隨著傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)以及“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略的推進(jìn)，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。近幾年，大量的工業(yè)機(jī)器人被應(yīng)用于裝配制造、分揀包裝、拆垛碼垛等環(huán)節(jié)，使企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化水平不斷提高，同時(shí)企業(yè)的生產(chǎn)模式由傳統(tǒng)的以人力為主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器人為主導(dǎo)，這種模式的改變大大提高了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率，降低了生產(chǎn)成本，同時(shí)減小了某些惡劣的生產(chǎn)環(huán)境對(duì)工人身體上造成的危害。在機(jī)器人作業(yè)過(guò)程中，如何對(duì)隨意堆放的零部件或者貨物進(jìn)行準(zhǔn)確的抓取，成為目前行業(yè)的應(yīng)用和研究熱點(diǎn)問(wèn)題，勃肯特機(jī)器人技術(shù)團(tuán)隊(duì)在前期已有的技術(shù)基礎(chǔ)上，完善升級(jí)了3D視覺(jué)技術(shù)，配合勃肯特串并混聯(lián)六軸機(jī)器人，開(kāi)發(fā)了基于3D視覺(jué)的無(wú)序分揀技術(shù)。

不同于傳統(tǒng)2D視覺(jué)，3D表面成像/重構(gòu)/測(cè)量技術(shù)，可用于測(cè)量物體表面上點(diǎn)的（x，y，z）坐標(biāo)，測(cè)量結(jié)果可表示為深度圖{}。除了測(cè)量三維坐標(biāo)，3D表面成像系統(tǒng)也可輸出物體表面空間點(diǎn)的其他光學(xué)特征值，如反射率、顏色等。這時(shí)的點(diǎn)云測(cè)量結(jié)果可一般表示為{} ，其中，為一向量，代表第i個(gè)點(diǎn)的光學(xué)特征值。如常見(jiàn)的RGB-D（紅綠藍(lán)-深度）測(cè)量數(shù)據(jù)可表示為{}。

目前，常見(jiàn)的3D表面成像技術(shù)有：雙目立體視覺(jué)（binocular stereo vision），多目立體視覺(jué)（multi-view stereo vision），線結(jié)構(gòu)光三角測(cè)量（laser triangulaTIon with sheet of light），編碼結(jié)構(gòu)光三角測(cè)量（encoded structured light），飛行時(shí)間深度測(cè)量（TIme of flight），聚焦深度測(cè)量（depth from focus），光度立體視（photometric stereo vision）。本方案采用編碼結(jié)構(gòu)光三角測(cè)量原理的3D結(jié)構(gòu)光相機(jī)。其工作原理為：編碼結(jié)構(gòu)光激光器向目標(biāo)物體投射經(jīng)過(guò)特殊設(shè)計(jì)的編碼圖案，基于不同的圖案編碼方法，相機(jī)可能需要拍攝一幅或多幅被激光器照射的目標(biāo)物體表面圖像，通過(guò)對(duì)比圖像上經(jīng)過(guò)物體表面調(diào)制的編碼光圖案與未調(diào)制的編碼光圖案可以測(cè)量獲得目標(biāo)表面的3D形貌。

圖1 結(jié)構(gòu)光成像原理示意圖

在視野范圍滿足相機(jī)的檢測(cè)要求時(shí)，調(diào)節(jié)相機(jī)相關(guān)參數(shù)可獲得相機(jī)拍攝的灰度圖和對(duì)應(yīng)的深度圖。

圖2相機(jī)獲取的灰度圖

圖3相機(jī)獲取的深度圖

在獲取到點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，經(jīng)過(guò)點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云分割等點(diǎn)云預(yù)處理步驟后，采用FPFH特征描述子對(duì)點(diǎn)云的特征進(jìn)行提取?？焖冱c(diǎn)特征直方圖描述子（FPFH），它是從PFH特征演變而來(lái)的具有計(jì)算復(fù)雜度較低，運(yùn)算速度較快等特點(diǎn)。

圖4點(diǎn)P的FPFH特征領(lǐng)域

在對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云進(jìn)行特征提取后，選用點(diǎn)云數(shù)據(jù)全局特征描述子中的 OUR-CVFH特征對(duì)分割后的點(diǎn)云塊進(jìn)行分類(lèi)，再用模板匹配的方法將模板與分割出來(lái)的子目標(biāo)的點(diǎn)云進(jìn)行匹配，完成對(duì)不同種類(lèi)物體點(diǎn)云的位姿估計(jì)，最終通過(guò)與機(jī)器人的標(biāo)定，完成機(jī)器人在3D視覺(jué)下的無(wú)序分揀任務(wù)。

圖5不同種類(lèi)點(diǎn)云分割效果圖