基于3D视觉引导的微通道换热器码垛方法

本发明涉及换热器码垛系统领域，具体涉及针对微通道换热器自动码垛的一种基于3d视觉引导的方法。

背景技术：

1、随着人们对高效、环保制冷热泵系统的需求日益增长，近年来微通道换热器(mchx)的研究及应用得到了迅速发展。mchx是一种平行流换热器，其中几个管道使用集管布置在一个通道中。其结构优于传统的翅片管式换热器。由于其高效、紧凑等诸多优点，一段时间以来，它作为冷凝器被广泛应用于轿车等车辆的空调中，同时其应用也逐渐扩展到家用空调领域。

2、目前，部分企业已经能够实现微通道换热器的自动组装，但组装后的码垛工作仍是由人工完成。大尺寸换热器的规格可达2850mm×1200mm×25.4mm，码垛过程至少需要两名操作工，而且操作不慎容易对换热器翅片造成损伤，从而影响换热器性能。因此，企业迫切希望找到一种自动码垛系统来取代效率低下的人工搬运。

3、针对上述问题，本发明提出了一种基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法。利用机器视觉算法和通用抓取系统，将大尺寸的mchxs稳定地放置在堆垛上方。该系统检测范围大，测量精度高。根据微通道换热器码垛方式的特点，提出了一种基于深度和点云数量的点云分割方法。该方法不仅能有效分割目标，还能及时检测出障碍物，在一定程度上提高了系统的安全性。

技术实现思路

1、本发明提出一种基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，为解决人工搬运效率低下、换热器容易造成损伤等问题。

2、本发明为解决上述问题，采用以下的技术方案实现的：

3、基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，利用ransac算法筛选托盘平面点云，再使用最小二乘法拟合出最优平面，根据平面法向量与坐标系的旋转关系计算得到相机外参，利用外参对3d点云进行坐标变换，根据堆垛的特点，利用一种基于深度信息和点云数量差异的点云分割算法，有效分割托盘和海绵条并检测障碍物，分割后的点云采用降维拟合最小外接矩形或计算质心的方法实现目标定位。

4、一种基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，包括以下步骤：

5、步骤1，先将深度图像进行点云处理得到点云集合，利用ransac算法对点云集合进行处理，筛选出属于托盘的点云，利用最小二乘法拟合最优平面来表示理想托盘，经过欧拉角旋转标定相机变换参数，使相机正对理想托盘平面；

6、步骤2，将所述点云集合通过点云预处理策略进行处理以得到点云集合质心，并剔除地面点云，具体包括如下步骤：

7、步骤2-1，利用点云降采样中的体素网格法对三维点云建立轴向包围盒，取一个包围盒内所有普通点云的质心作为替代点云。

8、步骤2-2，对替代点云集合中的地面点云进行去除，确定图像的roi区域。

9、步骤3，对预处理后的点云采用从上到下的空间搜索策略进行分割，在空间上方建立包围盒通过点云阈值对点云集合进行分段，以分割得到托盘和海绵条或换热器和海绵条，并识别得到障碍物，根据分割出的点云对托盘和海绵条或换热器和海绵条进行识别与定位，包围盒点云阈值n的设置方法如下：

10、当托盘或换热器点云分段时，使用全局包围盒，设n在ns和np之间，即ns<n<np，ns为海绵条点云数量，np为托盘或换热器点云数量；检测海绵条时，使用局部包围盒，设n<ns′，ns′为检测区域内海绵条点云数量。设置一个合适的阈值n，如果包围盒在某一高度检测到的点云数量大于n即停止搜索。

11、步骤4，当托盘或换热器以及各个检测区域的海绵条符合条件时，相机输出两侧海绵条的深度值，判断托盘或换热器以及各个检测区域的海绵条是否符合条件的方法包括：

12、对于全局包围盒分割出的点云，判断是否为托盘点云的数学模型如下：

13、

14、其中：(xp,yp)、θp、lp、wp分别为这部分点云的几何中心、角度、长度和宽度，δ1、δ2分别为几何中心x、y方向的误差阈值，δ3为角度误差阈值，δ4和δ5分别为长度和宽度误差阈值。

15、判断某个区域是否存在海绵条的数学模型如下：

16、

17、其中：zt为第一次全局点云分割后点云的平均深度，zb为第二次全局点云分割后点云的平均深度，zk为六次局部点云分割后六个检测区域内海绵条的平均深度，δ6为zb与zk的误差阈值，δ7为zk与zt的误差阈值。

18、本发明的有益效果是：

19、1、提出了一种独立于工业机器人的自动码垛方法。利用机器视觉算法和通用抓取系统，将大尺寸的mchxs稳定地放置在堆垛上方。该系统检测范围大，测量精度高。

20、2、根据微通道换热器码垛方式的特点，提出了一种基于深度和点云数量的点云分割方法。该方法不仅能有效分割目标，还能及时检测出障碍物，在一定程度上提高了系统的安全性。

21、3、长时间的机械振动会改变3d相机的位姿，从而影响检测精度。本发明提出了一种基于托盘平面的自动外参标定方法，提高了系统的应用价值。

技术特征：

1.基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：

7.根据权利要求2所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛系统，其特征在于：

8.根据权利要求3所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛系统，其特征在于：

9.根据权利要求6所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：步骤4中，判断托盘或换热器以及各个检测区域的海绵条是否符合条件的方法包括：

10.根据权利要求7所述的基于3d视觉引导的微通道换热器码垛方法，其特征在于：步骤4中，判断某个区域是否存在海绵条的数学模型如下：

技术总结本发明提出了基于3D视觉引导的微通道换热器码垛方法，采用了一种自动标定RGB‑D相机外参的方法：利用RANSAC算法筛选托盘平面点云，再使用最小二乘法拟合出最优平面，根据平面法向量与坐标系的旋转关系计算得到相机外参，执行检测任务时，利用外参对3D点云进行坐标变换，然后针对不同的检测目标采取不同尺度的体素降采样以提升算法性能，完成点云预处理后，根据堆垛的特点，提出了一种基于深度信息和点云数量差异的点云分割算法，不仅可以有效分割托盘和海绵条，还能有效检测障碍物，分割后的点云采用降维拟合最小外接矩形或计算质心的方法实现目标定位，本发明算法的实时性和准确性使该系统能够替代人工完成换热器码垛工作。技术研发人员：张旭博,许垒,林巧,陈佳泽受保护的技术使用者：中国计量大学技术研发日：技术公布日：2024/7/29