【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种基于视觉和结构光的无人排序的作业方法。
技术介绍
1、随着机器视觉技术的成熟，逐渐应用于无人作业领域、供应链领域、智慧工厂等多个领域。在供应链领域中，经常需要对物体进行分类识别，然后按照识别结果对物体按类别进行排序。
2、目前，公开号为cn113139569a的专利申请文件公开了一种目标分类检测方法、装置与系统，所述方法包括：获取点云数据；点云数据包括动态事件传感器所检测到的动态事件所对应的数据点；每一数据点包括：水平位置和竖直位置；在点云数据中提取目标点云集合；所述目标点云集合包括：目标动态事件所对应的点云集合；计算目标点云集合的尺寸特征；提取目标点云集合的水平投影特征和竖直投影特征；将尺寸特征、水平投影特征和竖直投影特征组成特征向量；将特征向量进行标准化处理后输入分类神经网络，由分类神经网络输出目标分类预测结果；所述目标分类预测结果包括：各预设分类所对应的概率值；其中概率值最大的预设分类为所述目标动态事件的分类检测结果。
3、上述方法能够依据点云数据得到目标分类预测结果，然而，...
【技术保护点】
1.基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，所述作业方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，对物体的标准点云执行聚类操作，得到多个标准点云块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，所述相似度与点云配准的配准误差呈负相关。
4.根据权利要求3所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，所述点云配准采用IPC算法、NDT算法或PFH算法。
5.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，物...
【技术特征摘要】
1.基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，所述作业方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，对物体的标准点云执行聚类操作，得到多个标准点云块，包括：
3.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，所述相似度与点云配准的配准误差呈负相关。
4.根据权利要求3所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，所述点云配准采用ipc算法、ndt算法或pfh算法。
5.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人排序的作业方法，其特征在于，物体标准点云块的特征显著性为：
6.根据权利要求1所述的基于视觉和结构光的无人...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳云玲，戴云笛，陈曦，周婵娟，袁小希，
申请(专利权)人：湖北迈睿达供应链股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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