【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于lng接收站天然气运输，特别是一种自动化装车臂视觉系统。
技术介绍
1、在lng接收站不断建设完善，接收能力稳步提升，陆上lng运输市场需求迫切的背景下，lng接收站尚存在自动化、智能化程度低，装车卸车多依赖人工操作，人工劳动强度大；并且装卸车撬上管线阀门以手动为主，难以和控制室其他系统联动，存在安全隐患。此外，现有的视觉系统定位识别精度不高，影响了装车臂与集管法兰自动对接的精度。因此，三桶油、管家管网等业主单位对装车设备自动控制、智能管控、提高对接精度的需求日益迫切，市场上急需一款可实现自动控制、智能管控的安全可靠、工程适用的自动化装车臂视觉系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对目前现有技术存在的问题，提供一种自动化装车臂视觉系统及其定位策略，能够精确获得运输车集管法兰的精确位姿，从而实现装车臂与集管法兰自动对接。
2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种自动化装车臂视觉系统，所述系统包括激光雷达标定模块、法兰识别定位手眼标定模块、标志物识别定位手眼标定模块、激光雷达法兰识别及人员防闯入模块、法兰识别定位模块和标志物识别定位模块；
3、所述激光雷达标定模块，用于标定激光雷达坐标系和装车臂基坐标系间的齐次矩阵；
4、所述法兰识别定位手眼标定模块，用于标定相机坐标系和装车臂末端坐标系间的齐次矩阵；
5、所述标志物识别定位手眼标定模块，用于标定装车臂末端和装车臂臂上标志物间的齐次矩阵；
6、所述激
7、所述法兰识别定位模块，用于在初步引导后进行精定位，实时识别目标法兰，解算目标法兰和装车臂末端间的相对位姿，实现精定位引导功能；
8、所述标志物识别定位模块，用于实时识别标志物，进一步解算目标法兰和装车臂末端间的相对位姿，进一步实现精定位引导功能。
9、进一步地，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块包括防爆盒，以及安装于防爆盒内的激光雷达，所述防爆盒上设有出光窗口。
10、进一步地，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块，通过激光扫描形成的目标区域3d点云图像，从中提取目标法兰并确定其位姿，具体过程包括：
11、步骤1-1，采集激光雷达扫描所得点云数据，根据每个周期计算当前周期所扫描的目标区域某一位置点与激光雷达的距离，对目标区域进行三维成像，形成3d点云图像；
12、步骤1-2，根据激光雷达标定模块获得的齐次矩阵将点云数据转换到装车臂基坐标系下进行处理；
13、步骤1-3，采用cropbox分割点云，保留立方体内的点云数据；
14、步骤1-4，通过点云下采样滤波算法，对三维点云数据进行体素划分，并计算每个非空点云体素的质心用以表示该体素内所有点云；
15、步骤1-5，通过平面滤波算法滤除点云数据中的平面；
16、步骤1-6，通过聚类分割算法对点云数据进行聚类分割，获得若干点云子集；
17、步骤1-7，构建点云包围盒，对聚类分割后的点云子集分别构建包围盒；所构建的点云包围盒为aabb包围盒即轴向包围盒；
18、步骤1-8，依据先验知识对包围盒进行距离判据，识别目标法兰位姿。
19、进一步地，步骤1-6所述通过聚类分割算法对点云数据进行聚类分割，获得若干点云子集，具体过程包括：
20、步骤1-6-1，随机选择空间中的某个点云p，通过kd-tree近邻搜索算法搜索k个离p点最近的点，将其中与p点之间的距离小于设定阈值的点聚类到集合q中；
21、步骤1-6-2，判断集合q中的元素数目是否增加，若不再增加，则整个聚类过程结束；否则从集合q中选取p点以外的点，重复上述过程，直到集合q中元素的数目不再增加为止，由此整个点云图像分割成几个点云数量在阈值之内的点云子集。
22、进一步地，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块在识别出目标法兰位姿后，实现人员防闯入及报警功能，具体过程包括：
23、步骤1-9，通过聚类分割算法，对步骤1-4体素化后的点云数据进行聚类分割；
24、步骤1-10，构建点云包围盒，对步骤1-9聚类分割后的点云子集分别构建包围盒，所构建的点云包围盒为aabb包围盒即轴向包围盒；
25、步骤1-11，建立特征判据，判断点云包围盒的特征是否符合条件，若存在符合条件的包围盒，则发出报警信号。
26、进一步地，所述法兰识别定位模块和标志物识别定位模块集成于一起，包括防爆盒，以及安装在防爆盒内的两台面阵相机；所述防爆盒上设有出光窗口，所述面阵相机的角度均可调；所述法兰识别定位模块和标志物识别定位模块通过面阵相机及图像处理工控机拍摄运输槽车尾部图像，利用yolo算法对目标法兰、标志物进行识别，并且计算目标法兰与装车臂末端的相对位姿。
27、进一步地，所述法兰识别定位模块，用于在初步引导后进行精定位，实时识别目标法兰，解算目标法兰和装车臂末端间的相对位姿，实现精定位引导功能，具体过程包括：
28、步骤2-1，将两台面阵相机分别安装在装车臂上和控制台立柱高处，通过相机标定获得装车臂相机坐标系到世界坐标系的齐次矩阵，即相机的外参、相机的畸变模型，以及包括相机焦距、单个像元与图像的宽和高，以及在图像坐标系下的图像中心点坐标的内参，计算出装车臂相机的数学模型；
29、步骤2-2，利用其中一个面阵相机采集目标法兰图像；
30、步骤2-3，对采集到的目标法兰图像进行滤波去噪处理；
31、步骤2-4，利用yolo算法识别目标法兰螺栓孔；
32、步骤2-5，将yolo识别框中心点作为法兰螺栓孔中心点；
33、步骤2-6，通过pnp算法初步获得目标法兰中心到面阵相机的外参矩阵；
34、步骤2-7，对yolo算法识别到的法兰螺栓孔进行边缘检测；
35、步骤2-8，利用采样一致性检验拟合圆；
36、步骤2-9，利用初步获得的外参矩阵进行重投影拟合圆心；
37、步骤2-10，利用pnp算法获得法兰坐标系到相机坐标系的齐次矩阵；
38、步骤2-11，根据法兰识别定位手眼标定模块获得的相机坐标系和装车臂末端坐标系间的齐次矩阵，通过坐标变换获得目标法兰和装车臂末端间的相对位姿。
39、进一步地，步骤2-4利用yolo算法识别目标法兰螺栓孔中，定位目标法兰位置时，目标法兰区域的定位通过深度学习目标检测算法实现。
40、进一步地，所述标志物识别定位模块，用于实时识别标志物，进一步解算目标法兰和装车臂末端间的相对位姿，进一步实现精定位引导功能，具体包括：
41、步骤2-12，另一个面阵相机采集装车臂图像；
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【技术保护点】
1.一种自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述系统包括激光雷达标定模块、法兰识别定位手眼标定模块、标志物识别定位手眼标定模块、激光雷达法兰识别及人员防闯入模块、法兰识别定位模块和标志物识别定位模块；
2.根据权利要求1所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块包括防爆盒，以及安装于防爆盒内的激光雷达，所述防爆盒上设有出光窗口。
3.根据权利要求2所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块，通过激光雷达扫描形成的目标区域3D点云图像，从中提取目标法兰并确定其位姿，具体过程包括：
4.根据权利要求3所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，步骤1-6所述通过聚类分割算法对点云数据进行聚类分割，获得若干点云子集，具体过程包括：
5.根据权利要求3所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块在识别出目标法兰位姿后，实现人员防闯入及报警功能，具体过程包括：
6.根据权利要求1所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述法兰识别定位模块
7.根据权利要求6所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述法兰识别定位模块，用于在初步引导后进行精定位，实时识别目标法兰，解算目标法兰和装车臂末端间的相对位姿，实现精定位引导功能，具体过程包括：
8.根据权利要求7所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，步骤2-4利用YOLO算法识别目标法兰螺栓孔中，定位目标法兰位置时，目标法兰区域的定位通过深度学习目标检测算法实现。
9.根据权利要求7所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述标志物识别定位模块，用于实时识别标志物，进一步解算目标法兰和装车臂末端间的相对位姿，进一步实现精定位引导功能，具体包括：
10.根据权利要求1所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块还包括通讯单元，用于将目标法兰位姿信息传输至工控机。
...【技术特征摘要】
1.一种自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述系统包括激光雷达标定模块、法兰识别定位手眼标定模块、标志物识别定位手眼标定模块、激光雷达法兰识别及人员防闯入模块、法兰识别定位模块和标志物识别定位模块；
2.根据权利要求1所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块包括防爆盒，以及安装于防爆盒内的激光雷达，所述防爆盒上设有出光窗口。
3.根据权利要求2所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块，通过激光雷达扫描形成的目标区域3d点云图像，从中提取目标法兰并确定其位姿，具体过程包括：
4.根据权利要求3所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，步骤1-6所述通过聚类分割算法对点云数据进行聚类分割，获得若干点云子集，具体过程包括：
5.根据权利要求3所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述激光雷达法兰识别及人员防闯入模块在识别出目标法兰位姿后，实现人员防闯入及报警功能，具体过程包括：
6.根据权利要求1所述的自动化装车臂视觉系统，其特征在于，所述法兰识别定位模块和标志物识别定位模块集成于一起，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：周鑫华，姚贵昌，何宜瑞，尚延伟，陈韦，张函玉，王康，李同旺，徐华，李波，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一六研究所，
类型：发明
国别省市：
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