[发明专利]一种托盘定位检测方法、装置及智能叉车

说明书

本发明公开了一种托盘定位检测方法、装置及智能叉车，其中该方法采用主动式光源对场景照射，可获取稳定的图像特征，增强环境抗干扰能力，并对场景在有外加光源以及无外加光源下的两种图像进行图像差分运算以及二值化处理，可有效减少不同图像背景对识别的影响，本方法能显著提高智能叉车对托盘的识别效率和识别成功率，从而提高叉车的工作效率以及智能化程度。

技术领域

本发明属于智能叉车控制技术领域，具体涉及一种托盘定位检测方法、装置及智能叉车。

背景技术

叉车是工业搬运车辆，是指对成件托盘货物进行装卸、堆垛和短距离运输作业的各种轮式搬运车辆。常用于仓储物件的运输，在企业的物流系统中扮演着非常重要的角色，是物料搬运设备中的主力军。其被广泛应用于车站、港口、机场、工厂、仓库等各个贸易中转节点的货物运输。随着科技发展，叉车的智能化程度也日益提高，为了适应更快节奏更高负荷的货物流转需求，叉车的智能控制和自动化运行也日益得到重视。

叉车一般用于对托盘进行叉取搬运，以对托盘所承载的货物进行转移。现有技术中，智能叉车在对托盘进行识别时，普遍采用摄像头获取托盘影像进行识别，这种识别方式存在识别时间长、效率差且失败率高的缺点，亟待解决。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明提供一种托盘定位检测方法、装置及智能叉车，能显著提高智能叉车对托盘的识别效率和识别成功率，从而提高叉车的工作效率以及智能化程度。

为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：

一种托盘定位检测方法，其步骤包括：

使用摄像头获取当前场景的第一影像数据；所述当前场景内包括托盘的影像；所述托盘的影像中所述托盘的叉取口所在的侧面为高度已知的矩形；

采用主动式光源对所述当前场景进行照射，并同时使用摄像头获取所述当前场景的第二影像数据；

对所述第一影像数据和第二影像数据进行图像差分处理得到第三影像数据；

对所述第三影像数据进行二值化处理得到第四影像数据；

检测所述第四影像数据是否存在两条平行线段，且所述两条平行线段的间距小于或等于所述矩形的高度；

若是，获取所述两条平行线段的中心连接线的中点，并计算所述中点与所述第四影像数据的中心点的偏移信息；所述偏移信息即所述摄像头与所述托盘的中心之间的偏移信息。

进一步的，所述主动式光源发射出固定图形的激光束对所述当前场景进行照射。

进一步的，在所述对所述第一影像数据和第二影像数据进行图像差分处理得到第三影像数据的步骤之前还包括：

对所述第一影像数据和所述第二影像数据进行均值滤波处理。

进一步的，所述均值滤波处理为采用滤波器窗口矩阵对所述第一影像数据和所述第二影像数据进行均值滤波处理；

所述滤波器窗口矩阵被表示为：

进一步的，所述对所述第三影像数据进行二值化处理得到第四影像数据的步骤包括：

获取所述第三影像数据中的所有像素点的灰度值；

将所述第三影像数据中每个像素点的灰度值与预设阈值相比较：

当像素点的灰度值大于或等于预设阈值时，将该像素点的灰度值修改为灰度极大值；

当像素点的灰度值小于预设阈值时，将该像素点的灰度值修改为灰度极小值。

进一步的，所述预设阈值为固定阈值或自适应阈值。

进一步的，所述偏移信息包括偏移距离和偏移方向