[发明专利]一种基于海量图像信息的物品无规则分布抓取识别方法

权利要求书

1.一种基于海量图像信息的物品无规则分布抓取识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像；

S2，提取步骤S1的特征信息，将获取的特征信息与参照抓取物品图像的特征信息相融合，得到属性清晰的图像；

S3，对步骤S2中的清晰图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断；

所述S3具体包括：

S31，对拍摄的物品图像按照时间先后顺序进行排序，分别为其中n为正整数，物品图像的拍摄时间t_i-1早于物品图像的拍摄时间t_i，i为不大于n的正整数；

S32，计算参考抓取图像在不同角度下的视野度：

其中，(x′,y′,z′)为摄像头所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，δ^x、δ^y、δ^z、δ^x′、δ^y′和δ^z′为自然数；(x′₀,y′₀,z′₀)，(x′₀,y′₀,z′₁)，(x′₀,y′₁,z′₀)，(x′₁,y′₀,z′₀)，(x′₀,y′₁,z′₁)，(x′₁,y′₀,z′₁)，(x′₁,y′₁,z′₀)，(x′₁,y′₁,z′₁)，…为参照抓取物品上的特征点所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，为参照抓取物品上特征点的总个数，(x″₀,y″₀,z″₀)，(x″₀,y″₀,z″₁)，(x″₀,y″₁,z″₀)，(x″₁,y″₀,z″₀)，(x″₀,y″₁,z″₁)，(x″₁,y″₀,z″₁)，(x″₁,y″₁,z″₀)，(x″₁,y″₁,z″₁)，…为参照抓取物品拍摄面上的特征点所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，为拍摄面特征点的总个数；为在坐标处的清晰度；

S33，计算待抓取图像的视野度：

其中，(x′,y′,z′)为摄像头所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，δ^x″、δ^y″和δ^z″为自然数；(x″′₀,y″′₀,z″′₀)，(x″′₀,y″′₀,z″′₁)，(x″′₀,y″′₁,z″′₀)，(x″′₁,y″′₀,z″′₀)，(x″′₀,y″′₁,z″′₁)，(x″′₁,y″′₀,z″′₁)，(x″′₁,y″′₁,z″′₀)，(x″′₁,y″′₁,z″′₁)，…为待抓取物品上的特征点所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，为待抓取物品上特征点的总个数，为在坐标处的清晰度；η为清晰度因子；

S34，若待抓取物品的视野度匹配特征大于或等于参考抓取物品的视野度匹配特征，则该待抓取物品为抓取物品；

待抓取物品的视野度匹配特征的计算方法为：

其中，为坐标和(x′,y′,z′)连线与摄像头平面所成的角度；k₁为第一匹配特征常数；为坐标对应在拍摄图像中的坐标；

参考抓取物品的视野度匹配特征的计算方法为：

其中，为坐标和(x′,y′,z′)连线与摄像头平面所成的角度；k₂为第二匹配特征常数且k₂＜k₁；为坐标对应在参考抓取图像中的坐标。