基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法技术

本发明专利技术提出了一种基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，包括：基于检测平台方位布置安装3D相机，由安装于检测平台平面的红外触发器控制所述3D相机对待测物体进行抓拍采集；初始配置：自动确定所述红外触发器在检测平台基准面上的位置；物体定位：根据所述红外触发器位置扫描定位分割提取待测物体点云；体积测量：检测平台基准面对待测物体点云进行体积测量。本发明专利技术利用3D相机进行图像采集，基于较好的深度点云数据能够得到毫米级的测量精度，具有较高性价比，便于封装集成，适用于流水线等环境的动态物体体积测量。

Dynamic object positioning and volume measurement method based on 3D camera

The invention provides a 3D camera dynamic object localization and volume measurement methods, which is based on a detection platform location to install the 3D based camera by infrared trigger control is installed in the plane of the detection platform of 3D camera to capture the object to be detected acquisition; initial configuration: automatically determine the position of the trigger in the infrared detection platform base on the surface of the object; location: according to the infrared trigger position scanning point cloud segmentation of objects to be measured; volume measurement: object detection platform reference face point cloud volume measurement. The invention uses 3D camera for image acquisition, depth point cloud data can obtain better measurement accuracy based on the mm level, high cost, easy package integration, dynamic measurement of object volume suitable for pipeline environment.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物流和仓储管理
，特别涉及一种基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法。
技术介绍
近年来，随着经济全球化的快速发展，大量的物资需要在区域之间频繁流动，尤其是伴随着信息技术革命而产生的电子商务的兴起，使得物流行业获得急剧飞速发展，物流企业间的竞争也日趋激烈，怎样降低人力成本，高效的将快件发送到目的地是取得竞争优势的关键。在物流和仓储管理中，物品的体积属性对物流中心优化收货入库、拣选、包装和发运管理至关重要，因此通过对物品的尺寸、体积实现自动化的精准测量，能大大提高仓储物流的效率以及物流系统的智能和自动化水平。现有的体积测量自动化设备有传感器厂家也有系统集成商(美国Cubiscan、德国SICK、德国的AKL-tec GmbH等)，应用于流水线场景设备多是基于光幕或线阵激光扫描，必须配合传送带编码器才能计算体积。这种技术虽然较为成熟，但价格昂贵，而且系统复杂度较高。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。为此，本专利技术的目的在于提出一种基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，利用3D相机进行图像采集，可以得到较好的深度点云数据，并且价格便宜，系统复杂度也低，便于操作。为了实现上述目的，本专利技术的实施例提供一种基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，包括如下步骤：步骤S1，基于检测平台方位布置安装3D相机，由安装于检测平台平面的红外触发器控制所述3D相机对待测物体进行抓拍采集；步骤S2，初始配置：自动确定所述红外触发器在检测平台基准面上的位置；步骤S3，物体定位：根据所述红外触发器位置扫描定位分割提取待测物体点云；步骤S4，体积测量：结合步骤S2中的检测平台基准面对所述步骤S3中的待测物体点云进行体积测量。进一步，在所述步骤S1中，将所述3D相机垂直俯视架设于检测平台的平面上方，其中，所述3D相机的像平面中心正对所述待测平台中心，且相机图像行向方向与检测平台的待检测物体运动方向平行。进一步，在所述步骤S2中，采用基于平面聚类的平台平面检测与基于测试物品分割的触发线精确定位方法进行初始配置：步骤S21，分析由触发器触发抓拍到的深度点云数据，计数点云到基准面的垂直位移即为h(X,Y,Z)＝fxX+fyY+fzZ+fd，得到位于基准面上方的点云，完成初步平面分割，其中，fx2+fy2+fz2＝1，M(X,Y,Z)为在相机坐标下三维点云坐标值，fxX+fyY+fzZ+fd＝0；步骤S22，通过下式计算点云在基准面上的投影点，保留落在初始ROI区域内的分割点云，采用欧拉聚类方法提取分割点云中最大的点云目标，并将距离图像中心点云最远的目标点标记为触发线位置， M ‾ ( X ‾ , Y ‾ , Z ‾ ) = M ( X , Y , Z ) - h ( X , Y , Z ) * ( f x , f y , f z ) ; ]]>步骤S23，采用触发线位置重新修正ROI区域，记为修正ROI区域。进一步，在所述步骤S3中，采用基于触发线的目标点云的自动扫描分割定位方法进行体积测量：步骤31，当所述红外触发器触发采集到待测物体的点云数据图像后，以触发线位置作为起始扫描线，用步骤S2中的基于平面聚类的平台平面检测与基于测试物品分割的触发线精确定位方法通过逐列行向扫描分割，并由于分割后的目标点云具有结构连续性，当扫描到无分割目标的列时终止分割扫描，完成对待测物体的初步分割；步骤S32，对分割的点云再用步骤S2中聚类方法提取目标点云，实现对待测目标点云的精准定位分割。进一步，在所述步骤S4中，采用基于点云表面重建的投影积分体积测量方法与最小外接立方体长宽高计算法方法，对待测物体点云进行体积测量：步骤S41，对分割后的待测物体的目标点云，依据阵面点云的有序性，将目标点云进行Delaunay三角剖分，将每个三角剖分点后的三个点与其在基准面上对应的投影点组成五面体；步骤S42，该计算该五面体的体积，最后将所有五面体体积进行累加，计算目标点云所包裹的物体真实体积。进一步，所述步骤S42，包括如下步骤：首先将目标点云到检测平台基准面的最大统计距离记为最小外接立方体的高度，再将目标点云在基准面上的投影点标记为目标投影点集，依据基准面平面参数构建能够将基准面法向量变换至与Z轴平行的旋转变换矩阵通过该变换矩阵对投影点集进行旋转变换，截取变换后点集的XY坐标值，构建一个二维点集，对该二维点集使用旋转卡壳算法，计算最小外接矩形框，所得的矩形框的长宽即为最小外接立方体的长宽。根据本专利技术实施例的基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，采用3D相机对待测物体进行拍摄采集，并分析得到待测物体的目标点云数据，实现在流水线环境下对待测的规则或非规则物体进行实时精准的定位及体积计算。由于3D相机的应用越来越广泛，且能够产生面阵深度数据，具有较好的精准度，因此本专利技术利用3D相机进行图像采集，基于较好的深度点云数据能够得到毫米级的测量精度，具有较高性价比，便于封装集成，适用于流水线等环境的动态物体体积测量。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为根据本专利技术实施例的基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法的流程图；图2为根据本专利技术实施例的基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法的示意图；图3为根据本专利技术实施例的五面体的示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。如图1所示，本专利技术实施例的基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，包括如下步骤：步骤S1，基于检测平台方位布置安装3D相机，由安装于检测平台平面的红外触发器控制3D相机对待测物体进行抓拍采集。具体地，将3D相机垂直俯视架设于检测平台的平面上方，其中，3D相机的像平面中心正对待测平台中心，且相机图像行向方向与检测平台的待检测物体运动方向平行。步骤S2，初始配置：自动确定红外触发器在检测平台基准面上的位置。在本步骤中，采用基于平面聚类的平台平面检测与基于测试物品分割的触发线精确定位本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，基于检测平台方位布置安装3D相机，由安装于检测平台平面的红外触发器控制所述3D相机对待测物体进行抓拍采集；步骤S2，初始配置：自动确定所述红外触发器在检测平台基准面上的位置；步骤S3，物体定位：根据所述红外触发器位置扫描定位分割提取待测物体点云；步骤S4，体积测量：结合步骤S2中的检测平台基准面对所述步骤S3中的待测物体点云进行体积测量。

【技术特征摘要】
1.一种基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，基于检测平台方位布置安装3D相机，由安装于检测平台平面的红外触发器控制所述3D相机对待测物体进行抓拍采集；步骤S2，初始配置：自动确定所述红外触发器在检测平台基准面上的位置；步骤S3，物体定位：根据所述红外触发器位置扫描定位分割提取待测物体点云；步骤S4，体积测量：结合步骤S2中的检测平台基准面对所述步骤S3中的待测物体点云进行体积测量。2.如权利要求1所述的基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，其特征在于，在所述步骤S1中，将所述3D相机垂直俯视架设于检测平台的平面上方，其中，所述3D相机的像平面中心正对所述待测平台中心，且相机图像行向方向与检测平台的待检测物体运动方向平行。3.如权利要求1所述的基于3D相机的动态物体定位与体积测量方法，其特征在于，在所述步骤S2中，采用基于平面聚类的平台平面检测与基于测试物品分割的触发线精确定位方法进行初始配置：步骤S21，分析由触发器触发抓拍到的深度点云数据，计数点云到基准面的垂直位移即为h(X,Y,Z)＝fxX+fyY+fzZ+fd，得到位于基准面上方的点云，完成初步平面分割，其中，fx2+fy2+fz2＝1，M(X,Y,Z)为在相机坐标下三维点云坐标值，fxX+fyY+fzZ+fd＝0；步骤S22，通过下式计算点云在基准面上的投影点，保留落在初始ROI区域内的分割点云，采用欧拉聚类方法提取分割点云中最大的点云目标，并将距离图像中心点云最远的目标点标记为触发线位置， M ‾ ( X ‾ , Y ‾ , Z ‾ ) = M ( X , Y , Z ) - h ( X , ...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨恒，张政，张超峰，李晓波，王永超，何浩，
申请(专利权)人：北京正安维视科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11