一种基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法，在粮箱边缘布置多个深度相机，用于采集粮箱内装载的状态信息；构建粮箱体角落处的3D模型图，对3D模型图进行多视角采样，形成模版库，该模版库用于模版匹配；对多个深度相机进行标定，构建深度相机与粮箱坐标系之间的映射关系；对多个深度相机采集到的点云进行滤波降噪处理，得到粮箱有效点云信息；对粮箱有效点云信息进行点云融合，得到粮箱内装载的粮食空间分布信息。本发明专利技术实现基于模板匹配的深度相机的标定方法，同时对点云实现滤波降噪处理，能够有效对装载状态进行检测；通过视觉识别检测粮箱装载状态，能够准确的描述粮食在粮箱内的空间分布状态，适用性强，便于维护。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法
本专利技术涉及视觉识别三维重建在农机协同作业领域，具体地说是一种基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法。
技术介绍
农机作业与运维智能管理是农业生产方式转变、农机企业转型升级、农机作业服务提质增效的重要技术支撑。我国农业生产全程机械化发展迅速，但农机调度与协同作业决策方法缺乏，农机工况数据积累不足，故障预警及诊断准确率不高，作业质量难以定量评价，导致农机作业效率低、效益差，运维成本高，作业质量难以满足农艺要求。发展农机协同作业，加速农业自动化、智能化转变，本专利技术应用于收获机—运粮车协同作业控制系统中，为装载过程实现无人化操作提供解决方案。为提高收获机—运粮车主从协同作业的效率和监控能力，需要重点解决运粮车粮箱谷物装载情况的动态检测问题。协同作业控制中，既要避免粮食谷物散落到运粮车粮箱之外，又要保证谷物在粮箱中均匀装载，这就需要实时识别粮箱的装载状态以实现收获机与运粮车相对位置的动态调整。在现有的技术方法中，对粮箱装载状态的检测主要以下三种方法：机械式传感器、超声波传感器、压力传感器。上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1:在粮箱边缘布置多个深度相机，用于采集粮箱内装载的状态信息；/n步骤2:构建粮箱体角落处的3D模型图，对3D模型图进行多视角采样，形成模版库，该模版库用于模版匹配；/n步骤3:对多个深度相机进行标定，通过模版匹配，构建深度相机与粮箱坐标系之间的映射关系；/n步骤4:对多个深度相机采集到的点云进行滤波降噪处理，得到粮箱有效点云信息；/n步骤5:对粮箱有效点云信息进行点云融合，得到粮箱内装载的粮食空间分布信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1:在粮箱边缘布置多个深度相机，用于采集粮箱内装载的状态信息；
步骤2:构建粮箱体角落处的3D模型图，对3D模型图进行多视角采样，形成模版库，该模版库用于模版匹配；
步骤3:对多个深度相机进行标定，通过模版匹配，构建深度相机与粮箱坐标系之间的映射关系；
步骤4:对多个深度相机采集到的点云进行滤波降噪处理，得到粮箱有效点云信息；
步骤5:对粮箱有效点云信息进行点云融合，得到粮箱内装载的粮食空间分布信息。


2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法，其特征在于：所述深度相机的适用场景包括室外，且有效识别范围涵盖粮箱范围。


3.根据权利要求1所述的基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法，其特征在于：所述对3D模型图进行多视角采样：应用PCL点云库对3D模型图的特定视角采集模型点云。


4.根据权利要求1所述的基于视觉识别的运粮车粮箱装载状态检测方法，其特征在于：所述模版库包括：特定视角采样的点云以及虚拟相机与...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卓，赵泳嘉，白晓平，胡河春，奚文龙，杨亮，刘丹，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21