[发明专利]一种基于单目视觉的叉车识别测距方法

说明书

本发明公开了一种基于单目视觉的叉车识别测距方法，包含如下步骤：S1，获取叉车托盘图片，并对所述的叉车托盘图片进行图像处理得到选择区域的颜色图片；S2，对得到的选择区域的颜色图片进行轮廓处理生成直线轮廓线；S3，提取叉车托盘边缘角点坐标，再利用角点坐标根据地平面约束测距模型，使用测距算法计算托盘相对叉车的姿态数据。本发明识别速度快、测距准确。

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，特别涉及一种基于单目视觉的叉车识别测距方法。

背景技术

随着自动化技术系统的发展，响应国家人工智能计划与工业制造4.0。许多工厂开始大量采用移动机器人AGV进行货物搬运、自主检查、自动生产等操作来降低人力劳动成本。叉车托盘是通过托盘堆放货物,再通过叉车将托盘叉起运送，搬运到指定位置，来实现工业自动化搬运，广泛运用在生产、仓储、物流等领域。叉车托盘识别是指安装于叉车上的传感器通过机器视觉、图像处理算法检测识别叉车托盘,而叉车测距是指利用托盘识别的结果，根据传感器信息通过数学模型公式计算出叉车相对于托盘的三维坐标姿态信息。

在市面上，叉车托盘识别与测距技术分为是否要改造托盘，其中改造托盘是在托盘端面贴上人工标记，比如在叉车托盘一端面的两侧和端面的中间贴黑白同心圆,或在叉车托盘一端面贴反射带。利用图像处理相关算法识别摄像头采集的叉车图片，对托盘上面的人工标记进行识别和定位。但人工改造托盘进行贴人工标记，需要人工成本和时间成本，并且限制了叉车托盘的流通性，容易磨损标记位置。其中不改造托盘是根据叉车托盘自身纹理、颜色、形状特征，利用图像处理、机器视觉技术完成托盘识别与测距工作。比如利用叉车托盘端面的两个叉口，托盘一端面有3个角，托盘4个角都是90度等信息。叉车托盘识别与测距的难点在于各厂家生产的叉车控制系统不一样，叉车运动模型不一样，单目视觉来计算三维姿态，叉车不能准确识别托盘，叉车不能准确的对准托盘插孔等。

发明内容

本发明解决的问题是针对现有叉车托盘识别存在的技术问题，提供一种基于单目视觉的叉车识别与测距方法，该方法识别速度快、测距准确。

为了实现以上目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于单目视觉的叉车识别测距方法，其特点是，包含如下步骤：

S1，获取叉车托盘图片，并对所述的叉车托盘图片进行图像处理得到选择区域的颜色图片；

S2，对得到的选择区域的颜色图片进行轮廓处理生成直线轮廓线；

S3，提取叉车托盘边缘角点坐标，再利用角点坐标根据地平面约束测距模型，使用测距算法计算托盘相对叉车的姿态数据。

所述的步骤S1包含：

步骤S1.1，通过摄像机实时获取叉车托盘图片；

步骤S1.2，设置摄像机的参数，所述摄像机的参数包括焦距、光圈、像素或增益的一种或几种；

步骤S1.3，将所述的叉车托盘图片分解为三通道RGB图像；

步骤S1.4，分别将三通道RGB图像从RGB颜色空间转换为hsv颜色空间；

步骤S1.5，使用全局阈值对hsv颜色空间中的通道图片进行分割处理；

步骤S1.6，对感兴趣区域进行计算区域的连接组件，得到若干分割开的连接区域；

步骤S1.7，对分割开的连接区域中的孔洞进行填充；

步骤S1.8，对填充的连接区域根据面积进行筛选，得到面积最大区域；

步骤S1.9，对筛选的区域用闭运算来填充孔洞；

步骤S1.10，计算得到的选择区域与叉车托盘图片进行交集，得到选择区域的颜色图片。