本發(fā)明涉及傳感器，更具體地，涉及一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)中，觸覺傳感器對(duì)于機(jī)器人操作至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈兛梢蕴峁╆P(guān)于接觸位置和物體表面特征等等的精確反饋，從而使機(jī)器人能夠執(zhí)行更精細(xì)、更準(zhǔn)確的操作。本發(fā)明針對(duì)提出的曲面接觸傳感器提出了一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，旨在對(duì)該曲面接觸傳感器進(jìn)行標(biāo)定，使得該曲面接觸傳感器能夠準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)檢測(cè)效果。

2、本發(fā)明針提出的曲面接觸傳感器包括殼體、單目相機(jī)、觸點(diǎn)模塊和照明模塊。殼體具有安裝腔，安裝腔具有敞開口；單目相機(jī)設(shè)于安裝腔；觸點(diǎn)模塊包括黑色涂層和半透明硅膠層，黑色涂層適于與待測(cè)物體接觸，黑色涂層與待測(cè)物體的接觸面以及接觸面的相對(duì)面均形成為曲面，黑色涂層涂覆于半透明硅膠層，半透明硅膠層連接于殼體，封堵敞開口，與單目相機(jī)正對(duì)；照明模塊設(shè)于殼體，用于給觸點(diǎn)模塊打光。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種能夠?qū)η娼佑|傳感器的參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定的標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

2、本發(fā)明的一個(gè)方面提供了一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，所述曲面接觸傳感器包括單目相機(jī)和觸點(diǎn)模塊，所述標(biāo)定方法包括：利用相機(jī)內(nèi)參和畸變系數(shù)標(biāo)定方法，得到所述單目相機(jī)的內(nèi)參和畸變系數(shù)；利用相機(jī)外參標(biāo)定方法，得到所述單目相機(jī)相對(duì)于所述觸點(diǎn)模塊的外參；獲取預(yù)先確定的m個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中，每個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)包括標(biāo)定所述內(nèi)參、所述畸變系數(shù)和所述外參后的所述單目相機(jī)捕獲的觸點(diǎn)模塊接觸變形的灰度圖像，m為大于等于1的整數(shù)；將所述m個(gè)樣本數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩層多層感知器；將所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)作為所述曲面接觸傳感器的標(biāo)定參數(shù)。

3、在一些示例中，預(yù)先確定m個(gè)樣本數(shù)據(jù)的步驟，包括：將預(yù)先制造的n個(gè)第一樣本模具與第二樣本模具拼接扣合于所述觸點(diǎn)模塊上，其中，所述n個(gè)第一樣本模具中的每個(gè)第一樣本模具的與所述觸點(diǎn)模塊接觸的壁面具有均不相同的凸起排布，所述第二樣本模具的與所述觸點(diǎn)模塊接觸的壁面為平滑曲面，所述第一樣本模具與所述第二樣本模具的與所述觸點(diǎn)模塊接觸的面積相等，n為大于等于1的整數(shù)；利用標(biāo)定所述內(nèi)參、所述畸變系數(shù)和所述外參后的所述單目相機(jī)捕獲所述第二樣本模具與每個(gè)所述第一樣本模具拼接扣合于所述觸點(diǎn)模塊、所述觸點(diǎn)模塊接觸變形的預(yù)處理灰度圖像；將每個(gè)所述預(yù)處理灰度圖像的所述觸點(diǎn)模塊與所述第二樣本模具接觸捕獲的一半圖像去除，保留另一半圖像，得到裁剪圖像；將所述n個(gè)裁剪圖像中每?jī)蓚€(gè)裁剪圖像拼接，得到m個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中，m=nn。

4、在一些示例中，預(yù)先確定m個(gè)樣本數(shù)據(jù)的步驟，包括：將預(yù)先制造的n個(gè)第一樣本模具與第二樣本模具拼接扣合于所述觸點(diǎn)模塊上，其中，所述n個(gè)第一樣本模具中的每個(gè)第一樣本模具的與所述觸點(diǎn)模塊接觸的壁面具有均不相同的凸起排布，所述第二樣本模具的與所述觸點(diǎn)模塊接觸的壁面為平滑曲面，所述第一樣本模具與所述第二樣本模具的與所述觸點(diǎn)模塊接觸的面積相等，n為大于等于1的整數(shù)；利用標(biāo)定所述內(nèi)參、所述畸變系數(shù)和所述外參后的所述單目相機(jī)捕獲所述第二樣本模具與每個(gè)所述第一樣本模具拼接扣合于所述觸點(diǎn)模塊、所述觸點(diǎn)模塊接觸變形的預(yù)處理灰度圖像；將每個(gè)所述預(yù)處理灰度圖像的所述觸點(diǎn)模塊與所述第二樣本模具接觸捕獲的一半圖像去除，保留另一半圖像，得到裁剪圖像；將所述n個(gè)裁剪圖像中每?jī)蓚€(gè)裁剪圖像拼接，得到m個(gè)拼接圖像，其中，m=nn；將所述m個(gè)拼接圖像分別減去參考圖像，得到m個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中，所述參考圖像為在所述觸點(diǎn)模塊為非接觸狀態(tài)下捕獲的圖像。

5、在一些示例中，所述兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第一層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括64個(gè)通道，每個(gè)通道的內(nèi)核大小為7，第二層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括128個(gè)通道，每個(gè)通道的內(nèi)核大小為7。所述兩層多層感知器中的第一層多層感知器將每個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)的像素的特征維度降低到64維度，第二層多層感知器將64維度降低到1維度。

6、在一些示例中，利用相機(jī)外參標(biāo)定方法，得到所述單目相機(jī)相對(duì)于所述觸點(diǎn)模塊的外參的步驟，包括：所述單目相機(jī)捕捉k次插入插入件后的1：1模型的模型灰度圖像，其中，所述1：1模型為預(yù)先制造，在所述曲面接觸傳感器中將所述1：1模型替換所述觸點(diǎn)模塊，所述1：1模型的外表面開設(shè)有世界坐標(biāo)位置已知的g個(gè)插入孔，適于插入所述插入件，每次插入的所述插入件在所述1：1模型上的布局不同，k為大于等于1的整數(shù)，g為大于等于1的整數(shù)；根據(jù)每個(gè)模型灰度圖像中所述插入件的世界坐標(biāo)位置、所述單目相機(jī)的內(nèi)參和畸變系數(shù)，計(jì)算所述單目相機(jī)的外參。

7、在一些示例中，所述相機(jī)內(nèi)參和畸變系數(shù)標(biāo)定方法包括棋盤格校準(zhǔn)方法。

8、本發(fā)明的另一個(gè)方面提供了一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定裝置，所述曲面接觸傳感器包括單目相機(jī)和觸點(diǎn)模塊，所述標(biāo)定裝置包括：第一確定模塊，所述第一確定模塊用于執(zhí)行利用相機(jī)內(nèi)參和畸變系數(shù)標(biāo)定方法，得到所述單目相機(jī)的內(nèi)參和畸變系數(shù)；第二確定模塊，所述第二確定模塊用于執(zhí)行利用相機(jī)外參標(biāo)定方法，得到所述單目相機(jī)相對(duì)于所述觸點(diǎn)模塊的外參；獲取模塊，所述獲取模塊用于執(zhí)行獲取預(yù)先確定的m個(gè)樣本數(shù)據(jù)，其中，每個(gè)所述樣本數(shù)據(jù)包括標(biāo)定所述內(nèi)參、所述畸變系數(shù)和所述外參后的所述單目相機(jī)捕獲的觸點(diǎn)模塊接觸變形的灰度圖像，m為大于等于1的整數(shù)；訓(xùn)練模塊，所述訓(xùn)練模塊用于執(zhí)行將所述m個(gè)樣本數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩層多層感知器；第三確定模塊，所述第三確定模塊用于執(zhí)行將所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)作為所述曲面接觸傳感器的標(biāo)定參數(shù)。

9、本發(fā)明的另一個(gè)方面提供了一種電子設(shè)備，包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；一個(gè)或多個(gè)存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令在被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)根據(jù)如上所述的方法。

10、本發(fā)明的另一個(gè)方面提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)如上所述的方法。

11、本發(fā)明的另一個(gè)方面提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括一個(gè)或者多個(gè)可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)如上所述的方法。

12、在一些示例中，通過(guò)利用相機(jī)內(nèi)參和畸變系數(shù)標(biāo)定方法，可以得到單目相機(jī)的內(nèi)參和畸變系數(shù)；利用相機(jī)外參標(biāo)定方法，可以得到單目相機(jī)相對(duì)于觸點(diǎn)模塊的外參；獲取預(yù)先確定的m個(gè)樣本數(shù)據(jù)，將m個(gè)樣本數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，可以訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩層多層感知器；將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)可以作為曲面接觸傳感器的標(biāo)定參數(shù)，由此，本發(fā)明提出的曲面接觸傳感器可以正常工作，使得該曲面接觸傳感器能夠準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)檢測(cè)效果。

13、

技術(shù)特征：

1.一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，所述曲面接觸傳感器包括單目相機(jī)和觸點(diǎn)模塊，其特征在于，所述標(biāo)定方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，其特征在于，預(yù)先確定m個(gè)樣本數(shù)據(jù)的步驟，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，其特征在于，預(yù)先確定m個(gè)樣本數(shù)據(jù)的步驟，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，其特征在于，

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，其特征在于，利用相機(jī)外參標(biāo)定方法，得到所述單目相機(jī)相對(duì)于所述觸點(diǎn)模塊的外參的步驟，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法，其特征在于，所述相機(jī)內(nèi)參和畸變系數(shù)標(biāo)定方法包括棋盤格校準(zhǔn)方法。

7.一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定裝置，所述曲面接觸傳感器包括單目相機(jī)和觸點(diǎn)模塊，其特征在于，所述標(biāo)定裝置包括：

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有可執(zhí)行指令，該指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1~6中任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括一個(gè)或者多個(gè)可執(zhí)行指令，所述可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1~6中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種曲面接觸傳感器的標(biāo)定方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品?？蓱?yīng)用于機(jī)器人和傳感器技術(shù)領(lǐng)域。標(biāo)定方法包括利用相機(jī)內(nèi)參和畸變系數(shù)標(biāo)定方法，得到單目相機(jī)的內(nèi)參和畸變系數(shù)；利用相機(jī)外參標(biāo)定方法，得到單目相機(jī)相對(duì)于觸點(diǎn)模塊的外參；獲取預(yù)先確定的m個(gè)樣本數(shù)據(jù)；將m個(gè)樣本數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩層多層感知器；將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)作為曲面接觸傳感器的標(biāo)定參數(shù)。該標(biāo)定方法能夠?qū)μ岢龅那娼佑|傳感器的參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定。

技術(shù)研發(fā)人員：李皖林,林沛,劉航欣
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京通用人工智能研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26