[发明专利]托盘位姿检测方法、装置、设备和存储介质在审
申请号: | 202011561213.3 | 申请日: | 2020-12-25 |
公开(公告)号: | CN112614183A | 公开(公告)日: | 2021-04-06 |
发明(设计)人: | 胡小波;银江涛 | 申请(专利权)人: | 深圳市镭神智能系统有限公司 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 潘登 |
地址: | 518104 广东省深圳市宝安区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 托盘 检测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
1.一种托盘位姿检测方法,其特征在于,包括:
获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像;
将所述彩色图像输入托盘检测模型,以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标,所述托盘检测模型是基于预设神经网络训练得到的;
根据所述至少一组目标角点坐标,在所述深度图像中确定所述托盘的托盘区域;
根据所述托盘的托盘区域中的数据,确定所述托盘的位姿信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像之后,还包括:
对所述深度图像和所述彩色图像进行对齐处理;
相应的,所述将所述彩色图像输入托盘检测模型,以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标,包括:
将处理后的所述彩色图像输入所述托盘检测模型,以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述一组目标角点坐标包括:第一角点坐标和第二角点坐标;
相应的,所述根据所述至少一组目标角点坐标,在所述深度图像中确定所述托盘的托盘区域,包括:
确定处理后的所述深度图像中与所述第一角点坐标对应的第一目标点坐标,以及与所述第二角点坐标对应的第二目标点坐标;
根据所述第一目标点坐标和所述第二目标点坐标,确定所述托盘的托盘区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述托盘的托盘区域中的数据,确定所述托盘的位姿信息,包括:
根据所述托盘的托盘区域中每个像素点的像素坐标,确定所述每个像素点的三维坐标;
根据所述第一目标点坐标对应的三维坐标和所述第二目标点坐标对应的三维坐标,确定所述托盘的中心点坐标;
将从所述托盘的托盘区域中选取的多个像素点投影到所述托盘的姿态检测面中,并对所述托盘的姿态检测面中的所有像素点对应的三维坐标进行线性拟合,基于拟合结果确定所述托盘的偏航角;
根据所述托盘的中心点坐标和偏航角,确定所述托盘的位姿信息。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述将所述彩色图像输入托盘检测模型,以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标之后,还包括:
对所述托盘的至少一组目标角点坐标进行过滤处理。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像之前,所述方法还包括:
获取数据集,所述数据集包括至少一个托盘的若干个彩色图像;
对所述数据集进行数据划分,得到训练数据集和测试数据集;
基于所述训练数据集和所述预设神经网络,训练所述托盘检测模型;
基于所述测试数据集,测试当前训练得到的所述托盘检测模型是否满足预设要求,若满足,则停止训练所述托盘检测模型。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述获取数据集之后,所述方法还包括:
对所述数据集中至少一个托盘的若干个彩色图像进行增强处理,得到增强数据集,其中,所述增强处理包括下述至少一项:亮度调整、图像裁剪、图像平移和添加噪声。
8.一种托盘位姿检测装置,其特征在于,包括:
图像获取模块,用于获取至少一个托盘的深度图像和彩色图像;
角点确定模块,用于将所述彩色图像输入托盘检测模型,以确定所述托盘的至少一组目标角点坐标,所述托盘检测模型是基于预设神经网络训练得到的;
区域确定模块,用于根据所述至少一组目标角点坐标,在所述深度图像中确定所述托盘的托盘区域;
位姿确定模块,用于根据所述托盘的托盘区域中的数据,确定所述托盘的位姿信息。
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