托盘识别方法、装置、存储介质及智能叉车设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种托盘识别方法、装置、存储介质及智能叉车设备，所述方法包括：获取智能叉车在行进过程中与托盘的距离信息；当智能叉车与托盘的距离信息小于预设的距离阈值时，获取托盘的图像数据，并对图像数据中的像素进行分类，得到类别矩阵；对类别矩阵与预设的托盘类别模板进行模板匹配，从图像数据中识别出托盘的感兴趣区域；提取托盘感兴趣区域内托盘的托盘参数，根据所述托盘参数计算出托盘的姿态参数。本发明专利技术能够快速、准确的识别出托盘的感兴趣区域，并根据托盘的感兴趣区域内托盘的托盘参数计算出托盘的姿态参数，以便于智能叉车靠近托盘时快速准确的确定托盘的拾取位置，提高了智能叉车的工作效率。提高了智能叉车的工作效率。提高了智能叉车的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
托盘识别方法、装置、存储介质及智能叉车设备


[0001]本专利技术涉及智能叉车智能控制领域，尤其涉及一种托盘识别方法、装置、存储介质及智能叉车设备。

技术介绍

[0002]随着计算机与机器人技术的快速发展，智能叉车在物流行业中的广泛应用，标志着仓储物流技术向自动化和智能化发展。但在非结构化仓库的复杂环境中，受到作业流程、设备精度、人工作业等因素影响，托盘码放的位置和姿态存在着较大的不确定性，导致智能叉车无法快速、准确的识别托盘的拾取位置，无法满足仓储物流产业高效的作业需求。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种托盘识别方法、装置、存储介质及智能叉车设备。
[0004]本专利技术的一个方面，提供了一种托盘识别方法，所述方法包括：
[0005]获取智能叉车在行进过程中与托盘的距离信息；
[0006]当智能叉车与托盘的距离信息小于预设的距离阈值时，获取托盘的图像数据，并对图像数据中的像素进行分类，得到类别矩阵；
[0007]对所述类别矩阵与预设的托盘类别模板进行模板匹配，从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种托盘识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取智能叉车在行进过程中与托盘的距离信息；当智能叉车与托盘的距离信息小于预设的距离阈值时，获取托盘的图像数据，并对图像数据中的像素进行分类，得到类别矩阵；对所述类别矩阵与预设的托盘类别模板进行模板匹配，从图像数据中识别出托盘的感兴趣区域；提取托盘感兴趣区域内托盘的托盘参数，根据所述托盘参数计算出托盘的姿态参数，以使智能叉车根据所述托盘的姿态参数对所述托盘进行准确拾取。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据托盘信息、放置于托盘上的物料信息以及托盘与地面的空间、尺寸关系建立托盘类别模板，所述托盘类别模板为基于托盘上的物料信息和托盘与地面的空间、尺寸关系对托盘进行标识的描述信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述托盘信息包括托盘编号、托盘尺寸和托盘孔位置中的一项或多项；所述对所述类别矩阵与预设的托盘类别模板进行匹配，从图像数据中识别出托盘的感兴趣区域包括：基于小孔成像模型根据智能叉车与托盘之间的距离、托盘尺寸计算压缩网格尺寸；对类别矩阵和类别模板基于压缩网格尺寸进行压缩，得到压缩后的类别矩阵和压缩后的类别模板；通过卷积运算计算压缩后的类别矩阵中各个像素和压缩后的类别模板的匹配值；当匹配值大于预设的匹配阈值时，则将当前像素对应的区域作为托盘的感兴趣区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智能叉车在行进过程中与托盘的距离信息包括：获取托盘的深度图像及彩色图像；从彩色图像中识别出托盘的位置区域；根据深度图像的深度信息确定智能叉车距离托盘的位置区域的距离，获得初始距离。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述托盘参数包括托盘的支架坐标；所述提取托盘感兴趣区域内托盘的托盘参数，根据所述托盘参数计算出托盘的姿态参数包括：将所述托盘的支架坐标输入到预设的托盘姿态计算模型，以计算出托盘待拾取侧面的中心坐标以及托盘相对...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯书玉，李博，张喜斌，陈芷晴，吴志伟，李德权，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：