一种基于机器视觉配合机械手定位引导和标定方法
阅读说明：本技术 一种基于机器视觉配合机械手定位引导和标定方法 (Mechanical arm positioning guiding and calibrating method based on machine vision cooperation ) 是由 刘蕾 汪波 周闯 任永强 王光磊 屠庆松 于 2020-12-10 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于机器视觉配合机械手定位引导方法和标定方法,该标定方法包括：利用机械手抓取产品,使产品某一特征点位于相机视野内,并且让机械手带动产品以九宫格的方式移动九次,移动间距为△d,以九点任意一点为中心原点,计算出其他八个点的实际坐标；相机在机械手每移动一次时拍摄一次,抓取产品特征点并计算其像素坐标,最终可形成九个点的像素坐标；利用视觉九点标定算法计算得到像素坐标和实际坐标的坐标转换关系关系。本标定方法标定过程简单,不需要标定块,仅通过图像点之间的对应关系进行标定。本导引方法可根据虚拟坐标系中计算的旋转中心点求出定位点的偏移量,进而能够引导机械手对产品的抓取位调整。(The invention discloses a machine vision-based mechanical arm positioning guiding method and a calibration method, wherein the calibration method comprises the following steps: grabbing the product by using a manipulator, enabling a certain characteristic point of the product to be located in the visual field of a camera, and enabling the manipulator to drive the product to move nine times in a Sudoku mode, wherein the moving distance is delta d, and the actual coordinates of other eight points are calculated by taking any one point of the nine points as a central origin; the camera shoots once when the manipulator moves once, characteristic points of the product are grabbed, pixel coordinates of the characteristic points are calculated, and finally the pixel coordinates of nine points can be formed; and calculating to obtain the coordinate conversion relation between the pixel coordinate and the actual coordinate by using a visual nine-point calibration algorithm. The calibration method has simple calibration process, does not need a calibration block, and only calibrates through the corresponding relation between the image points. The guiding method can solve the offset of the positioning point according to the rotation central point calculated in the virtual coordinate system, and further can guide the manipulator to adjust the grabbing position of the product.)
技术领域
本发明涉及一种基于机器视觉配合机械手定位引导和标定方法。
背景技术
随着科技的发展，市场用户对产品的精密程度和质量的要求越来越高，传统的定位方法已经不能满足用户的需求，因此便相继引用了机器视觉定位技术。
为了统一视觉坐标系和机械手坐标系的关系通常称为标定。传统相机的标定方法是利用景物的结构信息，通常是一个结构一致、加工精度很高的标定块作为定向参考物，通过空间点和摄像点之间的对应关系来建立摄像机模型参数关系，然后通过优化算法提取参数。
现有技术中，标定过程复杂，对标定块的精度要求较高，在实际应用的许多情况中无法使用标定块而难以完成标定。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉配合机械手定位引导的标定方法，其不需要标定块，仅通过图像点之间的对应关系进行标定。
本发明的目的还在于提供一种基于机器视觉配合机械手定位引导方法，其可根据虚拟坐标系中计算的旋转中心点求出定位点的偏移量，进而能够引导机械手对产品的抓取位调整。
为此，本发明提供了一种基于机器视觉配合机械手定位引导的标定方法，包括：利用机械手抓取产品，使产品某一特征点位于相机视野内，并且让机械手带动产品以九宫格的方式移动九次，移动间距为△d，以九点任意一点为中心原点，计算出其他八个点的实际坐标；相机在机械手每移动一次时拍摄一次，抓取产品特征点并计算其像素坐标，最终可形成九个点的像素坐标；利用视觉九点标定算法计算得到像素坐标和实际坐标的坐标转换关系，并将所述坐标转换关系进行输出。
本发明还提供了一种基于机器视觉配合机械手定位引导方法，包括：S21、建立视觉系统，所述视觉系统包括带镜头的相机、控制器、光源，以使相机视野能够拍摄覆盖整个产品；S22、利用机械手抓取位于基准位置的产品，并且使机械手带动产品在产品置放平面内以固定角度旋转多次，相机在机械手每旋转一次时拍摄一次，抓取产品特征点并计算像素坐标；S23、将所有旋转图像中的产品特征点拟合成一个圆，计算圆心的像素坐标；利用根据权利要求1所述的基于机器视觉配合机械手定位引导的标定方法得到像素坐标和实际坐标的坐标转换关系，计算圆心的像素坐标在虚拟坐标系中对应的坐标(Xc，Yc)；S24、对实际位置的产品进行拍照，然后抓取多个产品特征点并计算像素坐标，然后根据所述坐标转换关系计算在虚拟坐标系中对应的坐标(Xa，Ya)；以及S25、根据产品的圆心坐标点(Xc，Yc)计算实际位置产品相对于基准位置产品的偏移量△X、△Y，产品偏移角度△Angel，并提供给机械手控制系统，以调整机械手的抓取位。
与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：
(1)标定过程简单，不需要标定块，仅通过图像点之间的对应关系进行标定。
(2)无需已知机械手旋转中心点坐标，可根据虚拟坐标系中计算的旋转中心点求出定位点的偏移量。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明第一实施例的基于机器视觉配合机械手定位引导的标定方法的流程图；
图2是图1所示标定方法的视觉系统的示意图；
图3是图1所示标定方法的九个点实际坐标的示意图；
图4是根据本发明第二实施例的基于机器视觉配合机械手定位引导方法的流程图；以及
图5是图4所示标定方法中所有旋转后的特征点拟合成的一个圆；以及
图6示出了根据本发明的定位引导方法中实际位置产品和基准位置产品之间的几何位置关系。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明涉及视觉系统定位引导标定方法，所使用的视觉系统包括控制器、带镜头的相机、光源。
结合参照图1，本发明的基于机器视觉配合机械手定位引导的标定方法包括以下步骤：
S11、利用机械手抓取产品，使产品某一特征点位于相机视野内，并且让机械手带动产品以九宫格的方式移动九次，移动间距为△d，以九点任意一点为中心原点，计算出其他八个点的实际坐标；
S12、相机在机械手每移动一次时拍摄一次，抓取产品特征点并计算其像素坐标，最终可形成九个点的像素坐标；
S13、利用视觉九点标定算法计算得到像素坐标和实际坐标的坐标转换关系，并将所述坐标转换关系进行输出。
下面对本标定方法进行详细说明。
相机固定安装，方向由下而上或由上而下。
如图2所示，机械手1抓取产品2，使产品某一特征点在相机3视野内，机械手带动产品以九宫格的方式移动九次，间距△d，以任意一点为中心原点(0，0)，从而可推算出其余八个点的坐标。
机械手每移动一次相机拍摄一次，并抓取产品特征点计算像素坐标，最终可形成九个点的像素坐标(Xp0，Yp0)、(Xp1，Yp1)……(Xp9，Yp9)。
九个点的实际坐标(实际坐标系为虚拟坐标系)(Xr0，Yr0)、(Xr1，Yr1)……(Xr9，Yr9)如图3所示，分别为(0,0)、(△d,0)……(2△d,2△d)。
利用视觉九点标定算法可得到像素坐标和实际坐标的标定关系(即坐标转换关系，通常以标定矩阵的形式体现)，可将像素坐标转换为虚拟坐标系中的坐标点。
根据本发明的上述标定方法，其标定过程简单，不需要标定块，仅通过图像点之间的对应关系进行标定。
结合参照图4，本发明的基于机器视觉配合机械手定位引导方法包括以下步骤：
S21、建立视觉系统，所述视觉系统包括带镜头的相机、控制器、光源，以使相机视野能够拍摄覆盖整个产品；
S22、利用机械手抓取位于基准位置的产品，并且使机械手带动产品在产品置放平面内以固定角度旋转多次，相机在机械手每旋转一次时拍摄一次，抓取产品特征点并计算像素坐标；
S23、将所有旋转图像中的产品特征点拟合成一个圆，计算圆心的像素坐标；利用根据权利要求1所述的基于机器视觉配合机械手定位引导的标定方法得到像素坐标和实际坐标的坐标转换关系，计算圆心的像素坐标在虚拟坐标系中对应的坐标(Xc，Yc)；
S24、对实际位置的产品进行拍照，然后抓取多个产品特征点并计算像素坐标，然后根据所述坐标转换关系计算在虚拟坐标系中对应的坐标(Xa，Ya)；以及
S25、根据产品的圆心坐标点(Xc，Yc)计算实际位置产品相对于基准位置产品的偏移量△X、△Y，产品偏移角度△Angel，并提供给机械手控制系统，以调整机械手的抓取位。
下面对本定位导引方法进行详细说明。
固定一个机械手抓取位为基准位，机械手带动产品以固定角度例如3°旋转多次例如20次以上，每次产品特征点必须在相机视野内。
每旋转一次相机拍摄一次，并抓取产品特征点计算像素坐标，将所有旋转后获得的点拟合成一个圆(旋转次数越多拟合圆越准确)。
通过上述标定关系(即坐标转换关系，通常以标定矩阵的形式体现)可计算圆心C在虚拟坐标系中的坐标(Xc，Yc)，如图5所示。
对实际位置的产品进行拍照，然后抓取多个产品特征点并计算像素坐标，然后计算在虚拟坐标系中对应的坐标(Xa，Ya)，这样可由产品的几何形状来确定产品的实际位置。其中，基准位置是固定唯一的，而实际位置是随机产生的，与产品的在先生产工序有关。
如图6所示，根据产品的圆心坐标点(Xc，Yc)，利用普通几何知识可计算实际位置产品相对于基准位置产品的偏移量△X、△Y，产品偏移角度△Angel。
在本发明中，将实际位置产品看作为基准位置产品围绕圆心(机械手旋转中心点)转动并平移后得到，如此机械手在抓取实际产品时，可由抓取基准位置产品的基准抓取位经过围绕旋转中心点转动和平移调整后满足对实际位置产品的抓取。
根据本发明的上述标定方法，无需已知机械手旋转中心点坐标，可根据虚拟坐标系中计算的旋转中心点求出定位点的偏移量。
根据本发明的上述标定方法和定位导引方法可以集成在机械手的视觉系统中，也可以集成在外部的电子设备中，该电子设备可以是服务器，也可以是终端等设备。
其中，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、网络加速服务(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接。
本计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等，其存储有标定程序和定位导引程序，该标定程序在执行时用于实现上述标定方法的步骤，该定位导引程序在执行时用于实现上述定位导引方法的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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