【技术实现步骤摘要】
一种用于AGV的单目视觉偏差检测方法及装置
本专利技术属于物流自动化
，具体涉及一种用于AGV的单目视觉偏差检测方法及装置。
技术介绍
近年来随着智慧物流的兴起，为满足“作业无人化”的要求，无人仓应运而生。AGV作为无人仓中货物入库、分拣、出库等操作的载体，在无人仓中得到了广泛的应用。但惯性导航AGV因传感器误差具有累积效应。因此需要一种结果准确，稳定性高，抗干扰能力强的偏差检测装置来消除累积误差。为消除累计误差，目前使用的二维码偏差检测方法其优点在于含有丰富的信息量，在实现偏差检测的同时还可以实现定位；但是也因为其信息量丰富，导致其抗干扰能力不足，当受到强光干扰导致二维码边界模糊不清时会丢失大量的有用信息，受到污渍干扰时无法提取有用信息，从而导致偏差检测失败。同时这种定位方法还存在着设备维护困难，成本高昂，不利于节约企业的生产成本等缺点。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：提供一种用于AGV的单目视觉偏差检测方法及装置，在满足使用精度的同时，能够提高AGV的抗干扰能力。本专利技术为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种用于AGV的单目视觉偏差检测方...
【技术保护点】
1.一种用于AGV的单目视觉偏差检测方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、对采集到的图像数据进行灰度处理，得到灰度数据；所述的图像数据是对信标进行摄像获取的，信标中含有三个定位块，每个定位块为至少具有一组垂直对称轴的图形，且三个定位块的中心点可以构成一个笛卡尔坐标系；S2、对采集的图像数据进行取样，得到样本图像数据，以样本图像数据计算动态分割阈值T，对灰度数据进行阈值分割，获取二值图像；S3、对二值图像进行筛选，对可能是前景噪声的对象进行形态学滤波，滤波后的像素点重新进行阈值分割；所述的可能是前景噪声的对象，是指满足一定像素值范围的像素点；S4、使用栅格对S3获取的图像进...
【技术特征摘要】
1.一种用于AGV的单目视觉偏差检测方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、对采集到的图像数据进行灰度处理，得到灰度数据；所述的图像数据是对信标进行摄像获取的，信标中含有三个定位块，每个定位块为至少具有一组垂直对称轴的图形，且三个定位块的中心点可以构成一个笛卡尔坐标系；S2、对采集的图像数据进行取样，得到样本图像数据，以样本图像数据计算动态分割阈值T，对灰度数据进行阈值分割，获取二值图像；S3、对二值图像进行筛选，对可能是前景噪声的对象进行形态学滤波，滤波后的像素点重新进行阈值分割；所述的可能是前景噪声的对象，是指满足一定像素值范围的像素点；S4、使用栅格对S3获取的图像进行分割，对所有栅格单元遍历，含有前景色的栅格单元组成集合S；S5、对集合S中的元素进行聚类，分离定位块；S6、采用平均值法求取定位块的中心点坐标；S7、依据定位块的中心点坐标建立图像坐标系与像素坐标系之间的空间转换关系模型，解算偏差。2.根据权利要求1所述的用于AGV的单目视觉偏差检测方法，其特征在于：所述的S1具体的，逐行逐列的对每个像素进行灰度处理，灰度处理方法为：g(x，y)＝afR(x，y)+bfG(x，y)+cfB(x，y)约束条件为：a，b，c均为正整数；fR(x，y)、fG(x，y)、fB(x，y)为像素f(x，y)的R、G、B分量，g(x，y)为灰度处理后的数据。3.根据权利要求1所述的用于AGV的单目视觉偏差检测方法，其特征在于：所述的S2具体包括：2.1、根据步骤S1得到的数据，使用最大内间方差法来计算动态分割阈值T，计算方法为：假设所采用的样本像素被分为1，2，……，m级，灰度值i的像素数为n，则总像素数N可用公式表示：各像素值出现的概率Pi满足公式：选取一个整数K将像素分为两组，C0＝{1，2，……，k}，C1＝{k+1，k+2，……，m}，则两组之间的方差公式：σ2(k)＝ω0ω1(μ1-μ0)2式中：ω0为C0发生的概率，μ0为C0的均值，ω1为C1发生的概率，μ1为C1的均值，从(1，2，……，m)之间改变K，求使方差最大值时的K，得到maxσ2(k)时的K值即为动态分割阈值T；2.2、根据步骤S1得到的数据以及2.1得到的动态分割阈值T，按照如下方法获取...
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