[发明专利]一种基于直线拟合的集装箱轮廓定位方法

摘要

本发明涉及一种基于直线拟合的集装箱轮廓识别方法，它用安装在吊具上的摄像头采集下方集装箱相对两侧的图像，利用集装箱锁孔粗定位和跟踪方法获得集装箱图像上下锁孔的粗定位区域，并采用图割算法分离前景与背景，得到上下锁孔的二值化轮廓图像，二值化轮廓图像设置两个矩形区域等步骤，最后利用基于双目视觉技术将C₁,C₂,C₃,C₄点的像素坐标转换为以吊具为参照物建立的坐标系下的世界坐标，然后将这四个世界坐标点按逆时针或顺时针排序，四个点构成一个四边形即为集装箱轮廓，由此实现集装箱轮廓的定位。本发明通过采用上述技术，有效地解决锁孔图像在边缘提取存在干扰点、Hough直线效果不佳等不足。

主权项

1.一种基于直线拟合的集装箱轮廓识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：首先用安装在吊具上的摄像头采集下方集装箱某一侧的图像；步骤2：然后利用集装箱锁孔粗定位和跟踪方法获得集装箱图像上下锁孔的粗定位区域，上下锁孔的粗定位区域图像的高度均为height，宽度均为width，单位均为像素；步骤3：对粗定位的上下锁孔区域图像采用图割算法分离前景与背景，分别得到上下锁孔的二值化轮廓图像I₁,I₂；步骤4：对I₁,I₂分别设置两个矩形区域，其中I₁设置上侧矩形区域r₁和左侧矩形区域r₂，I₂设置下侧矩形区域r₃和左侧矩形区域r₄，r₁和r₃的高度和宽度分别为h和d，r₂和r₄高度和宽度分别为d和h，单位为像素，h、d的范围为：0<h<height且0<h<width，0<d<height且0<d<width保证选取的4个矩形区域r_n内的图像都包含一条锁孔的边,n＝1,2,3,4；步骤5：对于I₁,I₂，只对矩形区域内的部分进行操作，分别得到4个点集p₁，p₂，p₃及p₄；将得到的4组点集合并为3组，其中点集p₁为一组g₁，点集p₃为一组g₂，点集p₂、p₄合并为一组g₃，4个点集取得方法如下：首先对r₁内的图像，从左到右按列扫描，取每列最靠上的非零像素点得到一个点集p₁，其次对r₂内的图像，从上到下按行扫描，取每行最靠左的非零像素点得到点集p₂；然后对r₃内的图像，从左到右按列扫描，取每列最靠下的非零像素点得到点集p₃，最后对r₄内的图像，从上到下按行扫描，取每行最靠左的非零像素点得到点集p₄；步骤6：使用最小二乘法对步骤5中获得的点集g_k,k＝1,2,3分别进行直线拟合，得到3条直线l_k:A_kx+B_ky+C_k＝0,k＝1,2,3，根据式(1)、(2)、(3)计算距离方差式中，(x_ik,y_ik)表示点集g_k中的第i个点的坐标，A_k、B_k和C_k表示直线l_k的参数，N_k表示点集g_k中点的个数，d_ik表示点(x_ik,y_ik)到直线l_k的垂直距离，表示点集g_k中所有d_ik的平均值；步骤7：找到每个点集g_k内到对应直线l_k距离最大的点P_k，将该点从点集g_k中排除，再按照步骤6重新计算每个点集g_k的距离方差最后计算方差值的变化率：式中，表示排除点P_k之前的距离方差，Δ表示方差变化率；步骤8：若Δ≥T，重复步骤6、7，T表示方差变化率的阈值；否则，经过步骤7之后得到最终的3条直线l_k,k＝1,2,3，求得l₁和l₃的的交点记为C₁，l₂和l₃的交点记为C₂；步骤9：用安装在吊具上的摄像头采集下方集装箱另一侧的图像，然后重复步骤2～8，获得另一侧的交点C₃和C₄；步骤10：利用基于双目视觉技术将C₁,C₂,C₃,C₄点的像素坐标转换为以吊具为参照物建立的坐标系下的世界坐标，然后将这四个世界坐标点按逆时针或顺时针排序，四个点构成一个四边形即为集装箱轮廓，由此实现集装箱轮廓的定位。