体积测量方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种体积测量方法、装置及系统，涉及体积测量技术领域，上述体积测量方法包括：利用图像传感器获取目标对象的深度图像；其中，深度图像中携带有各个像素点对应的深度距离；确定深度图像中目标对象的各个像素点对应的物理尺寸；其中，物理尺寸包括物理长度、物理宽度和物理高度；基于目标对象的各个像素点对应的物理尺寸确定目标对象的体积。本发明专利技术可以实现对不规则形状货物及随意摆放货物体积的精确测量，提升了货物体积的测量精度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
体积测量方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及体积测量
，尤其是涉及一种体积测量方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]随着智能物流技术的发展，智能仓储系统的应用越来越广泛。物流仓库通常需要管理数以万计的货物，快速、准确地采集货物体积信息能够帮助企业实现精细化管理和提高仓储效率。为了测量货物体积，基于深度传感器的货物体积方法逐渐兴起，目前主要以RGB数据和3D点云作为计算数据。针对摆放规范且形状规则的货物体积测量，现有算法已经实现高精度测量水平，但是，实际物流运输线经常存在不规则形状的货物或者货物随意摆放的现象。
[0003]针对上述情况，专利号为CN109655019A的专利技术专利公开了一种基于深度学习和三维重建的货物体积测量方法，通过获取RGBD数据，利用深度学习在RGBD数据上识别出待测目标，利用点云数据三角化实现体积测量，然而，基于深度学习进修体积测量的计算量大，成本较高，且容易受到光照的影响，测量精度较低。专利号为CN110853092A的专利技术专利公开了一种基于不规则物体的点云量方算法，点云受光线变化影响小，通过获取货物的点云图像，将点云数据分割投影成网格数据计算面积，根据z轴最大最小值等间距分割网格，基于微积分思想计算货物网格单元的体积和，该方案将不规则的货物分割成规则的小目标，但网格分割的大小和规则形状的面积计算会直接影响结果偏大或者偏小，导致货物体积测量精度较低。
[0004]因此，目前针对不规则形状的货物或者随意摆放的货物的体积测量技术，还存在测量精度较低的问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种体积测量方法、装置及系统，能够实现对不规则形状货物及随意摆放货物体积的精确测量，提升了货物体积测量的精度。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供了一种体积测量方法，包括：利用图像传感器获取目标对象的深度图像；其中，所述深度图像中携带有各个像素点对应的深度距离；确定所述深度图像中所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸；其中，所述物理尺寸包括物理长度、物理宽度和物理高度；基于所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸确定所述目标对象的体积。
[0008]进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述确定所述深度图像中所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸的步骤，包括：对所述深度图像进行图像去噪及目标分割，得到所述目标对象的掩码图像；对所述掩码图像中所述目标对象的各个像素点进行深度距离校准，得到所述目标对象各个像素点的校准距离；基于所述校准距离确定各个像素点对应的物理长度和物理宽度；基于所述校准距离及参照面距离
确定所述目标对象各个像素点对应的物理高度；其中，所述参照面距离为所述目标对象所在平面与所述图像传感器之间的垂直距离。
[0009]进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述对所述深度图像进行图像去噪及目标分割，得到所述目标对象的掩码图像的步骤，包括：利用中值滤波对所述深度图像进行数据补洞及噪点去除处理，得到平滑图像；基于所述参照面距离，对所述平滑图像进行直通滤波，得到待分割图像；利用轮廓提取及最小外接矩形框拟合对所述待分割图像进行目标分割，得到所述目标对象的掩码图。
[0010]进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述对所述掩码图像中所述目标对象的各个像素点进行深度距离校准，得到所述目标对象各个像素点的校准距离的步骤，包括：基于第一计算算式，对所述深度距离进行距离校准，得到所述目标对象各个像素点的校准距离；其中，所述第一计算算式为：
[0011][0012]为第i行第j列像素点的校准距离，dis
i，j
为第i行第j列像素点的深度距离，CX为所述图像传感器的光轴在图像坐标系中的横向偏移量，CY为所述图像传感器的光轴在图像坐标系中的纵向偏移量，FX为所述图像传感器的焦距。
[0013]进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述基于所述校准距离确定各个像素点对应的物理长度和物理宽度的步骤，包括：
[0014]基于所述校准距离及第二计算算式，确定各个像素点所对应目标对象表面区域的物理长度；其中，所述第二计算算式为：
[0015][0016]基于所述校准距离及第三计算算式，确定各个像素点所对应目标对象表面区域的物理宽度；其中，所述第三计算算式为：
[0017][0018]W
n
为所述目标对象所覆盖的第n个像素点对应的物理长度，α为所述图像传感器的水平视场角，F
w
为所述深度图像的行像素分辨率，L
n
为所述目标对象所覆盖的第n个像素点对应的物理宽度，β为所述图像传感器的垂直视场角，F
h
为所述深度图像的列像素分辨率，为所述目标对象的第n个像素点的校准距离。
[0019]进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述基于所述校准距离及参照面距离确定所述目标对象各个像素点对应的物理高度的步骤，包括：计算所述参照面距离与所述目标对象各个像素点的所述校准距离之间的差值，得到所述目标对象各个像素点的物理高度。
[0020]进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述基于
所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸确定所述目标对象的体积的步骤，包括：基于所述深度图像中所述目标对象所覆盖的各个像素点对应的物理尺寸确定各个所述像素点对应目标单元的体积；基于各个所述目标单元的体积之和确定所述目标对象的体积。
[0021]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种体积测量装置，包括：图像获取模块，用于利用图像传感器获取目标对象的深度图像；其中，所述深度图像中携带有各个像素点对应的深度距离；尺寸确定模型，用于确定所述深度图像中所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸；其中，所述物理尺寸包括物理长度、物理宽度和物理高度；体积确定模块，用于基于所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸确定所述目标对象的体积。
[0022]第三方面，本专利技术实施例提供了一种体积测量系统，包括：传送带、图像传感器和控制器；所述图像传感器设置于所述传送带上目标位置的正上方；所述传送带用于传输目标对象；所述图像传感器用于在所述目标对象传输至所述目标位置时，获取所述目标对象的深度图像，并将所述深度图像发送至所述控制器；所述控制器包括处理器和存储装置；所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如第一方面任一项所述的方法。
[0023]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0024]本专利技术实施例提供了一种体积测量方法、装置及系统，通过获取目标对象的深度图像，并确定深度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种体积测量方法，其特征在于，包括：利用图像传感器获取目标对象的深度图像；其中，所述深度图像中携带有各个像素点对应的深度距离；确定所述深度图像中所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸；其中，所述物理尺寸包括物理长度、物理宽度和物理高度；基于所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸确定所述目标对象的体积。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述深度图像中所述目标对象的各个像素点对应的物理尺寸的步骤，包括：对所述深度图像进行图像去噪及目标分割，得到所述目标对象的掩码图像；对所述掩码图像中所述目标对象的各个像素点进行深度距离校准，得到所述目标对象各个像素点的校准距离；基于所述校准距离确定各个像素点对应的物理长度和物理宽度；基于所述校准距离及参照面距离确定所述目标对象各个像素点对应的物理高度；其中，所述参照面距离为所述目标对象所在平面与所述图像传感器之间的垂直距离。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述深度图像进行图像去噪及目标分割，得到所述目标对象的掩码图像的步骤，包括：利用中值滤波对所述深度图像进行数据补洞及噪点去除处理，得到平滑图像；基于所述参照面距离，对所述平滑图像进行直通滤波，得到待分割图像；利用轮廓提取及最小外接矩形框拟合对所述待分割图像进行目标分割，得到所述目标对象的掩码图。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述掩码图像中所述目标对象的各个像素点进行深度距离校准，得到所述目标对象各个像素点的校准距离的步骤，包括：基于第一计算算式，对所述深度距离进行距离校准，得到所述目标对象各个像素点的校准距离；其中，所述第一计算算式为：校准距离；其中，所述第一计算算式为：为第i行第j列像素点的校准距离，dis
i，j
为第i行第j列像素点的深度距离，CX为所述图像传感器的光轴在图像坐标系中的横向偏移量，CY为所述图像传感器的光轴在图像坐标系中的纵向偏移量，FX为所述图像传感器的焦距。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述校准距离确定各个像素点对应的物理长度和物理宽度的步骤，包括：基于所述校准距离及第二计算算式，确定各个像素点所对应目标对象表面区域的物理长度；其中，所述第二计算算式为：基于所述校准距离及第三计算算式，...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗凤鸣，李勇基，杜晨光，
申请(专利权)人：洛伦兹北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：