本申请提供了基于三轴机械手的取料方法、装置及计算机可读存储介质，用于对物料放置区域的物料进行自动取料，所述方法包括：S1：检测所述物料放置区域的物料是否满足预设的取料条件；如果满足，则执行S2；如果不满足，则执行S4；S2：基于所述物料放置区域的物料的高度分布信息，获取所述三轴机械手的移动策略；S3：基于所述三轴机械手的移动策略，利用所述三轴机械手的驱动组件带动所述三轴机械手的目标拾取组件移动至一个或多个所述物料的上方并拾取一个或多个所述物料，执行S1；S4：经过预设时长后，再次执行S1。智能化地确定每个物料的取料顺序，取料效率高，物料堆放美观。物料堆放美观。物料堆放美观。
【技术实现步骤摘要】
基于三轴机械手的取料方法、装置及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及机械自动化和智能制造的
，尤其涉及基于三轴机械手的取料方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]机械手(英语：robotic arm)是具有模仿人类手臂功能并可完成各种作业的自动控制设备，允许在平面或三维空间进行运动或使用线性位移移动。机械手以完成“腕部以及手部”的动作为主要诉求，以形状和尺寸来区分，机械手包括线性手臂、SCARA手臂、关节多轴机械手臂等类型。用于执行取料任务的三轴机械手可以采用线性手臂，具体来说，可以采用三轴连接机构，外形与龙门机构相似，配合吸盘或者夹爪等拾取机构组成联动机械手。
[0003]专利CN213415470U公开了一种视觉引导自动上料机构，该机构包括入料输送组件、位于入料输送组件上方的引导检测组件、位于入料输送组件一侧并用于在入料输送组件上取料的取料组件、及用于放置取料组件所抓取产品的上料输送组件；所述引导检测组件包括引导直线模组、安装于引导直线模组的引导运输架、及安装于引导运输架至少一组的检测相机，所述检测相机检测端朝向于入料输送组件。该机构对输送过程中的产品进行视觉检测，检测到产品位置后通过取料组件将产品抓取放置到上料输送组件上输送，然而当物料放置区域设置有多个物料、无法一次取放完毕时，则无法智能化地确定每个物料的取料顺序，如果每次随机拾取任意物料，则计算过程和控制过程的复杂程度高，控制难度大，导致取料效率低，物料堆放也不美观。
[0004]基于此，本申请提供了基于三轴机械手的取料方法、装置及计算机可读存储介质，以改进现有技术。
技术实现思路
[0005]本申请的目的在于提供基于三轴机械手的取料方法、装置及计算机可读存储介质，智能化地确定每个物料的取料顺序，取料效率高，物料堆放美观。
[0006]本申请的目的采用以下技术方案实现：
[0007]第一方面，本申请提供了一种基于三轴机械手的取料方法，用于对物料放置区域的物料进行自动取料，所述方法包括：
[0008]S1：检测所述物料放置区域的物料是否满足预设的取料条件；如果满足，则执行S2；如果不满足，则执行S4；
[0009]S2：基于所述物料放置区域的物料的高度分布信息，获取所述三轴机械手的移动策略，所述移动策略用于指示所述三轴机械手的目标拾取组件在预设直角坐标系中的X轴位移、Y轴位移和Z轴位移；
[0010]S3：基于所述三轴机械手的移动策略，利用所述三轴机械手的驱动组件带动所述三轴机械手的目标拾取组件移动至一个或多个所述物料的上方并拾取一个或多个所述物料，执行S1；
[0011]S4：经过预设时长后，再次执行S1。
[0012]该技术方案的有益效果在于：智能化地确定每个物料的取料顺序，取料效率高，物料堆放美观。
[0013]首先检测物料放置区域是否满足预设的取料条件(例如物料放置区域的物料堆积得比较多或者质量比较大)，并根据判断结果分别执行不同的后续步骤；如果满足则表明当前时刻需要利用三轴机械手进行取料，因此进入移动策略的规划步骤；如果不满足则表明当前时刻不需要利用三轴机械手进行取料，因此经过预设时长后，再次执行检测步骤。
[0014]在移动策略的规划步骤中，规划依据是物料放置区域的物料的高度分布信息(该高度分布信息用于指示物料放置区域的承载面上的每个点处的物料高度)。这样做的好处是，基于高度分布情况来选择每次拾取的一个或多个物料，从而使得物料放置区域的剩余物料符合实际应用中的不同需求，例如可以使得物料放置区域的剩余物料始终处于高度分布比较均匀的情况(高度分布均匀是指物料放置区域的承载面上的物料高度的最大值和最小值之差不大于预设高度阈值)，或者使得物料放置区域的剩余物料分区域地被拾取(即一个子区域被拾取完之后再拾取另一个子区域)。
[0015]物料高度分布均匀，容易符合三轴机械手的运动学约束条件，避免运动干涉导致无法完成拾取任务。干涉是指零件与其它零件接触(距离小于设定的间隙值，不一定为零)。运动干涉是指零件在运动过程中出现干涉情况，例如拾取组件与其他物料(非本次拾取的物料)之间的碰撞阻碍等。
[0016]物料分区域被拾取，适合需要将物料取放至外部设备的情况，能够大大减少三轴机械手的行程，提高物料的取料效率。例如可以将物料放置区域划分为多个子区域，即子区域A、子区域B、子区域C
……
；将AGV移动至子区域A的附近位置，利用三轴机械手将子区域A的物料从物料放置区域拾取至AGV上；在子区域A的物料拾取完毕后，将AGV移动至子区域B的附近位置，利用三轴机械手将子区域B的物料从物料放置区域拾取至AGV上；在子区域B的物料拾取完毕后，将AGV移动至子区域C的附近位置，利用三轴机械手将子区域C的物料从物料放置区域拾取至AGV上；以此类推，可以将AGV先后移动至每个子区域的附近位置，以完成对应子区域的物料的自动运输过程。相比于将AGV停放在固定位置来说，减少了三轴机械手在拾取物料后、放置物料的行程；相比于根据每拾取一次都根据所拾取的物料位置将AGV逐次移动至附近位置来说，AGV的移动次数少，降低了三轴机械手和AGV之间的联动难度。
[0017]在获取移动策略后，就可以利用三轴机械手的驱动组件带动目标拾取组件移动至物料的上方并拾取物料，并且每次可以拾取一个物料或者多个物料。其中，三轴机械手设置有多个拾取组件，目标拾取组件是多个拾取组件的其中一个，即三轴机械手在执行拾取任务时驱动组件所连接的拾取组件。
[0018]上述取料过程基于取料条件是否满足的检测结果实现循环，所达到的效果是，针对不同物料的取料需求或者相同物料不同阶段的取料需求，结合实际应用中的性能需求和成本需求，可以通过设置不同的取料条件、设置不同的预设时长、设置不同的单次拾取数量等方式，从而实现不同的取料过程，智能化地确定每个物料的取料顺序，智能化程度高，取料效率高，适用范围广，满足多种类型物料的取料需求，可实现整个取料过程的精细化控制，且(相比于每次随机拾取物料来说)物料堆放所形成的视觉效果比较美观。
[0019]在一些可选的实施方式中，检测所述物料放置区域的物料是否满足所述取料条件
的过程包括：
[0020]利用图像采集设备获取所述物料放置区域的图像信息；
[0021]将所述物料放置区域的图像信息输入至图像识别模型，以得到所述物料放置区域的物料的数量；
[0022]当所述物料放置区域的物料的数量不小于预设数量阈值时，确定所述物料放置区域的物料满足所述取料条件；
[0023]当所述物料放置区域的物料的数量小于所述预设数量阈值时，确定所述物料放置区域的物料不满足所述取料条件。
[0024]该技术方案的有益效果在于：图像识别模型在图像识别方面可以达到甚至超越人类的图像识别能力，利用图像识别模型对采集到的图像信息进行图像识别，以得到物料的数量，可以大大降低人工成本，且图像识别结果的准确性高，便于推广复制。另外，预先设定预设数量本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于三轴机械手的取料方法，其特征在于，用于对物料放置区域的物料进行自动取料，所述方法包括：S1：检测所述物料放置区域的物料是否满足预设的取料条件；如果满足，则执行S2；如果不满足，则执行S4；S2：基于所述物料放置区域的物料的高度分布信息，获取所述三轴机械手的移动策略，所述移动策略用于指示所述三轴机械手的目标拾取组件在预设直角坐标系中的X轴位移、Y轴位移和Z轴位移；S3：基于所述三轴机械手的移动策略，利用所述三轴机械手的驱动组件带动所述三轴机械手的目标拾取组件移动至一个或多个所述物料的上方并拾取一个或多个所述物料，执行S1；S4：经过预设时长后，再次执行S1。2.根据权利要求1所述的基于三轴机械手的取料方法，其特征在于，检测所述物料放置区域的物料是否满足所述取料条件的过程包括：利用图像采集设备获取所述物料放置区域的图像信息；将所述物料放置区域的图像信息输入至图像识别模型，以得到所述物料放置区域的物料的数量；当所述物料放置区域的物料的数量不小于预设数量阈值时，确定所述物料放置区域的物料满足所述取料条件；当所述物料放置区域的物料的数量小于所述预设数量阈值时，确定所述物料放置区域的物料不满足所述取料条件。3.根据权利要求2所述的基于三轴机械手的取料方法，其特征在于，所述将所述物料放置区域的图像信息输入至图像识别模型，以得到所述物料放置区域的物料的数量，包括：将所述物料放置区域的图像信息输入至所述图像识别模型，以得到所述物料放置区域的物料的数量和高度分布信息。4.根据权利要求3所述的基于三轴机械手的取料方法，其特征在于，所述图像识别模型的训练过程包括：获取训练集，所述训练集包括多个训练数据，每个所述训练数据包括一个样本物料放置区域的样本图像信息以及所述样本物料放置区域的物料的数量和高度分布信息的标注数据；针对所述训练集中的每个训练数据，执行以下处理：将所述训练数据中的样本图像信息输入至预设的深度学习模型，以得到所述样本物料放置区域的物料的数量和高度分布信息的预测数据；基于所述样本物料放置区域的物料的数量和高度分布信息的预测数据和标注数据，对所述深度学习模型的模型参数进行更新；检测是否满足预设的训练结束条件；如果是，则将训练出的所述深度学习模型作为所述图像识别模型；如果否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述深度学习模型。5.根据权利要求1所述的基于三轴机械手的取料方法，其特征在于，检测所述物料放置区域的物料是否满足所述取料条件的过程包括：利用称重传感器获取所述物料放置区域的物料的质量；
当所述物料放置区域的物料的质量不小于所述预设质量阈值时，确定所...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟晓杭，崔晓天，
申请(专利权)人：苏州世迅智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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