堆状物料体积识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种堆状物料体积识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像；基于所述多组双目结构光传感器的安装方案预先确定的计算参数对所述多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像；提取所述第二结构光图像的图像特征并基于所述图像特征建立所述目标堆状物料的三维模型；基于所述三维模型计算所述目标堆状物料的体积。由此，基于多组双目结构光传感器对堆状物料进行体积识别，能够快速、准确、适应识别任意大小料仓的堆状物料的体积，减少人力成本。减少人力成本。减少人力成本。

【技术实现步骤摘要】
堆状物料体积识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及物料体积测量
，尤其涉及一种堆状物料体积识别方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前针对料仓中堆状物料的体积识别往往采用人工测算的方式。物料仓库存放的面积大、料堆表面不平，采用人为划定高度线，人为丈量，凭借经验粗略估算。这种方式存在工作量大、耗费人力、测量误差大、测量时间长的问题，不利于料仓物料管理统计工作。

技术实现思路

[0003]鉴于此，为解决上述技术问题或部分技术问题，本专利技术实施例提供一种堆状物料体积识别方法、装置、电子设备及存储介质。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种堆状物料体积识别方法，包括：获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像；基于所述多组双目结构光传感器的安装方案预先确定的计算参数对所述多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像；提取所述第二结构光图像的图像特征并基于所述图像特征建立所述目标堆状物料的三维模型；基于所述三维模型计算所述目标堆状物料的体积。
[0005]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：向每个双目结构光传感器下发图片采集指令，以使每个双目结构光传感器响应所述图片采集指令通过发射IR光线扫描对应的覆盖区域并拍摄所述覆盖区域的照片，得到所述目标堆状物料对应的多个第一结构光图像。
[0006]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：对所述多个第一结构光图像进行点云数据配准，确定每相邻的两个第一结构光图像之间的重叠度；基于所述重叠度确定每相邻的两个第一光结构图像的待裁剪区域；通过预设的图像处理程序将每相邻的两个第一光结构图像的待裁剪区域裁剪掉，并将裁剪后的多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像。
[0007]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：通过角点检测算法检测每相邻的两个第一结构光图像的有效匹配点以及两个第一结构光图像的总角点数；将所述有效匹配点与所述总角点数的商值作为每相邻的两个第一结构光图像之间的重叠度。
[0008]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：
提取所述第二结构光图像中每个像素点的深度信息；基于所述深度信息，确定每个像素点对应的摄像头镜头到所述目标堆状物料的表面的第一距离信息；基于所述第一距离信息建立所述目标堆状物料的三维模型。
[0009]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：将所述三维模型分割成多个立方体并计算每个立方体的体积；将计算得到的每个立方体的体积之和作为所述目标堆状物料的体积。
[0010]在一个可能的实施方式中，所述方法还包括：将每组双目结构光传感器的摄像头镜头正下方的像素点作为中心点；获取所述中心点到存放所述目标堆状物料的料仓底部的高度信息、所述中心点到其他每个像素点的第二距离信息以及所述中心点到其他每个像素点对应的夹角信息；基于所述高度信息、第二距离信息和夹角信息确定其他每个像素点到存放所述目标堆状物料的料仓底部的深度信息。
[0011]第二方面，本专利技术实施例提供一种堆状物料体积识别装置，包括：获取模块，用于获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像；处理模块，用于基于所述多组双目结构光传感器的安装方案预先确定的计算参数对所述多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像；建立模块，用于提取所述第二结构光图像的图像特征并基于所述图像特征建立所述目标堆状物料的三维模型；识别模块，用于基于所述三维模型计算所述目标堆状物料的体积。
[0012]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的堆状物料体积识别程序，以实现上述第一方面中所述的堆状物料体积识别方法。
[0013]第四方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，包括：所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述第一方面中所述的堆状物料体积识别方法。
[0014]本专利技术实施例提供的堆状物料体积识别方案，通过获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像；基于所述多组双目结构光传感器的安装方案预先确定的计算参数对所述多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像；提取所述第二结构光图像的图像特征并基于所述图像特征建立所述目标堆状物料的三维模型；基于所述三维模型计算所述目标堆状物料的体积。相比于现有的人工测算物料体积出现的工作量大、耗费人力、测量误差大、测量时间长的问题，由本方案，基于多组双目结构光传感器对堆状物料进行体积识别，能够快速、准确、适应识别任意大小料仓的堆状物料的体积，减少人力成本。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例提供的一种堆状物料体积识别方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种堆状物料体积识别方法的流程示意图；
图3为本专利技术实施例提供的一种单传感器吊装示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种多传感器吊装示意图；图5为本专利技术实施例提供的一种图片拼接示意图；图6为本专利技术实施例提供的一种结构光深度图；图7为本专利技术实施例提供的一种三维空间模型图；图8为本专利技术实施例提供的一种堆状物料体积识别装置的结构示意图；图9为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0016]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]为便于对本专利技术实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本专利技术实施例的限定。
[0018]本专利技术实施例提供的一种堆状物料体积识别方法的系统架构主要包括：双目结构光传感器、扰流风扇、USB扩展坞、光纤USB转换传入器、网络交换机、设备安装箱、平板支架、边缘计算终端及其配套算法与软件。
[0019]图1为本专利技术实施例提供的一种堆状物料体积识别方法的流程示意图，如图1所示，该方法具体包括：S11、获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像。
[0020]本专利技术实施例中，双目结构光摄像头的主要硬件有投射仪、相机，通过投射仪主动发射肉眼不可见的IR红外光到被测量物体的表面，然后通过两个相机拍摄被测物体来获取结构光图像，将数据发送到计算单元，通过三角测量原理等数学方法计算获取位置和深度信息。双目结构光具有技术成熟、功耗小、成本低的优点。因此，首先，制定双目结构光传感器IR红外光投影方案：对存放目标堆状物的料仓现场进行踏勘，根据料仓形状、宽度、长度、料仓距离仓顶的距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种堆状物料体积识别方法，其特征在于，包括：获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像；基于所述多组双目结构光传感器的安装方案预先确定的计算参数对所述多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像；提取所述第二结构光图像的图像特征并基于所述图像特征建立所述目标堆状物料的三维模型；基于所述三维模型计算所述目标堆状物料的体积。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多组双目结构光传感器分别采集的目标堆状物料对应的第一结构光图像，得到多个第一结构光图像，包括：向每个双目结构光传感器下发图片采集指令，以使每个双目结构光传感器响应所述图片采集指令通过发射IR光线扫描对应的覆盖区域并拍摄所述覆盖区域的照片，得到所述目标堆状物料对应的多个第一结构光图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多组双目结构光传感器的安装方案预先确定的计算参数对所述多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像，包括：对所述多个第一结构光图像进行点云数据配准，确定每相邻的两个第一结构光图像之间的重叠度；基于所述重叠度确定每相邻的两个第一光结构图像的待裁剪区域；通过预设的图像处理程序将每相邻的两个第一光结构图像的待裁剪区域裁剪掉，并将裁剪后的多个第一结构光图像进行拼接处理，得到拼接后的第二结构光图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述多个第一结构光图像进行点云数据配准，确定每相邻的两个第一结构光图像之间的重叠度，包括：通过角点检测算法检测每相邻的两个第一结构光图像的有效匹配点以及两个第一结构光图像的总角点数；将所述有效匹配点与所述总角点数的商值作为每相邻的两个第一结构光图像之间的重叠度。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取所述第二结构光图像的图像特征并基于所述图像特征建立所述目标堆状物料的三维模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵忠杨，李鑫玉，魏树臣，邓波，常红宾，侯绪彬，刘壮壮，
申请(专利权)人：中建八局第一数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：