基于深度图像的电力线缆盘自动识别方法技术

本发明专利技术涉及计算机图像处理领域，特别是涉及计算机图像处理在大型仓储的应用领域，更为具体的说是涉及基于深度图像的电力线缆盘自动识别方法，利用深度图像，通过融合不同视场中的特征点，完成各图像之间的特征点匹配，根据机器视觉系统运算分别获取每个线缆盘的中心坐标。并且通过进一步将线缆盘深度图像转换为点云数据，分别获得每个线缆盘中心坐标的空间三维坐标(相机坐标系)，并利用参考点将线缆盘中心点转换成以毫米为单位的装卸场地坐标，从而实现行吊自动化智能装卸作业。从而实现行吊自动化智能装卸作业。

【技术实现步骤摘要】
基于深度图像的电力线缆盘自动识别方法


[0001]本专利技术涉及计算机图像处理领域，特别是涉及计算机图像处理在大型仓储的应用领域，更为具体的说是涉及基于深度图像的电力线缆盘自动识别方法。

技术介绍

[0002]机器视觉是利用计算机模拟人类视觉功能，分析采集图像数据、提取关键信息并进行结构化处理和分析的技术。机器视觉识别系统涵盖光源、图像采集系统、图像处理与智能分析系统以及机械控制系统等，通过相机等图像采集设备获取图像信号并转化成成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，分析目标图像的特征，进而开展拓展分析与应用。
[0003]随着电力物资仓库自动化水平的提升，线缆盘作为电力电缆在仓库中的基本存储单元，受线缆盘本身规格型号差异以及仓库基础设施设备影响，实现全自动无人化装卸搬运作业的难度较大。
[0004]其中一个非常重要的技术难点就是无法在入库过程中准确识别车板上线缆盘的位置。
[0005]因此，应用视觉识别技术，进行不同规格型号线缆盘中心坐标的智能识别，是实现装卸作业自动化的先决条件，也是本领本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于深度图像的电力线缆盘自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在入库卸车区域的不同位置分别设置深度相机，这些不同位置的深度相机对线缆盘分别进行拍摄，形成一组基于不同角度的线缆盘深度图像场景图；步骤2：分别对不同的深度图像场景图进行标注，将待装卸的线缆盘、以及待装卸的线缆盘轮廓边缘和待装卸线缆盘的背景通过不同的颜色标记出来，从而使得每个线缆盘在图像中的区域都是清晰且独立的；步骤3：选取若干特征点，并且分别在每个角度的深度图像场景图中将这些特征点标示出来，然后依据特征点，完成不同角度各深度图像的数据关联；步骤4：利用计算机视觉系统运算得到线缆盘的中心点位置；步骤5：将深度图像场景图转换为点云数据，并且生成中心点位置在相机坐标系(即空间三维坐标系)中的坐标值；步骤6：以深度相机为标定点，获得相机坐标系和实际坐标系之间的转换关系，然后将步骤5中获得的线缆盘中心点位置的空间三维坐标值转换为实际场地坐标值。2.根据权利要求1所述的基于深度图像的电力线缆盘自动识别方法，其特征在于，还包括有步骤7：根据通信协议，将步骤6中获得的线缆盘中心位置处的实际场地坐标值传输给智能行吊，智能行吊按照该实际场地坐标值...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋纪恩，郑建华，郭伟，薛劭节，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：