【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法及系统
[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法及系统。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提到了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]针对货物需要装托运输，例如瓷砖产品。这类货物从生产线进入存储仓库或由仓库运发货给经销商，需要进行出入库登记。在传统的物流仓储中，堆垛的信息主要由人工进行采集，当运输货物堆垛时，需要现场的工作人员亲自清点本托货物的数量。当货物流量较大时，人力资源就会相应增多，对整体成本和工作效率有较大影响，同时还有可能由于时间紧张造成计数不准确的问题。
[0004]现有的智能统计的方法有机械式计数、RFID计数。
[0005]机械式计数器用累加记录仪器记录叉车运输的次数。机械式计数只适用于输送单个箱体的仓库，若以堆垛为单位进行输送，堆垛的货物数量必须一样，而且无法识别货物的其他属性，例如尺寸规格等。
[0006]RFID计数采用RFID技术，将RFID标签贴在木托或...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法，其特征是，包括：获取由两个摄像头同步实时采集的移动叉车上堆垛货物的图像；其中，第一摄像头以顶视角度安装在门式框架的正上方居中位置；第二摄像头以侧视角度安装在门式框架的侧面；所述图像，包括：货物的顶面图像和货物的侧面图像；所述图像，包括：二维图像和深度图像；从若干幅货物的顶面图像中，选取堆垛区域处于顶面图像最佳位置的最佳顶面图像；从若干幅获取的侧面图像中，选取与所述最佳顶面图像相同时刻拍摄的侧面图像作为最佳侧面图像；对最佳顶面图像和最佳侧面图像进行图像分割处理，得到货物在叉车上堆垛的状态；根据货物在叉车上堆垛的状态，计算出货物的箱子尺寸，并计算出箱子的数量。2.如权利要求1所述的基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法，其特征是，所述方法还包括：根据货物的坐标运动轨迹，判断出堆垛的进出仓状态。3.如权利要求1所述的基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法，其特征是，从若干幅货物的顶面图像中，选取堆垛区域处于顶面图像最佳位置的最佳顶面图像；其中，最佳位置的确定方式为：采用训练后的图像识别网络对顶面二维图像中的堆垛区域进行实时识别；选择顶面图像的堆垛区域中心位置，距离顶面图像中心位置最近的图像，作为最佳顶面图像。4.如权利要求1所述的基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法，其特征是，对最佳顶面图像和最佳侧面图像进行图像分割处理，得到货物在叉车上堆垛的状态；具体包括：采用训练后的图像分割网络，对最佳顶面图像和最佳侧面图像进行图像分割处理，得到货物在叉车上不同堆垛状态的图像；其中，货物在叉车上堆垛的状态，包括：横放类、纵放类和平放类。5.如权利要求1所述的基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法，其特征是，根据货物在叉车上堆垛的状态，计算出货物的箱子尺寸；其中，如果货物在叉车上堆垛的状态为横放类，则箱子尺寸的计算过程包括：计算顶面分割图像中的横放类区域Y轴方向尺寸；计算侧面分割图像中的横放类区域Y轴方向尺寸；顶面分割图中横放类的Y轴方向尺寸是瓷砖的长或宽，侧面横放类区域在Y轴方向尺寸是瓷砖的宽或长；得出瓷砖的长和宽的尺寸后，通过预设的箱子尺寸表，查表得出箱子的高度。6.如权利要求1所述的基于机器视觉的堆垛信息实时识别方法，其特征是，根据货物在叉车上堆垛的状态，计算出货物的箱子尺寸；其中，如果货物在叉车上堆垛的状态为纵放类，则箱子尺寸的计算过程包括：找到箱子堆垛区域的最小外接矩形；针对最小外接矩形的两条边分别计算长度；对其中一对平行的两条边分别取N个等距的点；并将第一条边的点与对应第二条边的点进行两两连接，得到N条线；基于深度图像，计算N条线的长度；
针对这N条线，分别去掉最长和最短的2个，求剩下N
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4条长度的平均值，将平均值作为平行线之间的距离，是为矩形的一条边长；计算矩形的另一条边长...
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