一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法技术

本发明专利技术公开了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，包括如下步骤：S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断。本发明专利技术能够对物品无规则分布进行分拣，效率高，错误率低，有利于物流环境的成长。

【技术实现步骤摘要】
一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法
本专利技术涉及一种图像处理
，特别是涉及一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法。
技术介绍
生产力高度发达的社会，无论是工业生产还是因此带动的物流行业，都有大量的物品需要经过分拣环节才能进行分配运输，且分拣系统的规模越来越大，分拣能力也越来越强。分拣大致可以分为分类和拣边两种行为，包括人工分拣和机械分拣以及智能自动分拣。人工分拣效率低下，作业成本高；机械分拣仍然需要人工操作；只有智能自动分拣通过计算机控制机器人对物品实现自动化、机械化、连续性好、高效率、误差低的分拣。传统的智能机器人分拣只能够针对大小、形状、摆放一致的物品。具体而言，机器人只能对摆放整齐的物品识别能力强，而无法识别随机杂乱无章的物品。随着科技信息的快速发展，物流行业进入了快速发展时期，对于大货量的不同高度物品的分拣也逐渐成为该行业的巨大压力。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法。为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术公开了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，包括如下步骤：S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断。在本专利技术的一种优选实施方式中，所述S1包括：S21，对拍摄的物品图像按照时间先后顺序进行排序，分别为其中n为正整数，物品图像的拍摄时间ti-1早于物品图像的拍摄时间ti，i为不大于n的正整数；按照顺序时间先后顺序排列可以防止拍摄图片混乱，提高处理效率。S22，获取参照抓取物品在不同视角下拍摄的图像信息：S221，以摄像头所在平面为XY平面，以垂直于摄像头平面为Z轴，建立拍照三维坐标系XYZ；确定参照抓取物品的主视图，将建立的拍照三维坐标系XYZ原点复制并平移至参照抓取物品上，形成参考三维坐标系xyz；确定参考三维坐标系xyz有助于参照抓取物品旋转时的参考对象，提高拍摄效率。主视图图像信息：其中，表示在主视图状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；p、q、l为正整数；p′为不大于p的正整数，q′为不大于q的正整数，l′为不大于l的正整数；S222，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；0＜θx＜2π，规定逆时针旋转为正，顺时针旋转为负；S223，以参照抓取物品绕y轴旋转θy角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕y轴旋转θy角度状态下且参照抓取物品与摄像头距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；0＜θy＜2π；S224，以参照抓取物品绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕z轴旋转θz角度状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；0＜θz＜2π；S225，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度且绕y轴旋转θy角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕y轴旋转θy角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；S226，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度且绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕z轴旋转θz角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；S227，以参照抓取物品绕y轴旋转θy角度且绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕y轴旋转θy角度、绕z轴旋转θz角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；S228，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕y轴旋转θy角度且绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕y轴旋转θy角度、绕z轴旋转θz角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；获取参照抓取物品不同角度拍摄的图片，增加数据库的容量，提高参照抓取物品的对比强度。S23，计算参考抓取图像在不同角度下的视野度：其中，(x′,y′,z′)为摄像头所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，δx、δy、δz、δx′、δy′和δz′为自然数；为参照抓取物品上的特征点所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，为参照抓取物品上特征点的总个数，为参照抓取物品拍摄面上的特征点所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，为拍摄面特征点的总个数；为在坐标处的清晰度；S24，计算待抓取图像的视野度：其中，(x′,y′,z′)为摄像头所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，δx″、δy″和δz″为自然数；为待抓取物品上的特征点所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，为待抓取物品上特征点的总个数，为在坐标处的清晰度；η为清晰度因子；该视野度的算法简单，降低了计算量，提高效率，增强鲁棒性。S25，若待抓取物品的视野度匹配特征大于或等于参考抓取物品的视野度匹配特征，则该待抓取物品为抓取物品；待抓取物品的视野度匹配特征的计算方法为：其中，为坐标和(x′,y′,z′)连线与摄像头平面所成的角度；k1为第一匹配特征常数；为坐标对应在拍摄图像中的坐标；参考抓取物品的视野度匹配特征的计算方法为：其中，为坐标和(x′,y′,z′)连线与摄像头平面所成的角度；k2为第二匹配特征常数且k2＜k1；为坐标对应在参考抓取图像中的坐标。匹配特征的计算冗余量小，提高反馈速度。在本专利技术的一种优选实施方式中，清晰度其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7和a8为清晰度状态因子；AMain_View′、和分别对应为AMain_View、和中的像素和。清晰度可以快速反应待抓取图像与参照抓取物品图像的相似度，提高工作效率。在本专利技术的一种优选实施方式中，将建立的拍照三维坐标系原点复制并平移至参照抓取物品重心上。有利于参照抓取物品旋转时，降低拍摄的时间，节约成本。在本专利技术的一种优选实施方式中，参照抓取物品与摄像头的距离计算方法为：其中，(x′,y′,z′)为摄像头所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标，(x″,y″,z″)为参照抓取物品重心所在拍照三维坐标系XYZ中的坐标。综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：本专利技术能够对物品无规则分布进行分拣，效率高，错误率低，有利于物流环境的成长。附图说明图1是本专利技术流程示意框图。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，仅用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。本专利技术公开了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，如图1所示，包括如下步骤：S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断。

【技术特征摘要】
1.一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断。2.根据权利要求1所述的用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，其特征在于，所述S1包括：S21，对拍摄的物品图像按照时间先后顺序进行排序，分别为其中n为正整数，物品图像的拍摄时间ti-1早于物品图像的拍摄时间ti，i为不大于n的正整数；S22，获取参照抓取物品在不同视角下拍摄的图像信息：S221，以摄像头所在平面为XY平面，以垂直于摄像头平面为Z轴，建立拍照三维坐标系XYZ；确定参照抓取物品的主视图，将建立的拍照三维坐标系XYZ原点复制并平移至参照抓取物品上，形成参考三维坐标系xyz；主视图图像信息：其中，表示在主视图状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；p、q、l为正整数；p′为不大于p的正整数，q′为不大于q的正整数，l′为不大于l的正整数；S222，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；0＜θx＜2π，规定逆时针旋转为正，顺时针旋转为负；S223，以参照抓取物品绕y轴旋转θy角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕y轴旋转θy角度状态下且参照抓取物品与摄像头距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；0＜θy＜2π；S224，以参照抓取物品绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕z轴旋转θz角度状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；0＜θz＜2π；S225，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度且绕y轴旋转θy角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕y轴旋转θy角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；S226，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度且绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕z轴旋转θz角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；S227，以参照抓取物品绕y轴旋转θy角度且绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕y轴旋转θy角度、绕z轴旋转θz角度且参照抓取物品与摄像头的距离为Ll′时，在实时图像坐标(xp′,yq′)处的特征信息；S228，以参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕y轴旋转θy角度且绕z轴旋转θz角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x轴旋转θx角度、绕y轴旋转θy...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雪冰，
申请(专利权)人：重庆巴奥科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50