一种3D视觉识别系统及其识别方法

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一种3D视觉识别系统及其识别方法
申请号	CN201710662010.5	申请日	2017-08-04	公开(公告)号	CN107609473A	公开(公告)日	2018-01-19
申请人	宁夏巨能机器人股份有限公司;			发明人	宋明安; 李志博; 孙洁; 刘学平; 麻辉; 同彦恒;
摘要	本发明涉及一种3D视觉识别系统，使用该系统进行识别的方法，以及使用该系统在流水线自动化生产中对工件进行识别的用途。通过对工件等被识别对象依次经过3D轮廓识别和姿态调整，从而获得对应于工件的具有若干检测位点的图像信息，再利用高速摄像机依次拍摄各检测位点，得到对应检测位点之间的长度，即为待质量检验的参考信息。本发明能够大幅提高工件生产的自动化水平，避免了人工质检的效率低下和人为误差，同时具有良好的可扩展性、能够方便地进行配置、维护和升级。
权利要求	1.一种3D视觉识别系统，其特征在于，所述系统包括以下组件：(1)3D结构构建组件，所述3D结构构件系统用于获得被识别对象的3D结构信息，并将所述3D结构信息以数字化形式传输至计算组件； (2)姿态纠正组件，所述姿态纠正系统根据3D结构构件系统给出的被识别对象的3D结构信息，改变被识别对象的位置姿态，以使其符合预设的标准化姿态； (3)慢速摄像组件，所述慢速摄像组件用于检测被识别对象在传送区域的位置，并将位置信息以数字化形式传送至计算组件； (4)高速摄像组件，所述高速摄像组件定位被识别对象的一组检测位点，并获得该组检测位点被拍摄的时间间隔； (5)计算组件，所述计算组件用于所述3D视觉识别系统中各组件输入信号的计算，并将技术结果输入； (6)传送组件，所述传送组件将被识别对象顺序输送至各检测装置。 2.根据权利要求1所述3D视觉识别系统，其特征在于，所述3D结构构建组件包括双摄像头，所述双摄像头采集被识别对象的边缘信息，并将所述边缘信息传送至所述计算组件，通过计算被识别对象轴线特征以获得被识别组件的姿态信息。 3.根据权利要求1所述3D视觉识别系统，其特征在于，所述3D结构构建组件包括网格投影装置和图像采集装置，所述光栅投影装置对被识别对象表面投射网格化图像，由图像采集装置收集变形网格图像并输送至所述计算组件，计算得到被识别组件的姿态信息。 4.根据权利要求1所述3D视觉识别系统，其特征在于，所述姿态纠正组件包括一个机械手，所述机械手作用于所述被识别组件之上，以使得被识别组件的姿态符合预设的标准化姿态。 5.根据权利要求1所述3D视觉识别系统，其特征在于，所述高速摄像组件依次拍摄一组检测位点中的各检测位点，并将拍摄信号输送至所述计算组件，从而获得一组检测位点中对应检测位点被拍摄的时间间隔。 6.根据权利要求1所述3D视觉识别系统，其特征在于，所述计算组件执行的功能包括：i.处理3D构建组件反馈的数字化信息，并输出被识别对象的3D结构信息； ii.将被识别对象的3D结构信息输入姿态纠正组件，并控制姿态纠正组件调节被识别对象的位置姿态； iii.分析所述慢速摄像组件的拍摄信息，以判断被识别组件是否位于所述高速摄像组件的拍摄范围； iv.分析所述高速摄像组件的拍摄新戏，以获得一组检测位点中对应检测位点被拍摄的时间间隔； v.根据所述时间间隔，计算所述对应检测位点之间的长度。 7.根据权利要求1所述3D视觉识别系统，其特征在于，所述传送组件用于将被识别组件顺序地传送，所述被识别组件之间具有间隔，所述传送为匀速。 8.根据权利要求1所述3D视觉识别系统的应用，其特征在于，所述3D视觉识别系统用于流水线自动化生产中对工件进行识别。 9.根据权利要求1所述3D视觉识别系统进行识别的方法，其特征在于，所述方法的流程为：(1)使用所述3D结构构建组件对被识别组件进行识别，获得被识别组件的轮廓信息； (2)使用所述姿态纠正组件，根据被识别组件的轮廓信息判断其姿态，对所述姿态进行纠正，使被识别组件符合预设的标准化姿态，并确定位于被识别组件上的一组检测位点的位置； (3)使用所述慢速摄像组件对处于标准化姿态的被识别组件进行连续拍摄，判断所述被识别组件是否被传送至所述高速摄像组件的拍摄范围； (4)当所述处于标准化姿态的被识别组件被传送至所述高速摄像组件的拍摄范围内时，启动所述高射拍摄组件，对所述被识别组件进行连续拍照，获得被识别组件的一组检测位点中对应检测位点被拍摄的时间间隔； (5)根据所述时间间隔和所述传送组件的传送速度，计算所述对应检测位点的长度。
说明书全文	一种3D视觉识别系统及其识别方法技术领域 [0001] 本发明涉及一种3D视觉识别系统，使用该系统进行识别的方法，以及使用该系统在流水线自动化生产中对工件进行识别的用途。背景技术 [0002] 流水线生产极大地提高了工业生产效率，有助于实现产品的标准化，是目前被广为采用的生产方式。传统的流水线生产是一类“被动式”生产，流水线机械地将工件进行传送，各加工、检验、包装等环节均由分布于流水线两侧的工人来实现。随着自动化技术的发现，越来越多的流水线引入了各类自动化操作和判断技术，从而减少人工投入、保障产品质量。 [0003] 作为流水线自动化的基础，对工件的识别是自动化流程的起始一步，也是颇具难度的步骤。3D视觉识别技术，又称为机器视觉识别技术，为该步骤的工业化应用奠定了基础。3D视觉识别技术的基本原理是，通过采集工件的图像，并通过一定的算法进行处理，获得工件轮廓、外貌、纹理、形态等物理信息，并将这些物理信息数字化、模型化，从而获得计算机可以识别和处理的数字信号，使得诸如机械手等设备能够根据这些数字信号识别并处理工件，从而达到自动化生产的目的(CN106251353A，CN106003093A，CN105021124A)。 [0004] 现有技术中公开了多种实现3D视觉识别的方法，例如通过双摄像头获得工件轴线特征(魏弦等，煤矿机械，2013,34(8)，72-73)，通过光栅投影获得3D工件表面形貌(CN102305601A)等。现有技术的研发热点之一正是在于提供各类不同的3D视觉识别系统；但是此类技术往往热衷于提供新的识别构思或者数学模型，而没有深入考虑如何将3D视觉识别的结果应用于具体的工业生产中。另一方面，现有技术也着力提高3D视觉识别的精度(CN104915957A)；但是实际工业生产中所涉及到的零件多具有典型的3D形貌特征，用复杂设备实现高精度3D识别并不一定符合工业生产需要。 [0005] 实际工业生产中，对于经流水线生产或传输的工件，往往有较高的尺寸要求；为了制造得出符合尺寸要求的产品，需要人工进行质检。一方面，人工的参与降低了流水线的自动化程度；另一方面，人工质检不可能实现对于全部工件的逐一检测，常带来成品率降低的问题。发明内容 [0006] 本发明的目的在于，为解决现有技术中存在的问题，以实现对于工件的自动化且准确度高的尺寸检测；为此，将传统的3D视觉识别技术和自动化尺寸检测技术结合起来，提供一种3D视觉识别系统，以及使用该系统进行工件识别和尺寸检测的方法。 [0007] 为解决前述技术问题，本发明提出了如下的3D视觉识别系统，所述系统包括以下组件： [0008] (1)3D结构构建组件，所述3D结构构件系统用于获得被识别对象的3D结构信息，并将所述3D结构信息以数字化形式传输至计算组件； [0009] (2)姿态纠正组件，所述姿态纠正系统根据3D结构构件系统给出的被识别对象的3D结构信息，改变被识别对象的位置姿态，以使其符合预设的标准化姿态； [0010] (3)慢速摄像组件，所述慢速摄像组件用于检测被识别对象在传送区域的位置，并将位置信息以数字化形式传送至计算组件； [0011] (4)高速摄像组件，所述高速摄像组件定位被识别对象的一组检测位点，并获得该组检测位点被拍摄的时间间隔； [0012] (5)计算组件，所述计算组件用于所述3D视觉识别系统中各组件输入信号的计算，并将技术结果输入； [0013] (6)传送组件，所述传送组件将被识别对象顺序输送至各检测装置。 [0014] 所述3D结构构建组件没有特别限制，只要是现有技术中公开的能够对被识别组件的3D信息予以识别的设备和/或方法均可使用。 [0015] 例如，所述3D结构构建组件包括双摄像头，所述双摄像头采集被识别对象的边缘信息，并将所述边缘信息传送至所述计算组件，通过计算被识别对象轴线特征以获得被识别组件的姿态信息。具体而言，图像在三维尺度上的相面形心的求解方程为[0016] [0017] [0018] [0019] 随后求得半径序列Radium(i)(i＝1,2,3….)，并计算h值两侧半径差的对应绝对值，最终求得被识别对象的特征轴线。 [0020] 再例如，所述3D结构构建组件包括网格投影装置和图像采集装置，所述网格投影装置对被识别对象表面投射网格化图像，由图像采集装置收集变形网格图像并输送至所述计算组件，计算得到被识别组件的姿态信息。 [0021] 所述姿态纠正组件包括一个机械手，所述机械手作用于所述被识别组件之上，通过对被识别组件进行旋转、翻转、移动等操作，以使得被识别组件的姿态符合预设的标准化姿态。所述标准化姿态是指能够在后续操作中使被识别组件具有清晰易于识别的检测位点的姿态。 [0022] 所述慢速摄像组件可采用普通摄像头，其拍摄速率不低于24fps即可，其作用在于检测被识别组件在传送装置上的位置，当被识别组件被传送至所述高速摄像组件的拍摄范围时，用于发出信号以启动高速摄像组件。 [0023] 所述高速摄像组件采用高速摄像头，其拍摄速率至少应为100fps、优选200fps以上、进一步优选240fps。所述高速摄像头用于对被识别组件进行依次拍摄，特别是拍摄一组检测位点中的各检测位点，从而获得对应检测位点被依次拍摄的时间间隔，以供计算对应检测位点之间距离。 [0024] 所述传送组件用于将被识别组件进行物理性运输；出于计算前述对应检测位点之间距离的目的，所述传送组件应使得被识别组件经匀速传送。为了方便摄像组件的拍摄，各被传送组件之间应具有一定间隔。 [0025] 所述计算组件为微电脑系统、单片机系统或其他任何可执行所需数学计算和信号输入输出的系统，其执行的功能包括： [0026] i.处理3D构建组件反馈的数字化信息，并输出被识别对象的3D结构信息； [0027] ii.将被识别对象的3D结构信息输入姿态纠正组件，并控制姿态纠正组件调节被识别对象的位置姿态； [0028] iii.分析所述慢速摄像组件的拍摄信息，以判断被识别组件是否位于所述高速摄像组件的拍摄范围； [0029] iv.分析所述高速摄像组件的拍摄新戏，以获得一组检测位点中对应检测位点被拍摄的时间间隔； [0030] v.根据所述时间间隔，计算所述对应检测位点之间的长度。本发明还提供一种使用所述3D视觉识别系统进行识别的方法，所述方法的流程为： [0031] (1)使用所述3D结构构建组件对被识别组件进行识别，获得被识别组件的轮廓信息； [0032] (2)使用所述姿态纠正组件，根据被识别组件的轮廓信息判断其姿态，对所述姿态进行纠正，使被识别组件符合预设的标准化姿态，并确定位于被识别组件上的一组检测位点的位置； [0033] (3)使用所述慢速摄像组件对处于标准化姿态的被识别组件进行连续拍摄，判断所述被识别组件是否被传送至所述高速摄像组件的拍摄范围； [0034] (4)当所述处于标准化姿态的被识别组件被传送至所述高速摄像组件的拍摄范围内时，启动所述高射拍摄组件，对所述被识别组件进行连续拍照，获得被识别组件的一组检测位点中对应检测位点被拍摄的时间间隔； [0035] (5)根据所述时间间隔和所述传送组件的传送速度，计算所述对应检测位点的长度。计算公式为： [0036] L＝(tB-tA)×v＝Δt×v [0037] 其中tA、tB为先、后被拍摄的检测位点的时间戳，两者之差即为拍摄时间间隔；v为被识别组件的移动速率；L为检测位点A、B的距离，即为需要质检的尺寸。 [0038] 进一步地，本发明所述3D视觉识别系统应用于流水线自动化生产中对工件进行识别，特别是对于工件尺寸的识别和检测。 [0039] 本发明的有益效果为： [0040] 1.本发明所用设备构建简单，所需组件均可采用市售组件，不要额外购买或生产特殊用途的组件，设备通用性强、构建成本低。 [0041] 2.本发明能够极大提高流水线生产的自动化水平，通过将3D视觉识别技术应用于自动化生产线中，能够自动实现产品/原料工件的识别和质检，特别是判断工件尺寸精度是否满足要求，极大地降低了人工干预度，提升了产品的成品率。 [0042] 3.本发明同时具有较强的可扩展性和可升级型，能够根据3D视觉识别技术和自动化处理技术的未来发展，灵活的扩展功能或提高性能。附图说明 [0043] 为清楚地展现本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。 [0044] 图1为使用本发明所述3D视觉识别系统进行识别的方法。 [0045] 图2为实施例1所用工件，需要检测的尺寸为工件长端的长度L，作为对应检测位点的点A和点B构成一组检测位点。图中虚线表示工件旋转对称轴，箭头表示工件运动方向。具体实施方式 [0046] 下面通过具体实施例详细介绍本发明的具体运作方式。 [0047] 如图2所示工件为一环形工件。其具有沿轴向分布的点A和点B，两点间距L为环形工件的环宽，即为需要质量检验的尺寸。为了实现对该尺寸L的自动化检验，采取以下流程。 [0048] 该工件在传送带上被输运，到达采用双摄像头的3D结构构建组件处时，通过双摄像头提取工件的3D形貌信息，经计算得到其轮廓信息和姿态信息。 [0049] 随后判断工件的姿态是否符合标准化姿态，包括其对称轴指向、水平程度等，并通过机械手抓取不合符的工件，经调整姿态后重新放置于传送带上，最终使工件处于标准化姿态，便于后续信息采集和处理。 [0050] 接下来使用慢速摄像机判断工件是否进入高速摄像机的拍摄位置，具体为在传送带上设置一条虚拟的起始线，当工件完全通过起始线时，启动高速摄像机进行后续处理。 [0051] 当工件进入拍摄位置时，高速摄像机对工件的检测位点，即点A和点B，依次拍照，并得到拍照间隔时间t。 [0052] 至此，根据传送带输送工件的速度v，可以精确地计算出L，公式为： [0053] L＝(tB-tA)×v＝Δt×v。 [0054] 进一步地，对于L不满足规定长度的工件，判断为不合格产品，可在随后被从流水线上移除。 [0055] 以上所述仅是本发明的示例性的实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明基本原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。