【】本發(fā)明屬于光伏組件生產(chǎn)，特別是涉及基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取方法、抓取系統(tǒng)以及抓取裝置。

背景技術(shù)

0、
背景技術(shù)：

1、光伏組件生產(chǎn)過程中，需要在玻璃組件的四周組裝上邊框，四根邊框分為兩根長邊框和兩根端邊框，長邊框和短邊框均是多層疊放在一起，且每層疊放有多根邊框，由于邊框正反面正好能凹凸配合的，因此，邊框疊層的時候是按照一層正面朝上的邊框、一層反面朝上的邊框依次堆疊而成，兩層邊框堆疊起來時四個側(cè)邊正好都是平面，因此，邊框能夠多層且每層多根堆疊排列形成堆垛；而且，為了防止邊框?qū)优c層之間的摩擦，在每兩層邊框之間設(shè)置有邊框隔離紙，為了防止邊框兩端被劃傷，在邊框的兩端均設(shè)置有角碼隔離紙，因此，在邊框上料的過程中，需要先將邊框隔離紙與角碼隔離紙抓走，然后將多根正面邊框、反面邊框抓取搬運到加工工位上，多次將同一層的邊框取走后，進行下一層邊框的上料，需要先將邊框隔離紙和角碼隔離紙取走，因此，相對應(yīng)的，我們的抓取系統(tǒng)要能夠識別邊框隔離紙、角碼隔離紙、正面邊框以及反面邊框，為了提高抓取效率，還需要抓取裝置同時將多根邊框同時抓走。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，例如中國專利公開號為cn118343510a的一種拆垛方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)，該方案中，先判斷貨垛的頂層是否為滿垛層；若頂層為滿垛層，根據(jù)各個包裹的包裹點云確定頂層位姿，并從預設(shè)的各個模板位姿中選取與頂層位姿相匹配的模板位姿，作為第一位姿；接著，基于所識別出的包裹點云，確定針對頂層中所包括的所有包裹進行整體抓取的抓取位姿；由于每一模板位姿對應(yīng)有預設(shè)的抓取方式，因此可以控制機械臂按照所確定的抓取位姿和第一位姿對應(yīng)的抓取方式，將頂層中包括的所有包裹從貨垛上整體抓取至指定位置，這樣，機械臂在進行拆垛時，一次可以抓取一層的包裹進行拆垛；雖然該方案中也應(yīng)用到了3d相機的拍攝，點云的識別，以及包裹位姿的判斷，但是上述方案是一次性取走一層包裹，由于光伏邊框在堆垛的時候，相鄰邊框之間的間距不符合抓取裝置的要求，一次性取走邊框，在抓取的時候會定位不準而出現(xiàn)掉邊框的問題。

3、因此，有必要提供基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取方法、抓取系統(tǒng)以及抓取裝置來解決上述技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

0、
技術(shù)實現(xiàn)要素：

1、本發(fā)明的主要目的在于提供基于3d視覺的堆垛邊框中單層邊框抓取方法，能夠精確地完成不同邊框的識別和抓取，解決了抓取時掉邊框的問題，而且同時能抓取多個邊框進行拆垛作業(yè)，提高了邊框上料的效率。

2、本發(fā)明通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)上述目的：基于3d視覺的堆垛邊框單層邊框抓取方法，其包括以下步驟：

3、s1、記邊框抓取夾具一次性抓取的最大邊框數(shù)為m，單層邊框中的邊框數(shù)為m，根據(jù)m將單層邊框中的所有邊框劃分為的n個邊框單元，n＝[m/m]+1；

4、s2、利用3d相機對第一個邊框單元的設(shè)定中心區(qū)域進行拍照，采集m根邊框的點云數(shù)據(jù)，得到邊框點云；

5、s3、對所述邊框點云進行預處理，再與設(shè)定的邊框點云模型進行匹配，獲得邊框的類別信息與邊框的位姿信息，并計算第一個邊框單元1～m根邊框中每相鄰兩根邊框之間的間距；所述邊框的類別信息包括正面邊框與反面邊框；

6、s4、判斷1～m根邊框中每相鄰兩根邊框之間的間距是否符合設(shè)定間距范圍，若全部符合，則根據(jù)步驟s3得到的類別信息和位姿信息抓取1～m根邊框，完成第一邊框單元的抓取，并執(zhí)行步驟s7；否則，執(zhí)行步驟s5～s6；

7、s5、確定不符合設(shè)定間距范圍的邊框組合，并記作邊框組合i＝{邊框ai，邊框bi}，即相鄰的邊框ai與邊框bi之間的間距不符合設(shè)定間距范圍，i＝1,2,……,p，1≤p<m-1，p為確定不符合設(shè)定間距范圍的邊框組合數(shù)；

8、s6、根據(jù)步驟s3得到的類別信息和位姿信息，第一次抓取第1根～邊框a1，然后第二次抓取邊框b1～邊框a2，以此類推，直至抓取邊框bp～第m根邊框，完成第一邊框單元的抓取；

9、s7、按照步驟s2～s6完成后續(xù)所有邊框單元的抓取，完成單層邊框抓取。

10、本發(fā)明的另一主要目的在于提供基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取方法，能夠精確地完成不同邊框、不同隔離紙的識別和抓取，解決了抓取時掉物料的問題。

11、本發(fā)明通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)上述目的：基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取方法，其包括以下步驟：

12、s100、3d相機對整垛邊框的最頂層拍照，確定整垛邊框的整體高度；

13、s200、3d相機對整垛邊框的四角拍照，確定整垛邊框的中心，對整垛邊框進行垛位修正；

14、s300、邊框隔離紙的抓?。?/p>

15、s301、3d相機移動到邊框隔離紙上方對邊框隔離紙進行拍照，采集邊框隔離紙的點云，得到邊框隔離紙點云；

16、s302、將采集的邊框隔離紙點云進行預處理，將預處理后的邊框隔離紙點云與預設(shè)的邊框隔離紙點云模型進行匹配，獲得邊框隔離紙點云的位姿信息；

17、s303、根據(jù)步驟s302獲得的邊框隔離紙的位姿信息，選取相對應(yīng)的抓取夾具，將邊框隔離紙抓走并放入隔離紙料盒中；

18、s400、單層邊框的抓?。喊凑杖鐧?quán)利要求1中所述的單層邊框抓取方法，完成單層邊框的抓?。?/p>

19、s500、在上層邊框抓取過程中，對邊框單元進行拍照時進一步獲得該層邊框的高度，根據(jù)上層邊框高度調(diào)整3d相機至最佳拍照高度，完成3d相機拍照高度的校正；

20、s600、重復s300～s500步驟，直至將整垛邊框都取完，完成堆垛邊框的拆垛。

21、本發(fā)明的另一目的在于提供基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取系統(tǒng)，其用于完成上述堆垛邊框的拆垛抓取方法，其包括

22、居中拍照修正模塊，3d相機對整垛邊框的四角拍照，確定整垛邊框的中心，對整垛邊框進行垛位修正；

23、點云獲取模塊，用于獲取邊框與隔離紙的點云數(shù)據(jù)、深度信息；

24、點云數(shù)據(jù)處理模塊，對點云獲取模塊的點云數(shù)據(jù)、深度信息進行預處理；

25、點云匹配模塊，將預處理后的隔離紙點云與預設(shè)的隔離紙點云模型進行匹配，獲取隔離紙的類別信息、位姿信息，隔離紙的類別信息為邊框隔離紙與角碼隔離紙；將預處理后的邊框點云與預設(shè)的邊框點云模型進行匹配，獲取邊框的類型信息、位姿信息，計算多個邊框中每相鄰兩根邊框之間的間距，并判斷間距是否符合要求；

26、位姿轉(zhuǎn)換模塊，利用手眼標定模型獲得的姿態(tài)轉(zhuǎn)換矩陣將邊框點云、隔離紙點云的位姿信息轉(zhuǎn)換為機器人抓手的抓取位姿信息；

27、抓取裝置模塊，接收位姿轉(zhuǎn)換模塊輸出的控制指令和位姿數(shù)據(jù)，抓取隔離紙與依次抓取邊框；

28、拍照高度修正模塊，在上層邊框抓取過程中，對邊框單元進行拍照時進一步獲得該層邊框的高度，根據(jù)上層邊框高度調(diào)整3d相機至最佳拍照高度，完成3d相機拍照高度的校正。

29、本發(fā)明的另一目的在于提供基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取裝置，其用于完成上述堆垛邊框的拆垛抓取方法，其包括設(shè)置在機械手活動末端的安裝板、分別設(shè)置在所述安裝板上的邊框隔離紙抓取夾具、角碼隔離紙抓取夾具以及邊框抓取夾具。

30、進一步的，所述邊框隔離紙抓取夾具包括第一氣缸、受所述第一氣缸驅(qū)動進行上下運動的移動架以及固定在所述移動架下端的且用來吸取邊框隔離紙的若干個第一吸盤。

31、進一步的，所述角碼隔離紙抓取夾具包括第二氣缸以及受所述第二氣缸驅(qū)動進行張開或者夾持動作的且用來夾取角碼隔離紙的一對夾爪。

32、進一步的，所述邊框夾取夾具包括沿第一方向等間距排列安裝在所述安裝板上的若干個氣路塊、在所述氣路塊下端沿第二方向固定排列的若干個第二吸盤以及驅(qū)動若干個所述氣路塊沿所述第一方向同時增大間距或者同時縮小間距的電機，所述第一方向與所述第二方向相互垂直，所述邊框夾取夾具在吸取邊框時所述第一方向為邊框的寬度方向、所述第二方向為邊框的長度方向。

33、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于3d視覺的堆垛邊框的拆垛抓取方法、抓取系統(tǒng)以及抓取裝置的有益效果在于：

34、(1)在抓取前，可根據(jù)3d相機采集的點云數(shù)據(jù)，能夠分別識別邊框、隔離紙的類別與位姿，并計算多根邊框中每相鄰兩根邊框之間的間距信息，并判斷相鄰兩根邊框之間的間距是否符合要求；依次將間距符合要求的邊框取走，而且抓取夾具每次能取走多根邊框，能夠提高邊框拆垛的效率；

35、(2)抓取系統(tǒng)設(shè)置有拍照高度校正模塊與居中拍照修正模塊，拍照高度校正模塊能夠根據(jù)上一次采集的邊框點云輸出邊框垛位高度信息，將3d相機調(diào)整至最佳拍照高度，對整垛邊框的拍照高度進行校正，確保3d相機的拍照視野高度在范圍內(nèi)；居中拍照修正模塊，3d相機對整垛邊框的四角拍照，確定整垛邊框的中心，對整垛邊框進行垛位修正，能夠保證邊框能夠進入到拍照視野，且能夠?qū)吙虻闹行膮^(qū)域進行拍照，確保拍照定位精確；

36、(3)抓取裝置將邊框隔離紙抓取夾具、角碼隔離紙抓取夾具以及邊框抓取夾具集成在一個機器人上，能夠節(jié)約機器人，而且還能根據(jù)抓取需要快速的選擇不同的夾取夾具，能夠提高抓取的節(jié)拍。

37、(4)在對采集的點云與預先構(gòu)建的點云模型進行匹配時，先基于快速點特征直方圖(fpfh)對點云進行粗匹配，之后采用迭代最近點算法(icp)對位姿結(jié)果進行微調(diào)，粗匹配可以為迭代最近點算法(icp)的精匹配提供可靠的初始位置，進而加快迭代最近點算法(icp)的配準速度，實現(xiàn)對邊框、隔離紙的精確定位，能夠保證抓取位置的精確，解決了由于抓取定位精度低而出現(xiàn)掉框的問題。