[发明专利]一种基于涂色块的内部集卡定位方法

摘要

本发明公开了一种基于涂色块的内部集卡定位方法，它是利用计算机视觉技术，通过识别涂色块来定位集卡。本发明通过采用上述技术与传统的人工作业相比，本发明使用计算机视觉技术解决了内部集卡的定位问题，改善了以人工引导为主的集装箱装卸工作模式，能够准确、及时的对集卡进行引导，并且能够极大提高集装箱的装卸效率，进一步实现了码头装卸集装箱自动化，节省了大量的人力成本，是一项改善生产和工作环境的多赢工程。

主权项

1.一种基于涂色块的内部集卡定位方法，其特征在于具体步骤如下：步骤1：在内部集卡车头及车尾的中心位置分别涂上矩形的色块；步骤2：利用吊具上的工业相机采集内部集卡车头位置图像；步骤3：将图像转化为灰度图，其中图像的高度为height，宽度为width，单位为像素；步骤4：对采集的图像进行中值滤波，对处理好的图像使用Laplace算子对图像进行锐化处理，再对图像使用形态学梯度提取边缘，获得图像G；步骤5:根据图像G生成直方图H＝{ni|i＝0,1,…,255}，其中ni表示灰度值为i时的像素点的个数；步骤6：根据式(1)～(4)确定二值化阈值threshold；threshold＝μ(nright‑nleft)+nleft   (1)nmax＝max{ni|i＝0,1,…,255}   (4)其中，μ为事先选定的二值化阈值系数，μ∈[0.4,1]，nmax为图像直方图H中的最大值，nleft与nright分别为直方图H中离nmax最近的满足公式(2)与(3)的取值；步骤7：根据式(5)对图像G进行二值化得到图像Gf：其中G(x,y)为图像在(x,y)处的灰度值，Gf(x,y)为图像在二值化后(x,y)出的灰度值；步骤8：扫描整幅二值图像Gf，计算各白色区域的像素面积，过滤面积小于0.002*height*width的连通区域，得到连通区域的候选集合l＝{li|i＝1,2,…,m}，m为过滤后连通区域的总数；步骤9：利用最小外接矩形算法，通过公式(6)计算各个连通区域li，i＝1,2,...,m，占其最小外接矩形ri，i＝1,2,...,m，的面积百分比ai，i＝1,2,...,n；ai＝li/ri   (6)步骤10：通过比较筛选出占外接矩形面积百分比最大的轮廓amax，使其满足公式(7)，完成集卡涂色区域的识别；amax＝max{a1,a2,......,an}   (7)步骤11：找到与步骤10中amax对应的轮廓lmax，提取该轮廓的外包矩形即为车头所涂色块,计算得到该矩形的中心点P1；步骤12：利用吊具上的工业相机采集内部集卡车尾位置图像，重复步骤2～11，可得到车尾所涂色块，进一计算得到其中心点P2；步骤13：基于双目视觉技术将P1和P2点转换成以吊具中心为原点的世界坐标系下的坐标，然后将吊具中心与P1和P2点连线的中点重合、吊具水平中心线与P1和P2点连线重合为准则，实现吊具对于内部集卡的定位。