本發(fā)明涉及機械手輔助，尤其涉及一種工業(yè)機器人視覺定位裝置、方法及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)代制造業(yè)對生產(chǎn)效率和靈活性的要求日益增加，尤其是在裝配、焊接、涂裝等任務(wù)中，需要高精度和高速度的處理能力，隨著產(chǎn)品種類的多樣化和批量的小型化，傳統(tǒng)的固定點位機器人的工作方式難以滿足新需求，因此，需要智能化的工業(yè)機器人視覺定位裝置輔助操縱機械手；

2、現(xiàn)有的工業(yè)機器人視覺定位裝置存在實時性和環(huán)境適應(yīng)能力不足的缺陷，當(dāng)工件處于動態(tài)傳送過程中，由于工件自身運動以及數(shù)據(jù)處理滯后，會使得機械手操作延遲導(dǎo)致工件加工定位偏差，且當(dāng)工件加工環(huán)境存在光線異常干擾的狀態(tài)下，會造成工件表面反射影響視覺處理精度，也會造成工件定位精度差的問題，影響工業(yè)機器人機械手操控系統(tǒng)的可靠性；針對上述的技術(shù)缺陷，現(xiàn)提出一種解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于：解決了現(xiàn)有的工業(yè)機器人視覺定位裝置存在的實時性和環(huán)境適應(yīng)能力不足的缺陷，本方案通過評估工件自身運動變化和工件加工環(huán)境光線變化對于視覺定位精度的綜合影響，生成相應(yīng)的風(fēng)險提示信號并通過風(fēng)險提示信號等級進行反饋細化分析，依次分析工件自身運動變化及環(huán)境光線變化對視覺定位精度的影響并生成管理信號組，再通過性能優(yōu)化模塊接收信號并處理，提高模型應(yīng)用效果，實現(xiàn)視覺定位性能自適應(yīng)成長，提升裝置在動態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)性能，從而提高工件生產(chǎn)質(zhì)量。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種工業(yè)機器人視覺定位方法，包括以下步驟：

4、步驟一，通過視覺采集模塊構(gòu)建工件的3d立體模型并進行視覺定位：通過視覺傳感器獲取工件的3d立體模型并將其標(biāo)記為工件模型a，實時獲取工件模型a的速度向量，并對工件模型a進行特征點定位，通過機械手進行定點加工，將工件的實體模型標(biāo)記為工件模型b；

5、步驟二，通過環(huán)境監(jiān)測模塊獲取工件加工環(huán)境的光線參數(shù)：工件加工環(huán)境的光線參數(shù)包括光強、光通量、照度和亮度；

6、步驟三，通過中央處理器構(gòu)建視覺定位影響模型：通過分析工件模型a和工件模型b評估視覺定位精度，再通過分析工件模型a的速度向量與視覺定位精度之間的變化函數(shù)，以及工件加工環(huán)境的光線參數(shù)與視覺定位精度之間的變化函數(shù)，從而綜合評估工件自身運動變化和工件加工環(huán)境的光線變化對于視覺定位精度的綜合影響程度，獲取相應(yīng)等級的風(fēng)險提示信號，進而反饋生成管理信號組；

7、步驟四，通過性能優(yōu)化模塊接收風(fēng)險提示信號和管理信號組，并進行相應(yīng)的處理。

8、進一步的，視覺采集模塊進行視覺定位的具體過程為：

9、a1，通過視覺傳感器獲取工件的3d立體模型并將其標(biāo)記為工件模型a，對工件模型a進行特征點定位，將任一個特征點標(biāo)記為p，獲取點p的坐標(biāo)，通過將點p的坐標(biāo)反饋到機械手從而進行定點加工，將工件的實體模型標(biāo)記為工件模型b，將工件模型b經(jīng)機械手定點加工后的定位點標(biāo)記為q，并獲取點q的坐標(biāo)；

10、a2，視覺采集模塊實時獲取工件模型a的速度向量，將工件模型a的速度向量標(biāo)記為va，其中，速度向量va包括工件模型a的線速度υ、角速度ω、平移速度v和平移方向r，標(biāo)記速度向量va＝<υ，ω，v,r>。

11、進一步的，中央處理器構(gòu)建視覺定位影響模型的具體過程如下：

12、b1，通過分析工件模型a的特征點p和工件模型b的定位點q之間的坐標(biāo)偏差，獲取視覺定位精度系數(shù)xjd，從而評估視覺定位的初始精度；

13、b2，通過分析工件模型a的速度向量與視覺定位精度之間的變化函數(shù)，獲取工件運動影響系數(shù)xyd，從而評估工件自身運動變化對于視覺定位精度的第一影響程度；

14、b3，通過分析工件加工環(huán)境的光線參數(shù)與視覺定位精度之間的變化函數(shù)，獲取環(huán)境光線影響指數(shù)zgx，從而評估工件加工環(huán)境的光線變化對于視覺定位精度的第二影響程度；

15、b4，通過工件運動影響系數(shù)xyd和環(huán)境光線影響指數(shù)zgx相結(jié)合，綜合獲取視覺定位精度影響指數(shù)zsj，設(shè)置視覺定位精度影響指數(shù)zsj的評估區(qū)間，通過區(qū)間對比從而評估工件自身運動變化和工件加工環(huán)境的光線變化對于視覺定位精度的綜合影響程度；

16、b5，通過視覺定位精度影響指數(shù)獲取相應(yīng)等級的風(fēng)險提示信號，再反饋到工件運動影響系數(shù)xyd和環(huán)境光線影響指數(shù)zgx進行細化對比，分別生成相應(yīng)級別的補償調(diào)整信號和參照調(diào)整信號，對機械手的控制參數(shù)進行調(diào)整刷新；

17、b6，通過調(diào)整刷新后重新測算視覺定位精度系數(shù)，從而評估視覺定位的修正精度，再設(shè)置視覺定位精度系數(shù)的閾值v，當(dāng)視覺定位精度系數(shù)低于預(yù)設(shè)閾值v，則生成模型優(yōu)化信號，對數(shù)學(xué)模型中的擬合函數(shù)進行優(yōu)化管理；

18、將補償調(diào)整信號、參照調(diào)整信號和模型優(yōu)化信號整合標(biāo)記為管理信號組。

19、進一步的，評估視覺定位精度的具體過程為：

20、b1-1，同步提取工件模型a的n0個特征點p和工件模型b的n0個定位點q，將特征點p的坐標(biāo)標(biāo)記為(xp，yp，zp)，將定位點q的坐標(biāo)標(biāo)記為(xq，yq，zq)；

21、b1-2，通過分析工件模型a的特征點p和工件模型b的定位點q之間的坐標(biāo)偏差，從而獲取視覺定位精度系數(shù)xjd；

22、b1-3，設(shè)置視覺定位精度系數(shù)xjd的評估區(qū)間，評估視覺定位精度。

23、進一步的，評估第一影響程度的具體過程為：

24、b2-1，分析工件模型a的速度向量與視覺定位精度；

25、b2-101，通過速度向量va對工件模型a進行特征點補償定位；

26、補償定位的具體過程為：設(shè)置視覺采集周期tc對工件模型a進行3d動態(tài)模擬，并獲取工件模型a的特征點p的運動軌跡sp；將機械手從接收指令到定點加工之間的時間差標(biāo)記為延遲周期ty，從而通過運動軌跡sp獲取特征點p的補償點b；將補償點b的坐標(biāo)標(biāo)記為(xb，yb，zb)，通過補償點b的坐標(biāo)對機械手下達控制指令，機械手經(jīng)歷延遲周期ty后對工件模型b進行定點加工，獲取工件模型b的定位點q的坐標(biāo)；

27、b2-102，通過補償定位操作中的特征點p的坐標(biāo)和定位點q的坐標(biāo)偏差，獲取對應(yīng)的視覺定位精度系數(shù)，并將其標(biāo)記為視覺定位補償?shù)木认禂?shù)xjd1；

28、b2-103，通過速度向量va＝<υ，ω，v,r>，擬合構(gòu)建速度向量va與視覺定位補償?shù)木认禂?shù)xjd1之間的變化函數(shù)f1；

29、b2-2，通過速度向量va與視覺定位補償?shù)木认禂?shù)xjd1之間的變化函數(shù)f1，獲取工件運動影響系數(shù)xyd；

30、b2-3，設(shè)置工件運動影響系數(shù)xyd的評估區(qū)間，從而評估工件自身運動變化對于視覺定位精度的第一影響程度，生成相應(yīng)的補償調(diào)整信號。

31、進一步的，評估第二影響程度的具體過程為：

32、b3-1，通過分析工件加工環(huán)境的光線參數(shù)與視覺定位精度；

33、工件加工環(huán)境的光線參數(shù)包括光強、光通量、照度和亮度；

34、將工件加工環(huán)境劃分為n0個特征區(qū)域，將任一個特征區(qū)域標(biāo)記為z，采集特征區(qū)域z的光強、光通量、照度和亮度并分別標(biāo)記為gq、gt、zd、ld；

35、通過特征區(qū)域z的光強gq、光通量gt、照度zd和亮度ld，綜合獲取特征區(qū)域z的環(huán)境光線影響系數(shù)xgx；

36、設(shè)置環(huán)境光線影響系數(shù)xgx的閾值hg，當(dāng)特征區(qū)域z的環(huán)境光線影響系數(shù)xgx超出閾值hg時，則判定特征區(qū)域z為異常光線區(qū)域；反之，則判定特征區(qū)域z為正常光線區(qū)域；

37、當(dāng)特征點p位于正常光線區(qū)域時，則按照特征點p的坐標(biāo)控制機械手進行定點加工工作；

38、當(dāng)特征點p位于異常光線區(qū)域時，則提取特征點p的鄰近點c，通過鄰近點c的坐標(biāo)對工件模型進行參照定位；

39、通過參考定位操作中的特征點p的坐標(biāo)和定位點q的坐標(biāo)偏差，獲取對應(yīng)的視覺定位精度系數(shù)，并將其標(biāo)記為視覺定位參照的精度系數(shù)xjd2；

40、擬合構(gòu)建環(huán)境光線影響系數(shù)xgx與視覺定位參照的精度系數(shù)xjd2之間的變化函數(shù)f2；

41、b3-2，通過n0個特征區(qū)域的環(huán)境光線影響系數(shù)xgx與其相應(yīng)的視覺定位參照的精度系數(shù)xjd2之間的變化函數(shù)f2，綜合獲取工件加工環(huán)境的環(huán)境光線影響指數(shù)zgx；

42、b3-3，設(shè)置環(huán)境光線影響指數(shù)zgx的評估區(qū)間，從而評估工件加工環(huán)境的光線變化對于視覺定位精度的第二影響程度，生成相應(yīng)的參照調(diào)整信號。

43、進一步的，對工件模型進行參照定位的具體過程為：

44、將鄰近點c的坐標(biāo)標(biāo)記為(xc，yc，zc),以鄰近點c為起始點、以特征點p為目標(biāo)點，獲取位移向量通過鄰近點c的坐標(biāo)以及位移向量對機械手下發(fā)控制指令，獲取工件模型b的目標(biāo)點坐標(biāo)，機械手對工件模型b的目標(biāo)點坐標(biāo)進行定點加工，獲取工件模型b的定位點q的坐標(biāo)。

45、一種工業(yè)機器人視覺定位裝置：包括視覺采集模塊、環(huán)境監(jiān)測模塊、中央處理器和性能優(yōu)化模塊，其中，視覺采集模塊、環(huán)境監(jiān)測模塊、中央處理器和性能優(yōu)化模塊之間通信連接，該裝置應(yīng)用上述的一種工業(yè)機器人視覺定位方法。

46、進一步的，視覺采集模塊用于構(gòu)建工件的3d立體模型并進行視覺定位；

47、環(huán)境監(jiān)測模塊用于獲取工件加工環(huán)境的光線參數(shù)；

48、中央處理器用于構(gòu)建視覺定位影響模型，綜合評估工件自身運動變化和工件加工環(huán)境的光線變化對于視覺定位精度的綜合影響程度，獲取相應(yīng)等級的風(fēng)險提示信號，進而反饋生成管理信號組；

49、性能優(yōu)化模塊用于接收風(fēng)險提示信號和管理信號組并進行相應(yīng)的處理。

50、一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該計算機程序在被中央處理器執(zhí)行時應(yīng)用上述的一種工業(yè)機器人視覺定位方法。

51、綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：

52、本發(fā)明通過視覺采集模塊進行工件3d視覺定位，從而輔助控制機械手進行定點加工，并通過環(huán)境監(jiān)測模塊對工件加工環(huán)境進行光線測定，再通過中央處理器進行視覺定位影響分析，評估工件自身運動變化和工件加工環(huán)境光線變化對于視覺定位精度的綜合影響，保證數(shù)據(jù)處理的整體性和全面性，生成相應(yīng)的風(fēng)險提示信號，從而對視覺定位加工的偏差風(fēng)險程度進行量化顯示，便于后續(xù)的反饋分析和優(yōu)化管理；

53、本發(fā)明通過風(fēng)險提示信號進行反饋細化分析，依次評估工件自身運動變化及環(huán)境光線變化對視覺定位精度的影響并生成管理信號組，再通過性能優(yōu)化模塊接收信號并處理，從定位補償?shù)慕嵌忍岣吖I(yè)機器人視覺定位的實時性，保證在工件處于動態(tài)傳送狀態(tài)下進行視覺定位加工的精準(zhǔn)度，并從鄰近點參照定位與調(diào)整的角度進行優(yōu)化管理，以彌補工業(yè)機器人視覺定位的環(huán)境適應(yīng)能力不足的缺陷，保證在工件處于光線變化的環(huán)境中的視覺定位精度，再通過模型自成長從而不斷提高模型應(yīng)用效果，實現(xiàn)視覺定位性能自適應(yīng)成長。