(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210669667.5 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 广东天太 机器人有限公司 地址 528322 广东省佛山市顺德区大良10 5 国道大墩段 （5-1号地块） 六号综合楼 三层 （广珠公路红岗路段23号之9） (72)发明人 龙腾发　吴志诚　雷勤　 (74)专利代理 机构 佛山市禾才知识产权代理有 限公司 4 4379 专利代理师 刘羽波　陈嘉琦 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 10/75(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06T 7/13(2017.01)G06F 16/901(2019.01) B24B 1/00(2006.01) (54)发明名称 一种工业机器人的自动修正打磨方法及系 统 (57)摘要 本申请涉及机器人控制技术的技术领域， 尤 其是涉及一种工业机器人的自动修正打磨方法 及系统,包括以下步骤： 获取参照物的全角度模 板， 提取每一模板的特征信息， 获取待打磨对象 的图像信息并提取特征信息； 将每一模板与待打 磨对象的图像进行特征匹配， 若判断某一角度的 模板与目标物匹配， 则表明识别成功， 将该角度 的模板定为最优识别模板； 获取最优识别模板的 特征点和待打磨对象的实际特征点， 并计算两者 的偏差； 基于ICP算法对最优识别模板的偏差进 行修正， 得到修正模板； 根据修正后得到的修正 模板的特征点形成抛光打磨轨迹， 对待打磨对象 进行抛光打磨； 本发明能够修正打磨轨迹， 具有 抛光打磨的位置更精确的效果。 权利要求书3页 说明书12页 附图2页 CN 115049861 A 2022.09.13 CN 115049861 A 1.一种工业机器人的自动修 正打磨方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤S1： 获取参照物的全角度模板， 提取每一模板的特征信 息， 获取待打磨对象的图像 信息并提取 特征信息； 步骤S2： 将每一模板与待打磨对象的图像进行特征匹配， 若判断某一角度的模板与目 标物匹配， 则表明识别成功， 将该角度的模板 定为最优识别模板； 步骤S3： 获取最优识别模板的特征点和待打磨对象的实际特征点； 计算最优识别模板 的特征点与待打磨对象的实际特 征点的偏差； 步骤S4： 基于ICP算法对最优识别模板的偏差进行修 正， 得到修 正模板； 步骤S5： 根据修正后得到的修正模板的特征点形成抛光打磨轨迹， 根据抛光打磨轨迹 对待打磨对象进行 抛光打磨。 2.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动修正打磨方法， 其特征在于： 步骤S1 中， 获取参照物的全角度模板并提取每一模板的特 征信息， 包括以下步骤： 步骤S11： 获取参照物的多个角度的图像作为模板； 步骤S12： 对每一个所述模板进行第一层金字塔梯度量化以及第二层金字塔梯度量化， 得到对应 每一个模板的角度图像矩阵， 并将角度图像矩阵转换成梯度幅值图像矩阵； 步骤S13： 设定梯度幅值阈值， 对梯度幅值图像矩阵进行遍历， 找出梯度幅值图像矩阵 中的最大梯度幅值的像素点， 判断最大梯度幅值的像素点的梯度幅值是否大于梯度幅值阈 值， 若是， 则将该像素点标记为识别特 征； 步骤S14： 设定数量阈值， 获取所有识别特征的数量， 判断所有识别特征的数量是否大 于数量阈值， 若是， 则将所有识别特 征加入到特 征点集合中并保存至存 储器。 3.根据权利要求2所述的一种工业机器人的自动修正打磨方法， 其特征在于： 在步骤S2 中， 将每一模板与目标物的图像进行特征匹配， 包括以下步骤： 设定阈值， 根据模板的特征 信息和目标物的图像的特征信息， 将目标物的图像的特征与上述每个模板的特征进行特征 匹配， 并进行分数计算， 当某一模板的分数达到阈值时， 则该模板与当前的目标物相互匹 配， 该模板为 最优识别模板， 当前的目标物为待打磨对象。 4.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动修正打磨方法， 其特征在于： 在步骤S3 中， 获取待打磨对 象的实际特征点， 计算最优识别模板的特征点与待打磨对 象的实际特征 点的偏差， 包括以下步骤： 步骤S31： 以提取亚像素点集的方式将待打磨对象的边缘从待打磨对象的图像信息中 进行提取 出来， 得到目标边框； 步骤S32： 按照比例将目标边框上的识别特征以及其余识别特征组合成第一识别点， 根 据第一识别点找出最优识别模板上与第一识别点对应的第二识别点； 步骤S33： 获取所有第一识别点和对应的第二识别点之间的距离， 判断所有第一识别点 和其对应的第二识别点之间的距离是否大于距离阈值， 若满足， 则获取满足距离阈值的第 一识别点的数量， 并判断数量是否满足第一数量阈值， 若不满足， 则对偏差进行修 正。 5.根据权利要求4所述的一种工业机器人的自动修正打磨方法， 其特征在于： 在步骤S4 中， 基于ICP算法对最优识别模板的偏差进行修 正， 包括以下步骤： 步骤S41： 设置变化矩阵， 将第一识别点与第二识别点代入至变化矩阵中， 进行修正最 优识别模板的位姿；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115049861 A 2步骤S42： 每一次修正过程均对应一个当前模板图和当前变化矩阵， 获取当前模板图的 位姿的修改次数， 获取所有第一识别点与第二识别点之间的距离， 判断修正后的当前模板 图上满足距离阈值的第二识别点数量和修 正次数； 步骤S43： 当满足距离阈值的第二识别点数量小于第二数量阈值且修正次数小于次数 阈值时， 则使用上一次变化矩阵对当前变化矩阵进 行更新， 继续 发出修正指 令， 对模板图继 续修正， 直到满足距离阈值的第二识别点数量大于第二数量阈值或模板图修正次数等于次 数阈值。 6.根据权利要求1所述的一种工业机器人的自动修正打磨方法， 其特征在于： 在步骤S5 中， 根据修正后得到的修正模板的特征点形成抛光打磨轨迹， 根据抛光打磨轨迹对待打磨 对象进行 抛光打磨， 具体包括如下步骤： 两个抓取机械臂从起点运动到指定位置， 将目标物抓起， 再把目标物搬运到设定的打 磨工位， 打磨 机械臂按照抛光打磨 轨迹开始打磨目标物， 打磨 完一个面后， 两个所述抓取机 械臂调整目标物的姿态， 打磨 机械臂再打磨另一个面， 最后将目标物送回指 定位置， 两个抓 取机械臂和打磨机 械臂回到初始位置， 单周期打磨完成。 7.根据权利要求6所述的一种工业机器人的自动 修正打磨方法， 其特征在于： 根据 抛光 打磨轨迹对待打磨对象进 行抛光打磨， 还包括在抛光打磨过程中对机械臂的打磨力进 行恒 力柔顺控制， 具体包括以下步骤： 步骤1： 给定目标物的参 考位置、 期望抓取内力和期望打磨力； 步骤2： 对两个抓取机械臂协作所形成的闭链进行位置分解， 将目标物的参考位置分解 为两个抓取机 械臂末端的期望位置； 步骤3： 通过力传感器获取两个抓取机械臂末端对目标物的作用力信号， 对该作用力信 号进行卡尔曼滤波处理， 将卡尔曼滤波处理后的作用力信号进行分解， 得到真实内力和真 实外力； 通过力传感器获取打磨机械臂末端对目标物的作用力信号， 对该作用力信号进行 卡尔曼滤波处理； 步骤4： 建立动态自适应阻抗控制方程， 根据打磨机械臂末端对目标物的真实作用力和 期望打磨力得到打磨机械臂末端的位置补偿， 以修正打磨机械臂的末端位置， 保持恒定的 打磨力大小。 8.一种工业机器人的自动 修正打磨系统， 其特征在于： 包括模板制作模块、 图像采集模 块、 图像识别模块、 修 正模块和抛光打磨模块； 所述模板制作模块用于以参照物为对象制作全角度模板； 所述图像采集模块用于采集并获取目标物的图像信息； 所述图像识别模块用于接收由模板制作模块输入的各个模板， 提取每个模板的特征信 息， 接收由图像采集模块输入的目标物的图像信息， 提取目标物图像的特征信息， 将目标物 图像的特征信息与全角度模板的特征信息进 行匹配识别， 判断是否存在某一角度的模板与 所述目标物相匹配， 若 是， 则将当前对象确认为待打磨对象， 将该角度的模板输出为最优识 别模板； 所述修正模块用于获取最优识别模板的特征点和待打磨对象的实际特征点， 计算最优 识别模板的特征点与待打磨对象的实际特征点的偏差， 基于ICP算法对最优识别模板的偏 差进行修 正；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115049861 A 3