本发明专利技术涉及机器人标定的技术领域，特别是涉及一种基于视觉建模的机器人标定系统，其方便机器人根据重新的标定计算最优通行路线进行工作；包括：驱动模块：对物品进行支撑，使机器人移动，遇到无法通过区域时对物品进行传递；视觉模块：对周围环境进行摄像，并对周围物体的种类和尺寸进行识别；分析处理模块：对拍摄到的局部图像根据储存的数据进行虚拟建模，对位置移动或样式尺寸改变的物体进行重新标定；储存模块：对原标定的坐标进行储存，对物体的样式和尺寸数据进行储存，物体位置、仰视或尺寸改变后，对重新标定的坐标进行储存；无线共享模块：使其余机器人均完成移动后的物体或样式尺寸改变后的物体的重新标定。样式尺寸改变后的物体的重新标定。样式尺寸改变后的物体的重新标定。
【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉建模的机器人标定系统
[0001]本专利技术涉及机器人标定的
，特别是涉及一种基于视觉建模的机器人标定系统。
技术介绍
[0002]随着科技的发展，各行各业都涉及并采用智能机器人来代理人工进行劳动，节省人力资源，提高工作效率，如餐厅中通过机器人为顾客进行上菜，果园中通过机器人对采摘的果实进行运输，办公楼中通过工业机器人对文件进行运输等，机器人实现上述功能，首先均需要进行标定工作，对工作环境中的障碍物和终点物体进行标识和定位。
[0003]但是现有的机器人标定系统结构比较简单，如授权公告号为CN109465830B的专利技术专利中公开的一种机器人单目立体视觉标定系统和授权公告号为CN107309884B的专利技术专利中公开的一种机器人标定系统等，虽然可以实现对物体的标定，但是如在餐厅或办公楼中，桌椅的位置、样式和尺寸发生改变后，需要使所有的机器人对桌椅进行重新标定，在果园中果树的宽度超出之前的标定时，需要人们重新计算果树的宽度并使所有的机器人对果树的宽度进行重新标定，方便机器人绕过果树，运输果实的车辆位置改变后，所有机器人均需要对车辆的位置进行重新标定，方便将采摘的果实运送至车上，费时费力，并且在标定过程中需要具有丰富经验的工作人员辅助机器人进行标定，导致实用性较差，因此亟需一种基于视觉建模的机器人标定系统。
技术实现思路
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种通过分析处理模块对物体进行虚拟建模并分析现物体与原物体的位置和尺寸差值，方便机器人对现物体进行重新标定，并且通过数据共享的方式使其余机器人均完成对现物体的重新标定，方便机器人根据重新的标定计算最优通行路线进行工作的一种基于视觉建模的机器人标定系统。
[0005]本专利技术的一种基于视觉建模的机器人标定系统，包括：
[0006]驱动模块：对物品进行支撑，使机器人移动，遇到无法通过区域时对物品进行传递；
[0007]视觉模块：对周围环境进行摄像，并对周围物体的种类和尺寸进行识别；
[0008]分析处理模块：分析处理视觉模块拍摄到的图像，对拍摄到的局部图像根据储存的数据进行虚拟建模，并对位置移动或样式尺寸改变的物体进行重新标定，同时计算移动后的物体或样式尺寸改变后的物体与原物体的位置和尺寸差值；
[0009]储存模块：对原标定的坐标进行储存，对物体的样式和尺寸数据进行储存，物体位置、仰视或尺寸改变后，对重新标定的坐标进行储存，并将无用的坐标删除；
[0010]无线共享模块：将重新标定的坐标与计算出的移动后的物体或样式尺寸改变后的物体与原物体的差值以无线传输的方式进行扇形传输，将数据共享至其他机器人中，使其余机器人均完成移动后的物体或样式尺寸改变后的物体的重新标定。
[0011]优选的，所述视觉模块包括：
[0012]动力单元：对摄像模块和识别模块的识别方向进行调整；
[0013]摄像模块：对周围环境进行拍摄，为分析处理模块提供图像；
[0014]识别模块：对标签位置和标签信息进行识别，方便根据拍摄到的标签对移动后的物体进行虚拟建模；
[0015]标签：对物体的数据进行记录，并贴于物体的四周，方便识别模块对标签进行识别，判断物体的种类和尺寸。
[0016]优选的，所述驱动模块包括：
[0017]控制模块：根据分析处理模块的分析结果对移动模块和传递模块进行控制；
[0018]移动模块：使机器人进行移动，对物品进行输送；
[0019]传递模块：将物品传输至终点位置或在无法通过位置将物品传输至其余机器人上。
[0020]优选的，所述传递模块包括支撑台、转盘、齿环、驱动电机、齿轮、托板和电缸，支撑台安装于驱动模块上，转盘转动安装于支撑台的顶端，并且转盘的顶端设置有多组预留口，支撑台的底端设置有排出口，齿环套装于转盘上，驱动电机固定安装于支撑台的后部，齿轮的底端与驱动电机的输出轴相连接，齿轮的前端与齿环的后端啮合连接，托板滑动安装于支撑台上，电缸固定安装于支撑台的底端，并且电缸的前端与托板的底端相连接；将物品放于转盘上的预留口中，排出物品时，打开驱动电机经齿轮与齿环啮合传动，驱动转盘旋转，使一组预留口与托板对齐，之后通过电缸收缩，使托板向后收缩，通过支撑台的排出口将物品放于指定位置或其他机器人上，使其他机器人继续对物品进行输送，从而提高传递模块的实用性。
[0021]优选的，所述分析处理模块包括：
[0022]深度学习处理模块：对摄像模块拍摄的图像中物体的位置、种类和样式进行识别；
[0023]建模模块：根据识别模块对标签的识别，调出储存模块中储存的原物体的位置、样式和尺寸数据，进行虚拟建模，之后根据深度学习模块的识别结果对虚拟建模进行调整，形成新的物体的位置、样式和尺寸数据；
[0024]数据处理模块：根据原物体的位置、样式和尺寸数据与新物体的位置、样式和尺寸数据进行差值计算，并对新物体的位置和尺寸进行重新标定。
[0025]优选的，所述深度学习处理模块中采用Python语言编程，搭建卷积神经网络，通过训练构建识别模型，并且采用图像增强技术对抓取机构拍摄的画面进行处理，突出物体的位置和尺寸。
[0026]优选的，所述储存模块包括：
[0027]储存单元：对原标定数据、标签信息、重新标定数据和深度学习处理模块的训练数据进行储存；
[0028]删除单元：标定数据更新后，对原来无用的标定数据进行删除。
[0029]优选的，所述无线数据共享模块包括：
[0030]数据传输单元：将重新标定的数据无线传输至周围传输范围内的其他机器人中，其他机器人再对数据进行传输，使全部机器人均对该位置进行重新标定；
[0031]数据接收单元：接收其他机器人对其他位置的重新标定。
[0032]优选的，标定方法包括以下步骤：
[0033]S1、通过大量需要识别的图像与非需要识别的图像对深度学习模块进行训练，通过卷积层对图像进行特征提取和卷积运算，识别图像中的模式和结构，通过池化层减小图像的尺寸和复杂度，同时保留重要的特征信息，通过归一化层调节数据的方位、缩放和平移，方便对模型进行输出，通过损失函数计算模型预测结果与真实数据之间的误差，并反向传播更新权重参数，通过优化器使用梯度下降等算法，最小化损失函数，并在训练过程中更新网络参数，训练出可以识别不同物体的模型，将标签贴于物体的四周；
[0034]S2、将物品放于转盘上的预留口中，通过移动模块使机器人进行移动，对物品进行输送；
[0035]S3、输送过程中摄像模块对周围环境进行拍摄，为分析处理模块提供图像，识别模块对标签位置和标签信息进行识别，深度学习处理模块：对摄像模块拍摄的图像中物体的位置、种类和样式进行识别，同时通过建模模块根据识别模块对标签的识别，调出储存模块中储存的原物体的位置、样式和尺寸数据，进行虚拟建模，之后根据深度学习模块的识别结果对虚拟建模进行调整，形成新的物体的位置、样式和尺寸数据；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉建模的机器人标定系统，其特征在于，包括：驱动模块：对物品进行支撑，使机器人移动，遇到无法通过区域时对物品进行传递；视觉模块：对周围环境进行摄像，并对周围物体的种类和尺寸进行识别；分析处理模块：分析处理视觉模块拍摄到的图像，对拍摄到的局部图像根据储存的数据进行虚拟建模，并对位置移动或样式尺寸改变的物体进行重新标定，同时计算移动后的物体或样式尺寸改变后的物体与原物体的位置和尺寸差值；储存模块：对原标定的坐标进行储存，对物体的样式和尺寸数据进行储存，物体位置、仰视或尺寸改变后，对重新标定的坐标进行储存，并将无用的坐标删除；无线共享模块：将重新标定的坐标与计算出的移动后的物体或样式尺寸改变后的物体与原物体的差值以无线传输的方式进行扇形传输，将数据共享至其他机器人中，使其余机器人均完成移动后的物体或样式尺寸改变后的物体的重新标定。2.如权利要求1所述的一种基于视觉建模的机器人标定系统，其特征在于，所述视觉模块包括：动力单元：对摄像模块和识别模块的识别方向进行调整；摄像模块：对周围环境进行拍摄，为分析处理模块提供图像；识别模块：对标签位置和标签信息进行识别，方便根据拍摄到的标签对移动后的物体进行虚拟建模；标签：对物体的数据进行记录，并贴于物体的四周，方便识别模块对标签进行识别，判断物体的种类和尺寸。3.如权利要求1所述的一种基于视觉建模的机器人标定系统，其特征在于，所述驱动模块包括：控制模块：根据分析处理模块的分析结果对移动模块和传递模块进行控制；移动模块：使机器人进行移动，对物品进行输送；传递模块：将物品传输至终点位置或在无法通过位置将物品传输至其余机器人上。4.如权利要求3所述的一种基于视觉建模的机器人标定系统，其特征在于，所述传递模块包括支撑台(1)、转盘(2)、齿环(3)、驱动电机(4)、齿轮(5)、托板(6)和电缸(7)，支撑台(1)安装于驱动模块上，转盘(2)转动安装于支撑台(1)的顶端，并且转盘(2)的顶端设置有多组预留口，支撑台(1)的底端设置有排出口，齿环(3)套装于转盘(2)上，驱动电机(4)固定安装于支撑台(1)的后部，齿轮(5)的底端与驱动电机(4)的输出轴相连接，齿轮(5)的前端与齿环(3)的后端啮合连接，托板(6)滑动安装于支撑台(1)上，电缸(7)固定安装于支撑台(1)的底端，并且电缸(7)的前端与托板(6)的底端相连接。5.如权利要求1所述的一种基于视觉建模的机器人标定系统，其特征在于，所述分析处理模块包括：深度学习处理模块：对摄像模块拍摄的图像中物体的位置、种类和样式进行识别；建模模块：根据识别模块对标签的识别，调出储存模块中储存的原物体的位置、样式和尺寸数据，进行虚拟建模，之后根据深度学习模块的识别结果对虚拟建模进行调整，形成新的物体的位置、样式和尺寸数据；数据处理模块：根据原物体的位置、样式和尺寸数据与新物体的位置、样式和尺寸数据进行差值计算，并对新物体的位置和尺寸进行重新标定...
【专利技术属性】
技术研发人员：李博阳，
申请(专利权)人：大连蒂艾斯科技发展股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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