[發(fā)明專利]一種基于TOF相機的貨物托盤檢測系統(tǒng)和方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710356158.6 | 申請日： | 2017-05-16 |
| 公開（公告）號： | CN107218927B | 公開（公告）日： | 2019-08-09 |
| 發(fā)明（設計）人： | 楊明;武文漢;王春香;王冰 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海交通大學 |
| 主分類號： | G01C11/00 | 分類號： | G01C11/00;G01C11/04 |
| 代理公司： | 上海恒慧知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐紅銀 |
| 地址： | 200240 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 tof 相機 貨物 托盤 檢測 系統(tǒng) 方法 | ||
本發(fā)明提供一種基于TOF相機的貨物托盤檢測系統(tǒng)和方法，所述系統(tǒng)包括中央控制器和TOF相機；TOF相機采集RGBD圖像并傳輸給中央處理器；中央處理器將其轉(zhuǎn)為灰度深度圖并進行檢測，將檢測出的矩形作為托盤平面候選區(qū)域；若該托盤平面候選區(qū)域包含至少2個矩形區(qū)域，則以其中矩形區(qū)域作為叉孔候選區(qū)域，計算叉孔候選區(qū)域像素面積及叉孔候選區(qū)域中心點坐標；計算托盤平面候選區(qū)域中任意2個叉孔候選區(qū)域Ri與Rj的面積比tij，篩選并保留符合閾值范圍的2個Ri與Rj視為檢測到貨物托盤；將保留的Ri、Rj中心點連線中點Oij作為貨物托盤表面中心點，通過Oij的灰度值得到Oij與TOF相機之間的距離值d，完成貨物托盤定位。本發(fā)明具有精度高、價格低、魯棒性強等優(yōu)點。
技術領域
本發(fā)明涉及工業(yè)機器人技術領域，具體地，涉及一種基于TOF相機的貨物托盤檢測系統(tǒng)和方法。
背景技術
隨著現(xiàn)代物流技術的發(fā)展，自動引導車(AGV)在智能倉儲技術中發(fā)揮著越來越重要的作用，而對貨物托盤的檢測是AGV的核心技術之一。倉儲環(huán)境具有背景復雜、光線條件不穩(wěn)定、動/靜態(tài)障礙物較多等特點，精準高效的對貨物托盤檢測與定位是目前亟待解決的問題。
經(jīng)過專利檢索，目前對貨物托盤的檢測主要采用視覺檢測、激光雷達檢測等方法。其中，單目視覺成本雖然不高，但精度不高、受光線影響大；多線激光雷達和雙目視覺檢測都具有精度高的特點，但是多線激光雷達價格過于昂貴、雙面視覺檢測受光照影響大；單線激光雷達成本相對較低，但是獲取信息量不足，容易產(chǎn)生誤檢；基于特征標簽的視覺檢測方法，對于標簽的敷設精度要求比較高，環(huán)境魯棒性不好等等。其中，作者胡建軍等在專利“一種全向自動叉車及3D立體視覺導航定位方法”中采用雙目立體視覺進行托盤定位，易受倉儲環(huán)境中復雜光照的影響。
發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于TOF相機的貨物托盤檢測系統(tǒng)和方法，具有精度高、價格低、魯棒性強等優(yōu)點。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種基于TOF相機的貨物托盤檢測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：中央控制器、TOF相機，所述中央控制器與所述TOF相機之間采用有線或無線方式連接；其中：
所述TOF相機用于采集貨物托盤的RGBD圖像，并將獲得的RGBD圖像傳輸給中央處理器；
所述中央控制器接收TOF相機傳輸?shù)腞GBD圖像，并通過對TOF相機采集的RGBD圖像進行處理，檢測出貨物托盤，并獲得貨物托盤相對于所述TOF相機的位姿關系，從而完成對貨物托盤的定位。
優(yōu)選地，所述中央處理器將得到的RGBD圖像中每個像素點的深度值轉(zhuǎn)換為0-255的灰度值，從而得到灰度深度圖，然后對該灰度深度圖進行邊緣檢測提取輪廓，對輪廓進行直線檢測，并以直線角度為約束估計最小包圍矩形，將檢測出的矩形作為托盤平面候選區(qū)域，從而得到若干托盤平面候選區(qū)域。
更優(yōu)選地，所述中央處理器對所得任意托盤平面候選區(qū)域進行判定：
若該托盤平面候選區(qū)域包含至少2個矩形區(qū)域，則以該托盤平面候選區(qū)域中矩形區(qū)域作為叉孔候選區(qū)域，計算叉孔候選區(qū)域的像素面積及叉孔候選區(qū)域中心點的坐標，否則，忽略該托盤平面候選區(qū)域，對其他托盤平面候選區(qū)域進行判定；若所有托盤平面候選區(qū)域經(jīng)判定后均不是托盤平面，則重新從RGBD圖像中檢測托盤平面候選區(qū)域。
更優(yōu)選地，所述中央處理器在計算叉孔候選區(qū)域的像素面積及叉孔候選區(qū)域中心點的坐標之后，計算托盤平面候選區(qū)域中任意2個叉孔候選區(qū)域Ri與Rj的面積比tij，篩選并保留符合閾值范圍的2個叉孔候選區(qū)域Ri與Rj，視為檢測到貨物托盤。
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