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檢查紙盒表面上方是否有遮擋,過濾掉上方有遮擋的結果,防止抓取過程中發生碰撞或損壞。
將處理結果按照表面中心高度、姿態方向和表面尺寸進行綜合排序,輸出到機器人抓取路徑規劃程序當中。路徑規劃程序根據視覺輸出的結果引導機器人運動並控制夾具動作。
5.1.3視覺算法處理結果
如圖6(左上)所示,料框中散亂堆放著三種型號的白色抽屜紙盒,由視覺程序輸出的紙盒表面尺寸與位姿的排序結果如表1所示。可以看出,視覺程序沒有給出被遮擋紙盒表面的計算結果。
圖6左上:Ensenso左相機矯正灰度圖;右上:3D點雲渲染效果圖;左下:排序輸出結果;右下:5#紙盒表面點雲圖
經過測試,在該視覺係統下,紙盒表面尺寸的測量誤差小於5mm,表面中心定位誤差小於2mm,表面姿態估計誤差小於5度。使用inteli7-6820HQCPU、主頻2.7GHz的LenovoP50筆記本計算機,視覺處理時間為3~5s。
6總結
本文主要研究3D視覺技術在機器人抓取作業中的應用,歸納了3D視覺技術在機器人抓取作業中面臨的挑戰,對機器人抓取視覺係統的設計方法進行了總結,搜集了當前主要的3D成像技術及3D視覺算法,給出了應用案例。
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GE SGDA 36AN0600
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Stck. 2 Ariel A-15434
Stck. 2 Ariel A-15406
Westinghouse/Micro Industries 5X00105G14
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