本申请涉及一种堆料检测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法通过获取待检测堆料图像，识别待检测堆料图像中的堆料发生区域；根据堆料发生区域识别感兴趣区域；基于边缘检测获取堆料发生区域在感兴趣区域的堆料面积占比；根据堆料面积占比，获取待检测堆料图像对应的堆料检测结果。本申请通过先识别出堆料发生区域以及感兴趣区域，而后基于边缘检测来确定待检测堆料图像中堆料发生区域的堆料面积占比，并进行进一步地堆料检测，摆脱涂料与背景的对比度的要求，从而保证最终堆料检测稳定可靠，提高堆料检测过程的检测准确率。提高堆料检测过程的检测准确率。提高堆料检测过程的检测准确率。
【技术实现步骤摘要】
堆料检测方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及机器人
，特别是涉及一种堆料检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着控制技术的发展，机器人技术也随之不断发展，机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。而喷涂机器人是机器人的一种，只要用于执行自动喷漆或喷涂其他涂料的任务。为了保证喷涂机器人的连续作业，其供料装置需根据喷涂的需求不断供料。传统供料设备一般通过调试来设定一个固定的出料速度或者出料联动方程，参数固定且没有反馈，属开放控制或半闭环控制。但是在实际应用中，作业环境多变，实际需要的工料量变化较大，且为满足一定的作业质量，出料量有一个合适的区间。
[0003]目前一般可以采用闭环方式检测堆料，但是这种方法只能通过视觉检测涂料在视野中的分布面积。例如通过二值化比较涂料与背景的堆料面积占比的方式来进行检测，但该方法对涂料与背景的对比度有较高要求，在多次涂覆作业中，背景可能与涂料同色，导致检测准确率较低。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能提高堆料检测准确率的堆料检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种堆料检测方法，所述方法包括：
[0006]获取待检测堆料图像，识别所述待检测堆料图像中的堆料发生区域；
[0007]根据所述堆料发生区域识别感兴趣区域；
[0008]基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比；
[0009]根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果。
[0010]在其中一个实施例中，所述基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比包括：
[0011]获取所述感兴趣区域内的图像梯度数据；
[0012]根据所述感兴趣区域内的图像梯度数据获取所述堆料发生区域的面积；
[0013]根据所述堆料发生区域的面积与所述感兴趣区域的面积，获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比。
[0014]在其中一个实施例中，所述根据所述感兴趣区域内的图像梯度数据获取所述堆料发生区域的面积包括：
[0015]根据所述图像梯度数据识别所述感兴趣区域中的极值点；
[0016]根据所述极值点构建拟合直线段；
[0017]获取所述拟合直线段相对所述感兴趣区域内感兴趣区域边界的积分，获取所述堆料发生区域的面积。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据所述极值点构建拟合直线段包括：
[0019]根据预设等分数据截取所述极值点中的待拟合点；
[0020]使用RANSAC(Random Sample Consensus，随机抽样一致)算法对所述待拟合点进行分段拟合，构建拟合直线段。
[0021]在其中一个实施例中，所述根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果之前，还包括：
[0022]获取感兴趣区域对应的面积占比目标；
[0023]所述根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果包括：
[0024]根据所述堆料面积占比以及所述面积占比目标，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果。
[0025]在其中一个实施例中，所述根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果之后，还包括：
[0026]根据所述堆料检测结果生成出料控制信号；
[0027]发送所述出料控制信号。
[0028]一种堆料检测方法，所述方法包括：
[0029]获取地坪漆涂敷作业过程的涂料堆料图像，识别所述涂料堆料图像中的堆料发生区域；
[0030]根据所述堆料发生区域，确定所述涂料堆料图像中的感兴趣区域；
[0031]基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比；
[0032]根据所述堆料面积占比，获取所述涂料堆料图像对应的堆料检测结果。
[0033]一种堆料检测装置，所述装置包括：
[0034]数据获取模块，用于获取待检测堆料图像，识别所述待检测堆料图像中的堆料发生区域；
[0035]区域识别模块，用于根据所述堆料发生区域识别感兴趣区域；
[0036]占比计算模块，用于基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比；
[0037]结果获取模块，用于根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果。
[0038]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0039]获取待检测堆料图像，识别所述待检测堆料图像中的堆料发生区域；
[0040]根据所述堆料发生区域识别感兴趣区域；
[0041]基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比；
[0042]根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果。
[0043]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0044]获取待检测堆料图像，识别所述待检测堆料图像中的堆料发生区域；
[0045]根据所述堆料发生区域识别感兴趣区域；
[0046]基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比；
[0047]根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果。
[0048]上述堆料检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取待检测堆料图像，识别待检测堆料图像中的堆料发生区域；根据堆料发生区域识别感兴趣区域；基于边缘检测获取堆料发生区域在感兴趣区域的堆料面积占比；根据堆料面积占比，获取待检测堆料图像对应的堆料检测结果。本申请通过先识别出堆料发生区域以及感兴趣区域，而后基于边缘检测来确定待检测堆料图像中堆料发生区域的堆料面积占比，并进行进一步地堆料检测，摆脱涂料与背景的对比度的要求，从而保证最终堆料检测稳定可靠，提高堆料检测过程的检测准确率。
附图说明
[0049]图1为一个实施例中堆料检测方法的应用环境图；
[0050]图2为一个实施例中堆料检测方法的流程示意图；
[0051]图3为一个实施例中视觉系统的安装示意图；
[0052]图4为一个实施例中涂料边缘打光的原理示意图；
[0053]图5为一个实施例中感兴趣区域的示意图；
[0054]图6为一个实施例中图2中步骤205的子流程示意图；
[0055]图7为一个实施例中图6中步骤603的子流程示意图；
[0056]图8为一个实施例中堆料检测装置的结构框图；
[0057]图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0058]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种堆料检测方法，所述方法包括：获取待检测堆料图像，识别所述待检测堆料图像中的堆料发生区域；根据所述堆料发生区域，确定所述待检测堆料图像中的感兴趣区域；基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比；根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于边缘检测获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比包括：获取所述感兴趣区域内的图像梯度数据；根据所述感兴趣区域内的图像梯度数据，获取所述堆料发生区域的面积；根据所述堆料发生区域的面积与所述感兴趣区域的面积，获取所述堆料发生区域在所述感兴趣区域的堆料面积占比。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述感兴趣区域内的图像梯度数据获取所述堆料发生区域的面积包括：根据所述图像梯度数据识别所述感兴趣区域中的极值点；根据所述极值点构建拟合直线段；获取所述拟合直线段相对所述感兴趣区域内感兴趣区域边界的积分，获取所述堆料发生区域的面积。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述极值点构建拟合直线段包括：根据预设等分数据截取所述极值点中的待拟合点；使用RANSAC算法对所述待拟合点进行分段拟合，构建拟合直线段。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对应的堆料检测结果之前，还包括：获取感兴趣区域对应的面积占比目标；所述根据所述堆料面积占比，获取所述待检测堆料图像对...
【专利技术属性】
技术研发人员：张胜强，刘恒志，付勇，黄泽佳，徐游民，钟望坤，袁新辉，
申请(专利权)人：广东博智林机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：
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