一种PDS托盘智能识别定位系统及其工作方法技术方案

本发明专利技术公开了一种PDS托盘智能识别定位系统及其工作方法，涉及识别定位技术领域，包括数据库、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块、托盘定位模块以及控制中心；所述数据库，用于建立托盘点云模型；所述图像采集模块，用于获取托盘所在空间的图片；所述图像预处理模块，用于对图像采集模块所获取到的托盘所在空间的图片进行预处理；所述图像分析模块，用于对预处理照片进行图像分析；所述托盘定位模块，用于对托盘的具体位置进行定位。用于对托盘的具体位置进行定位。用于对托盘的具体位置进行定位。

【技术实现步骤摘要】
一种PDS托盘智能识别定位系统及其工作方法


[0001]本专利技术属于识别定位
，具体是一种PDS托盘智能识别定位系统及其工作方法。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术在工业智能化领域的应用，如何实现如智能叉车对托盘的智能化识别、抓取，是实现自动驾驶叉车全过程闭环的关键一环。PalletDetectSystem，简称PDS系统，是一个检测、识别和定位物流托盘的智能化工业系统，该系统能够计算托盘位置坐标与朝向角度、托盘上货物以及周边货架与系统的距离、角度以及高度等信息；
[0003]在现有的技术中，针对物流托盘的自动化识别技术，多采用图像识别方法，但该方法对环境光线照射有一定的要求，且无法稳定的获取精确的托盘空间位置。另一种方法为利用深度相机对托盘进行三维成像并通过深度学习识别托盘点云模型，该方法精确度较高但计算耗时长，为了解决上述问题，现提供一种PDS托盘智能识别定位系统及其工作方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种PDS托盘智能识别定位系统及其工作方法。
[0005]本专利技术需要解决的问题：如何使得托盘空间能够被稳定获得的同时，还能使得托盘识别定位的过程保持高精度和高效率；
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种PDS托盘智能识别定位系统，包括数据库、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块、托盘定位模块以及控制中心；
[0007]所述数据库，用于建立托盘点云模型；
[0008]所述图像采集模块，用于获取托盘所在空间的图片；
[0009]所述图像预处理模块，用于对图像采集模块所获取到的托盘所在空间的图片进行预处理；
[0010]所述图像分析模块，用于对预处理照片进行图像分析；
[0011]所述托盘定位模块，用于对托盘的具体位置进行定位。
[0012]进一步地，托盘点云模型的建立过程包括：首先导入托盘的基本信息与托盘的参考照片，并将托盘的参考照片进行云点化处理，从而获得云点化处理照片；然后根据获得的云点化照片，形成托盘的三维图像；最后根据托盘的三维图像进行深度学习识别，并形成托盘点云模型。
[0013]进一步地，托盘所在空间的图片的获取过程包括：在托盘所在空间的正前方设置深度相机；然后根据深度相机的拍摄范围，并选中深度相机的拍摄范围的中心区域将选中的中心区域的中心点对准托盘所在空间的中心点；最后连续拍摄若干张托盘所在空间的图片。
[0014]进一步地，深度相机的拍摄范围的中心区域形状为矩形。
[0015]进一步地，对托盘所在空间的图片的预处理过程包括：首先获取若干张托盘所在
空间的图片中分辨率最高的图片，并标记为预选照片；然后将预选照片进行云点化处理，得到预选照片的云点化处理照片；并将预选照片的云点化处理照片中托盘部分的云点区域高亮标记为托盘照片；之后将预选照片的云点化处理照片的高亮标记区域以外的区域进行反选处理，获得环境图片。
[0016]进一步地，图像分析的过程包括：首先建立临时信息匹配区间，在临时信息匹配区间内，将托盘照片与数据库中的托盘点云模型进行匹配，并将与托盘照片匹配度最高的托盘点云模型进行标记；根据所标记的托盘点云模型，从而获得托盘的基本信息。
[0017]进一步地，托盘的定位过程包括：在临时信息匹配区间内将托盘点云模型中的托盘区域进行标记，并对其余部分进行反选；将反选的部分标记为环境点云模型，并将环境图片与环境点云模型进行匹配，从而获得匹配结果。
[0018]进一步地，环境图片与环境点云模型的匹配过程包括：对环境点云模型中的云点分布进行标记；将环境图片中的云点分布与环境点云模型中的云点分布进行匹配；以环境点云模型中云点分布的中心云点为基点，然后将环境图片中的云点分布的中心点与基点相结合；通过深度学习识别，对其他云点进行调整矫正；根据对应云点的位置以及重合数量，判断托盘所在空间的准确位置及状态。
[0019]一种基于PDS托盘智能识别定位系统的定位方法，包括以下步骤：
[0020]步骤一：在数据库内建立不同种类的托盘所对应的托盘点云模型；
[0021]步骤二：通过深度相机获取若干张托盘照片，然后对托盘照片进行预处理；
[0022]步骤三：将预处理后的照片与托盘点云模型进行匹配，从而获得托盘信息；
[0023]步骤四：根据托盘信息，对托盘的位置进行定位。
[0024]本专利技术的有益效果：
[0025]1、通过图像预处理模块对图像采集模块所获取到的若干张图片进行预处理，首先获取这些照片的分辨率，从而获取其中清晰度最好的一张照片作为预选照片，从而能够为后续对图片的分析过程提供更好的保障，另一方面，图像预处理模块还对预选照片进行云点化处理，从而获得云点化处理照片，根据所获得的云点化处理照片，将照片中的托盘部分的云点区域和托盘部分以外的区域进行区别，从而使得托盘图片与托盘所在的环境图片进行分开，能够进一步降低环境对托盘的定位分析造成的影响，从而为提高托盘定位精确度提供基础。
[0026]2、建立了一个临时信息匹配区间，对托盘照片和环境照片的分析以及对托盘的定位，均在临时信息匹配区间内完成，当在该临时匹配区间内完成了对托盘照片和环境照片的分析以及对托盘的定位后，直接生成分析结果和匹配结果，并发送至控制中心，同时临时匹配区间自动清除从而大大的提高了系统的运行内存的使用效率，避免了系统因为长期运行造成大量数据残留，造成系统分析过程的速度降低，大大缩短了托盘定位的时间，且该方法不依赖托盘具体尺寸，针对不同种类的托盘具有较强的适用性。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以
根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1为一种PDS托盘智能识别定位系统的原理框图。
具体实施方式
[0029]如图1所示，一种PDS托盘智能识别定位系统，包括数据库、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块、托盘定位模块以及控制中心；
[0030]在数据库内建立托盘点云模型，托盘点云模型的建立过程包括以下步骤：
[0031]步骤S1：导入托盘的基本信息，同时导入托盘的参考照片，并将托盘的参考照片进行云点化处理，从而获得云点化处理照片；托盘的基本信息包括但不限于托盘的型号、规格以及大小；
[0032]步骤S2：根据获得的云点化照片，形成托盘的三维图像；
[0033]步骤S3：根据托盘的三维图像进行深度学习识别，并形成托盘点云模型。
[0034]在具体操作过程中，将不同种类的托盘的参考照片依次导入至系统中，然后将照片进行云点化处理，根据云点化处理后的照片形成托盘的三维图像，最后生成对应的托盘点云模型；通过在数据库内建立各种托盘点云模型，从而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种PDS托盘智能识别定位系统，其特征在于，包括数据库、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块、托盘定位模块以及控制中心；所述数据库，用于建立托盘点云模型；所述图像采集模块，用于获取托盘所在空间的图片；所述图像预处理模块，用于对图像采集模块所获取到的托盘所在空间的图片进行预处理；所述图像分析模块，用于对预处理照片进行图像分析；所述托盘定位模块，用于对托盘的具体位置进行定位。2.根据权利要求1所述的一种PDS托盘智能识别定位系统，其特征在于，托盘点云模型的建立过程包括：首先导入托盘的基本信息与托盘的参考照片，并将托盘的参考照片进行云点化处理，从而获得云点化处理照片；然后根据获得的云点化照片，形成托盘的三维图像；最后根据托盘的三维图像进行深度学习识别，并形成托盘点云模型。3.根据权利要求2所述的一种PDS托盘智能识别定位系统，其特征在于，托盘所在空间的图片的获取过程包括：在托盘所在空间的正前方设置深度相机；然后根据深度相机的拍摄范围，并选中深度相机的拍摄范围的中心区域，将选中的中心区域的中心点对准托盘所在空间的中心点；最后连续拍摄若干张托盘所在空间的图片。4.根据权利要求3所述的一种PDS托盘智能识别定位系统，其特征在于，深度相机的拍摄范围的中心区域形状为矩形。5.根据权利要求3所述的一种PDS托盘智能识别定位系统，其特征在于，对托盘所在空间的图片的预处理过程包括：首先获取若干张托盘所在空间的图片中分辨率最高的图片，并标记为预选照片；然后将预选照片进行云点化处理，得到预选照片的云点化处理照片；并将预选照片的云点化处理照片中托盘部分的云点区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋琦，丁冠宇，
申请(专利权)人：杭州派珞特智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：