[发明专利]用于测量目标对象的尺寸的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及用于测量目标对象的尺寸的方法和系统。

背景技术

在多个工业应用中需要测量目标对象的空间尺寸。一个示例性应用是测量加载在板(pallet)上的货物的尺寸。用于测量这样的板负载，例如可以使用固定式扫描仪。然后可以使用所测量的板负载的尺寸来获得板的重量，例如，基于加载的货物的具体重量。另外，如果板完全加载，可以建立。

目前，所使用的扫描仪限于对立方体对象的识别，并且由于它们的固定位置而常常不能灵活地使用。

发明内容

因此，本发明的目的是提供用于测量对象的尺寸的方法和系统，其能够灵活地使用并允许测量具有不同形状的对象。

在本发明中，提供了允许测量目标对象的尺寸的方法和系统。

根据实施例，本发明的方法包括：

获取表示物理空间的深度数据，所述深度数据包括所述目标对象的数据；

将所述深度数据转换成点云；

从所述点云提取至少一个平面；

识别地平面；

从所述点云排除所述地平面；

从剩余的点云提取至少一个点集群；

识别所述目标对象的点集群；

基于所述目标对象的所述点集群来估计所述目标对象的尺寸。

首先，获取包括目标对象的数据的深度数据。深度数据可以使用3D视觉装置来获取，例如，3D摄像机系统、立体摄像机、飞行时间摄像机或激光扫描仪，该3D视觉装置例如基于三角测量。3D视觉装置可以扫描包含目标对象的场景。特别地，使用手持3D视觉装置。

有利地，使用包括摄像机和结构化照明装置的3D摄像机系统来获取深度数据。结构化照明装置可以远离3D摄像机系统的摄像机来布置。可以在视频序列中获取深度数据，其中可以组合具有例如几秒钟的持续时间的视频序列的信息。

然后将深度数据转换为点云，其中点云的点可以拼接(stitched)在一起。拼接导致点云的点连接，尽管点云的点可能已经在不同时间(例如，在视频序列的不同时间)处或者在不同的视角下被获取。

特别地，深度数据以及关于深度数据的空间信息可以用于创建点云。点云可以在三维空间中表示目标对象和其他对象。点云还可以包括不是目标对象的其他对象的点。点云中的每个点可以包括x-方向上的值、y-方向上的值和z-方向上的值。x-、y-和z-方向每个可以垂直于其他两个方向。备选地，点云的点可以具有极坐标形式的空间坐标。

从点云中，提取至少一个平面。也就是说，识别来自点云的平坦表面，其中平坦表面定义为点云的平面。优选地，从点云中提取所有平面。换句话说，从点云中提取可以识别的所有平面。

从至少一个平面或多个提取的平面中，识别地平面。如果仅提取一个平面，则将该平面识别为地平面。地平面表示源自扫描场景的地或地面的点云的点。可以在所有识别的平面中识别地平面，例如。由于其空间取向和/或由于其大小。在识别地平面之后，将地平面从点云去除，以减少点云中点的数量。当从点云去除地平面时，表示地平面的所有点在点云中被排除。因此，只有包含在深度数据中的对象保留在点云中，从而便于更容易识别目标对象，这需要更少的计算量和存储使用。

当地平面被排除时，点云中的不同对象可能不再连接。这些未连接的对象可以分离成不同的对象。由此，可以实现目标对象与其他物体之间的第一辨别。因此，目标对象的识别被简化并且可以采用计算有效的方式执行。

在点云的剩余点中，提取至少一个点集群。点集群可以是多个点的聚合，其中点包括到点集群的最靠近的另外点的预定义的最大空间距离。在点云中，可以存在多个点集群并且可以提取或识别。优选地，提取所有点集群(即，可以识别的所有点集群)。

为了识别目标对象的点集群，可以将目标对象的点集群示例性地识别为最靠近于例如3D摄像机系统的点集群。这是基于使用3D视觉装置的人将3D视觉装置指向目标对象的假设。备选地，具有最多点的点集群可以识别为目标对象的点集群。如果仅提取一个点集群，则将这一个点集群识别为目标对象的点集群。

当目标对象的点集群已经被识别时，可以基于目标对象的点集群来估计目标对象的尺寸。

从目标对象的尺寸，例如，可以计算目标对象的体积和/或体重。作为示例，可以计算点集群的外表面，其中目标对象的体积被估计为外表面内的体积。如果点集群不包括目标对象的封闭外表面(例如，目标对象的背面对于3D视觉装置是不可见的)，则外表面可被推断或估计，以便实现封闭的外表面。