参数包括所述线结构光发射器的安装距离角度以及安装方式、所述工业相机的安装距离角度以及安装方式、测量所述散乱物的尺寸的测量精度以及测量时间；

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，所述参数包括工业相机的分辨率、帧率、曝光的方式和像元的尺寸，工业相机的镜头的焦距、景深、光圈和接口方式，以及线结构光发射器的输出光功率、强度噪声、激励阈值、温度特性和谱线宽度；

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。