一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法技术

本发明专利技术涉及一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法，包括以下步骤：无人机群在巡检货柜时先扫描货柜下方的条形码，以获得对应货柜货物的类别以及最大数量，通过对仓库货柜的货物进行拍照，以对货物图像采集、灰度化以及二值化处理，通过滤波方法去除货物图像中的噪声，采用腐蚀方法对货物图像进行形态学处理，使用bwlable函数对被腐蚀的货物图像区域进行标记，统计货物数量，并和已获得的相应货柜的货物数量进行比较，若检测货物数量减少，则去对应补充货物地点，扫描货物上的条形码，对匹配的货物选取搬运至货柜上；若检测到货物数量没有减少，则无人机群继续巡检。本发明专利技术实现了仓库智能化管理以及具有实时性和低成本性，更加有效智能化管理仓库。

A warehouse based UAV replenishment method based on image processing

The invention relates to a warehouse UAV replenishment cargo method based on image processing, which includes the following steps: UAV fleet scans the bar code under the container before inspecting the container, so as to obtain the category and maximum quantity of the corresponding container cargo, and photographs the cargo of the warehouse container in order to collect the cargo image and gray. Degree processing and binarization processing, remove the noise in the cargo image by filtering method, carry on morphological processing to the cargo image by corrosive method, mark the corroded cargo image area by using bwlable function, count the cargo quantity, and compare with the cargo quantity of the corresponding containers obtained, if the cargo is detected. When the quantity of goods decreases, it corresponds to the location of supplementary goods, scans the bar codes on the goods, and carries the matched goods to the container. If the quantity of goods is not decreased, UAVs continue to patrol. The invention realizes intelligent warehouse management, has real-time and low cost, and is more effective in intelligent warehouse management.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法
本专利技术涉及仓库补货
，特别是涉及一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法。
技术介绍
当前仓库货物搬运是仓库管理中不可缺少的一个环节，而一直以来在仓库管理中普遍采用的是人工检测的方法，这种传统的仓库管理方式效率低下，管理人员劳动强度交大，如果仓库空间和货物较大，则需要更高的人力成本。因此，传统的人工管理已经不能适应仓库的现代化智能管理。随着人工智能的发展，以及在仓库空间的密闭性，对无人机的门槛要求较低，对于推广无人机仓库管理具有可行性以及重要的经济意义。目前，较为传统的仓库管理方法是人工巡检仓库，对仓库货柜中缺少货物的货柜进行货物搬运补充，还有一种较为智能的方法是无人机巡视仓库，但通常的做法是将无人机的巡视结果实时传给控制中心，再由控制中心派人补充库存，如沃尔玛的无人机仓库管理，此种仓库管理方法依然需要人力搬运。以上传统的仓库货物人工补充方法具有较高的成本，且需要人工巡检，效率较低下，基于此需要提出一种能适应智能仓库要求的一种方法，做到无人仓库管理。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)无人机群巡检扫描货柜条形码；(2)无人机拍摄货柜货物获得货物图像，并进行预处理；(3)通过滤波方法对预处理后的图像进行去噪；(4)对去噪后的图像进行形态学处理，使得处理后的图像能够完整的呈现货物的形态；(5)通过bwlable函数对形态学处理后的图像进行货物标记；(6)统计标记点，若标记点数量减少，无人机则去补充货物地点进入下一步，否则继续巡检；(7)无人机扫描补充货物地点的货物上的条形码获取匹配的货物，抓取货物将其搬运至货柜，直至数量补充完整。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的仓库无人机补充货物方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)无人机群巡检扫描货柜条形码；(2)无人机拍摄货柜货物获得货物图像，并进行预处理；(3)通过滤波方法对预处理后的图像进行去噪；(4)对去噪后的图像进行形态学处理，使得处理后的图像能够完整的呈现货物的形态；(5)通过bwlable函数对形态学处理后的图像进行货物标记；(6)统计标记点，若标记点数量减少，无人机则去补充货物地点进入下一步，否则继续巡检；(7)无人机扫描补充货物地点的货物上的条形码获取匹配的货物，抓取货物将其搬运至货柜，直至数量补充完整。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的仓库无人机补充货物方法，其特征在于，所述步骤(1)中无人机通过扫描货柜条形码获取货柜上的货物的类别和最大数量。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的仓库无人机补充货物方法，其特征在于，所述步骤(2)中的预处理具体为：先对采集到的货物图像进...

【专利技术属性】
技术研发人员：李龙龙，周武能，闾斯瑶，尤亚锋，
申请(专利权)人：东华大学，
类型：发明
国别省市：上海,31