本申请提供一种空料处理方法、装置及服务器，涉及数据处理技术，该方法包括：在钢板上提取压料位置所在的内轮廓点云。根据内轮廓点云，获取压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿以及压料位置内的空料检测区域点云的位姿。若确定空料检测区域点云的位姿与废料点云的位姿之间的厚度差小于预设阈值，则确定压料位置内存在工件、未空料。本申请的方法，可以根据空料检测区域点云的位姿与废料点云的位姿之间的厚度差判断压料位置内是否存在工件，避免了在空料情况下继续吸取工件，进而减少了无效的吸取操作，解决了吸取工件的效率较低的技术问题。问题。问题。
【技术实现步骤摘要】
空料处理方法、装置及服务器
[0001]本申请涉及数据处理技术，尤其涉及一种空料处理方法、装置及服务器。
技术介绍
[0002]目前，在流水线中，需要吸取钢板中制作好的工件。
[0003]现有技术中，直接吸取钢板中依次排序的工件。
[0004]然而现有技术中，由于直接吸取钢板中依次排序的工件，若是吸取位置处无工件，则会直接吸取到底板，使得吸取操作为无效操作，导致吸取工件的效率较低。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种空料处理方法、装置及服务器，用以解决吸取工件的效率较低的技术问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种空料处理方法，包括：
[0007]在钢板上提取压料位置所在的内轮廓点云；其中，所述压料位置为钢板上分离制作工件的位置；
[0008]根据所述内轮廓点云，获取所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿以及所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿；
[0009]若确定所述空料检测区域点云的位姿与所述废料点云的位姿之间的厚度差小于预设阈值，则确定所述压料位置内存在所述工件、未空料。
[0010]进一步地，所述根据所述内轮廓点云，获取所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿以及所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿，包括：
[0011]对所述内轮廓点云进行三维模板匹配，得到与所述内轮廓点云对应的目标工件模板点云；
[0012]映射获取与所述目标工件模板点云对应的工件二维图像；
[0013]根据预设的膨胀规则信息，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿；其中，所述预设的膨胀规则信息用于指示根据预设的膨胀系数对所述工件二维图像进行膨胀处理；
[0014]根据预设的缩小规则信息，对所述工件二维图像进行缩小处理，得到所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿；其中，所述预设的缩小规则信息用于指示根据预设的腐蚀系数对所述工件二维图像进行缩小处理。
[0015]进一步地，对所述内轮廓点云进行三维模板匹配，得到与所述内轮廓点云对应的目标工件模板点云，包括：
[0016]根据预设的内轮廓点云与工件轮廓模板点云之间的映射关系，确定与所述内轮廓点云对应的目标工件轮廓模板点云；
[0017]根据预设的工件轮廓模板点云与工件模板点云之间的映射关系，确定与所述目标工件轮廓模板点云对应的目标工件模板点云。
[0018]进一步地，所述根据预设的膨胀规则信息，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿，包括：
[0019]对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述工件二维图像的膨胀图像；
[0020]根据所述工件二维图像和所述膨胀图像，得到压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿。
[0021]进一步地，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述工件二维图像的膨胀图像，包括：
[0022]根据预设的膨胀规则信息中的第一膨胀系数和第二膨胀系数，分别对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到与所述第一膨胀系数对应的第一膨胀图像、以及与所述第二膨胀系数对应的第二膨胀图像；
[0023]所述根据所述工件二维图像和所述膨胀图像，得到压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿，包括：
[0024]将所述第一膨胀图像与所述工件二维图像以中心为基准重叠，并确定所述第一膨胀图像与所述工件二维图像之间的第一不重合区域图像；
[0025]将所述第二膨胀图像与所述工件二维图像以中心为基准重叠，并确定所述第二膨胀图像与所述工件二维图像之间的第二不重合区域图像；
[0026]将所述第一不重合区域图像和第二不重合区域图像以中心为基准重叠，并获取所述第一不重合区域图像和第二不重合区域图像之间的第三不重合区域图像；
[0027]映射获取与所述第三不重合区域图像对应的废料点云，并确定所述废料点云的位姿。
[0028]进一步地，所述根据预设的缩小规则信息，对所述工件二维图像进行缩小处理，得到所述压料位置的待检测点云的位姿，包括：
[0029]根据预设的缩小规则信息中的腐蚀系数，对所述工件二维图像进行缩小处理，得到与所述腐蚀系数对应的缩小图像；
[0030]映射获取与所述缩小图像对应的压料位置的空料检测区域点云，并确定所述空料检测区域点云的位姿。
[0031]进一步地，所述方法还包括：
[0032]若确定所述空料检测区域点云的位姿与所述废料点云的位姿之间的厚度差大于等于预设阈值，则根据预设的神经网络模型对所述工件二维图像进行图像识别，得到识别结果；其中，所述预设的神经网络模型是根据包含工件的图像和不包含工件的图像训练得到的；
[0033]若确定所述识别结果的颜色为预设的废料颜色，则确定所述压料位置内不存在工件。
[0034]进一步地，所述方法还包括：
[0035]跳过不存在所述工件的压料位置，并获取下一个内轮廓点云。
[0036]第二方面，本申请提供一种空料处理装置，包括：
[0037]提取单元，用于在钢板上提取压料位置所在的内轮廓点云；其中，所述压料位置为钢板上分离制作工件的位置；
[0038]获取单元，用于根据所述内轮廓点云，获取所述压料位置外围钢板废料的废料点
云的位姿以及所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿；
[0039]第一确定单元，用于若确定所述空料检测区域点云的位姿与所述废料点云的位姿之间的厚度差小于预设阈值，则确定所述压料位置内存在所述工件、未空料。
[0040]进一步地，所述获取单元，包括：
[0041]匹配模块，用于对所述内轮廓点云进行三维模板匹配，得到与所述内轮廓点云对应的目标工件模板点云；
[0042]映射模块，用于映射获取与所述目标工件模板点云对应的工件二维图像；
[0043]膨胀模块，用于根据预设的膨胀规则信息，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿；其中，所述预设的膨胀规则信息用于指示根据预设的膨胀系数对所述工件二维图像进行膨胀处理；
[0044]缩小模块，用于根据预设的缩小规则信息，对所述工件二维图像进行缩小处理，得到所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿；其中，所述预设的缩小规则信息用于指示根据预设的腐蚀系数对所述工件二维图像进行缩小处理。
[0045]进一步地，所述匹配模块，包括：
[0046]第一确定子模块，用于根据预设的内轮廓点云与工件轮廓模板点云之间的映射关系，确定与所述内轮廓点云对应的目标工件轮廓模板点云；
[0047]第二确定子模块，用于根据预设的工件轮廓模板点云与工件模板点云之间的映射关系，确定与所述目标工件轮廓模板点云对应的目标工件模板点云。
[0048]进一步地，所述膨胀模块，包括：
[0049]第一确定子模块，用于对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述工件二维图像的膨胀图像；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种空料处理方法，其特征在于，包括：在钢板上提取压料位置所在的内轮廓点云；其中，所述压料位置为钢板上分离制作工件的位置；根据所述内轮廓点云，获取所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿以及所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿；若确定所述空料检测区域点云的位姿与所述废料点云的位姿之间的厚度差小于预设阈值，则确定所述压料位置内存在所述工件、未空料。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述内轮廓点云，获取所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿以及所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿，包括：对所述内轮廓点云进行三维模板匹配，得到与所述内轮廓点云对应的目标工件模板点云；映射获取与所述目标工件模板点云对应的工件二维图像；根据预设的膨胀规则信息，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿；其中，所述预设的膨胀规则信息用于指示根据预设的膨胀系数对所述工件二维图像进行膨胀处理；根据预设的缩小规则信息，对所述工件二维图像进行缩小处理，得到所述压料位置内的空料检测区域点云的位姿；其中，所述预设的缩小规则信息用于指示根据预设的腐蚀系数对所述工件二维图像进行缩小处理。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述内轮廓点云进行三维模板匹配，得到与所述内轮廓点云对应的目标工件模板点云，包括：根据预设的内轮廓点云与工件轮廓模板点云之间的映射关系，确定与所述内轮廓点云对应的目标工件轮廓模板点云；根据预设的工件轮廓模板点云与工件模板点云之间的映射关系，确定与所述目标工件轮廓模板点云对应的目标工件模板点云。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设的膨胀规则信息，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿，包括：对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述工件二维图像的膨胀图像；根据所述工件二维图像和所述膨胀图像，得到压料位置外围钢板废料的废料点云的位姿。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到所述工件二维图像的膨胀图像，包括：根据预设的膨胀规则信息中的第一膨胀系数和第二膨胀系数，分别对所述工件二维图像进行膨胀处理，得到与所述第一膨胀...
【专利技术属性】
技术研发人员：李辉，魏海永，丁有爽，邵天兰，
申请(专利权)人：梅卡曼德北京机器人科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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