摘要
本发明提供了一种基于视觉定位的机器人生产线物品抓取方法,包括对多模态图像进行预处理,得到原始图像;对原始图像进行网格映射,得到多层级特征描述子;基于多层级特征描述子,通过非刚性坐标系对齐算法建立三个坐标系之间的动态映射关系,并实时补偿传送带运动的坐标偏移;将多层级特征描述子与物品模板库进行层级特征匹配,识别出物品类别并提取轮廓几何特征;基于轮廓几何特征和表面曲率分布,通过几何约束优化算法得到物品的三维位姿和候选抓取点;根据候选抓取点和机器人运动模型生成机器人避障轨迹。该方法通过多模态数据融合与动态自适应网格映射实现了精准坐标补偿,并结合层级特征匹配提升了物品定位的精度。
技术关键词
物品抓取方法
机器人生产线
原始图像数据
斯托克斯参数
机器人基坐标系
约束优化算法
生成机器人
层级
视觉传感器
传送带
模板
嵌入射频识别标签
三次样条插值
Kabsch算法
偏振光
轮廓