一种多机器人协作分拣方法、系统及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种多机器人协作分拣方法、系统及装置，方法包括对目标物件进行定位，得到定位结果；根据定位结果，对目标物件进行特征提取，并将得到的特征信息传输至机器人；多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣。本发明专利技术通过定位、特征提取和多机器人协同分拣，准确度较高，有效提高了系统的性能，大大提升了灵活性、稳定性和容错能力，而且多机器人具有分布特征，不仅可以提高效率，还可以完成单个机器人无法完成的任务，大大提升适用性。本发明专利技术可广泛应用于分拣运输中。

【技术实现步骤摘要】
一种多机器人协作分拣方法、系统及装置
本专利技术涉及机器人
，尤其涉及一种多机器人协作分拣方法、系统及装置。
技术介绍
随着生产线的要求增加，具有分拣功能的生产线被要求。分拣系统利用摄像头识别目标，机器人将物料从一个位置运送至另一个位置。摄像头识别图像信息，然后将信息传递至处理单元。基于图像的信息，例如像素分布、亮度、颜色等，物料的信息即可判断。根据识别的结果控制机器人。此过程快速、准确、高可靠性。然而，自动化生产线的复杂程度提高，例如：多工位分拣、逐级分拣、复杂的机器人路径、大工作范围。一个单独的机器人不能完成这样的任务。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种能提高效率，且稳定性较好的多机器人协作分拣方法、系统及装置。本专利技术所采取的技术方案是：一种多机器人协作分拣方法，包括以下步骤：对目标物件进行定位，得到定位结果；根据定位结果，对目标物件进行特征提取，并将得到的特征信息传输至机器人；多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣。作为所述的一种多机器人协作分拣方法的进一步改进，所述的对目标物件进行定位，得到定位结果，这一步骤具体包括：对目标物件进行图像采集，得到物件图像；根据物件图像，分别建立物件坐标系和视觉坐标系，进而计算物件坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵；根据物件图像和目标物件，提取物件图像中需要处理的区域，得到感兴趣区域；根据感兴趣区域，对物件图像进行分割处理，得到分割图像；根据分割图像，通过转换矩阵计算分割图像的中心坐标，得到定位结果。作为所述的一种多机器人协作分拣方法的进一步改进，所述的多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣，这一步骤具体包括：当存在光电传感器触发时，对应的机器人根据特征信息抓取目标物件；判断其余的机器人是否在该机器人运动的碰撞区域中，若是，则该机器人停止运动，直到其余机器人离开碰撞区域；反之，则该机器人运动至预设的目标位置，并释放目标物件。本专利技术所采用的另一个技术方案是：一种多机器人协作分拣系统，包括：定位单元，用于对目标物件进行定位，得到定位结果；特征提取单元，用于根据定位结果，对目标物件进行特征提取，并将得到的特征信息传输至机器人；分拣单元，用于多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣。作为所述的一种多机器人协作分拣系统的进一步改进，所述的定位单元具体包括：图像采集单元，用于对目标物件进行图像采集，得到物件图像；坐标系建立单元，用于根据物件图像，分别建立物件坐标系和视觉坐标系，进而计算物件坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵；区域提取单元，用于根据物件图像和目标物件，提取物件图像中需要处理的区域，得到感兴趣区域；分割单元，用于根据感兴趣区域，对物件图像进行分割处理，得到分割图像；定位计算单元，用于根据分割图像，通过转换矩阵计算分割图像的中心坐标，得到定位结果。作为所述的一种多机器人协作分拣系统的进一步改进，所述的分拣单元具体包括：抓取单元，用于当存在光电传感器触发时，对应的机器人根据特征信息抓取目标物件；碰撞判断单元，用于判断其余的机器人是否在该机器人运动的碰撞区域中，若是，则该机器人停止运动，直到其余机器人离开碰撞区域；反之，则该机器人运动至预设的目标位置，并释放目标物件。本专利技术所采用的再一个技术方案是：一种多机器人协作分拣装置，包括：存储器，用于存放程序；处理器，用于执行所述程序，所述程序使得所述处理器执行所述的用于多机器人协作分拣方法。本专利技术的有益效果是：本专利技术一种多机器人协作分拣方法、系统及装置通过定位、特征提取和多机器人协同分拣，准确度较高，有效提高了系统的性能，大大提升了灵活性、稳定性和容错能力，而且多机器人具有分布特征，不仅可以提高效率，还可以完成单个机器人无法完成的任务，大大提升适用性。附图说明图1是本专利技术一种多机器人协作分拣方法的步骤流程图；图2是本专利技术一种多机器人协作分拣系统的模块方框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步说明：参考图1，本专利技术一种多机器人协作分拣方法，包括以下步骤：对目标物件进行定位，得到定位结果；根据定位结果，对目标物件进行特征提取，并将得到的特征信息传输至机器人；多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣。进一步作为优选的实施方式，所述的对目标物件进行定位，得到定位结果，这一步骤具体包括：对目标物件进行图像采集，得到物件图像；根据物件图像，分别建立物件坐标系和视觉坐标系，进而计算物件坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵；根据物件图像和目标物件，提取物件图像中需要处理的区域，得到感兴趣区域；根据感兴趣区域，对物件图像进行分割处理，得到分割图像；根据分割图像，通过转换矩阵计算分割图像的中心坐标，得到定位结果。本专利技术实施例中，物件坐标系建立于传送带的平面上。为了建立物件坐标系和视觉坐标系的关系，本实施例采用了三点法，用三点计算视觉坐标系和工件坐标系的关系，认为这三点在视觉坐标系下的值为：在工件坐标系下的值为：使用R1点作为参考，视觉坐标系和工件坐标系的关系建立如下：是视觉坐标系和工件坐标系的转换矩阵，因而，一旦目标在视觉坐标系下的坐标被确认，就可以计算它在工件坐标系下的坐标，以控制机器人运动。其次，图像处理被分为两部分，感兴趣区提取和图像分割。(a)感兴趣区提取是用来图像中需要处理的区域。相机获得图像包含工作区和他周围的部分，如果处理整个图像，大量的计算需要大量时间，造成效率低下，因此需要提取感兴趣区域。(b)图像分割是用来从一个图像中提取一部分特征。运用了不同的图像分割方法，例如阈值分割法、区域分割法、边缘分割法等。本实施例中采用了阈值分割法，根据感兴趣区的阈值，对其进行二值化，得到的高亮的区域即为图像分割要获得的区域。最后，要计算分割区域的中点坐标。一旦提取了分割图像，他的边缘可以很容易得到，因而，边缘点的坐标就可以确定。这里选择4个极限点(+X,+Y最大，-X,-Y最小)，得到这4个点为：S1(x1,y1),x1＝max(x1,x2,x3,x4…xn)；S2(x2,y2),y2＝max(y1,y2,y3,y4…yn)；S3(x3,y3),x3＝min(x1,x2,x3,x4…xn)；S4(x4,y4),y4＝min(y1,y2,y3,y4…yn)；这四个点的中点坐标即为目标的中心坐标：S0(x0,y0)＝center[S1,S2,S3,S4]。进一步作为优选的实施方式，所述的多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣，这一步骤具体包括：当存在光电传感器触发时，对应的机器人根据特征信息抓取目标物件；判断其余的机器人是否在该机器人运动的碰撞区域中，若是，则该机器人停止运动，直到其余机器人离开碰撞区域；反之，则该机器人运动至预设的目标位置，并释放目标物件。本专利技术实施例中，特征提取是用来对目标图像进行特征提取，采用不同的方法进行特征提取，例如：灰度法(通过灰度值区分透明度)、颜色法(区分颜色)和模式匹配法等。本专利技术实施例中，机器人1在传送带上抓取目标，然后把它从传送带运送至中转站。因为不确定工件在传送带上的位置，因此机器人在传送带上抓取的位置需要根据情况而调整。机器人末端的运动轨迹是唯一的。换言之，目标的中点坐标对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多机器人协作分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：对目标物件进行定位，得到定位结果；根据定位结果，对目标物件进行特征提取，并将得到的特征信息传输至机器人；多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣。

【技术特征摘要】
1.一种多机器人协作分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：对目标物件进行定位，得到定位结果；根据定位结果，对目标物件进行特征提取，并将得到的特征信息传输至机器人；多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣。2.根据权利要求1所述的一种多机器人协作分拣方法，其特征在于：所述的对目标物件进行定位，得到定位结果，这一步骤具体包括：对目标物件进行图像采集，得到物件图像；根据物件图像，分别建立物件坐标系和视觉坐标系，进而计算物件坐标系和视觉坐标系之间的转换矩阵；根据物件图像和目标物件，提取物件图像中需要处理的区域，得到感兴趣区域；根据感兴趣区域，对物件图像进行分割处理，得到分割图像；根据分割图像，通过转换矩阵计算分割图像的中心坐标，得到定位结果。3.根据权利要求1所述的一种多机器人协作分拣方法，其特征在于：所述的多个机器人根据特征信息抓取目标物件，并对目标物件进行分拣，这一步骤具体包括：当存在光电传感器触发时，对应的机器人根据特征信息抓取目标物件；判断其余的机器人是否在该机器人运动的碰撞区域中，若是，则该机器人停止运动，直到其余机器人离开碰撞区域；反之，则该机器人运动至预设的目标位置，并释放目标物件。4.一种多机器人协作分拣系统，其特征在于，包括：定位单元，用于对目标物件进行定位，得到定位结果；特征提取单元，用于根据定...

【专利技术属性】
技术研发人员：方思雯，潘才锦，陈和平，席宁，
申请(专利权)人：深圳市智能机器人研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44