[發明專利]一種托盤定位檢測方法、裝置及智能叉車

在審

• 申請號: 202010157009.9
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111369544A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 高紹斌
• 申請（專利權）人: 廣州市技田信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 廣州新諾專利商標事務所有限公司 44100
• 代理人: 劉杉

本發明公開了一種托盤定位檢測方法、裝置及智能叉車，其中該方法采用主動式光源對場景照射，可獲取穩定的圖像特征，增強環境抗干擾能力，并對場景在有外加光源以及無外加光源下的兩種圖像進行圖像差分運算以及二值化處理，可有效減少不同圖像背景對識別的影響，本方法能顯著提高智能叉車對托盤的識別效率和識別成功率，從而提高叉車的工作效率以及智能化程度。

技術領域

本發明屬于智能叉車控制技術領域，具體涉及一種托盤定位檢測方法、裝置及智能叉車。

背景技術

叉車是工業搬運車輛，是指對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。常用于倉儲物件的運輸，在企業的物流系統中扮演著非常重要的角色，是物料搬運設備中的主力軍。其被廣泛應用于車站、港口、機場、工廠、倉庫等各個貿易中轉節點的貨物運輸。隨著科技發展，叉車的智能化程度也日益提高，為了適應更快節奏更高負荷的貨物流轉需求，叉車的智能控制和自動化運行也日益得到重視。

叉車一般用于對托盤進行叉取搬運，以對托盤所承載的貨物進行轉移。現有技術中，智能叉車在對托盤進行識別時，普遍采用攝像頭獲取托盤影像進行識別，這種識別方式存在識別時間長、效率差且失敗率高的缺點，亟待解決。

發明內容

為了克服上述技術缺陷，本發明提供一種托盤定位檢測方法、裝置及智能叉車，能顯著提高智能叉車對托盤的識別效率和識別成功率，從而提高叉車的工作效率以及智能化程度。

為了解決上述問題，本發明按以下技術方案予以實現的：

一種托盤定位檢測方法，其步驟包括：

使用攝像頭獲取當前場景的第一影像數據；所述當前場景內包括托盤的影像；所述托盤的影像中所述托盤的叉取口所在的側面為高度已知的矩形；

采用主動式光源對所述當前場景進行照射，并同時使用攝像頭獲取所述當前場景的第二影像數據；

對所述第一影像數據和第二影像數據進行圖像差分處理得到第三影像數據；

對所述第三影像數據進行二值化處理得到第四影像數據；

檢測所述第四影像數據是否存在兩條平行線段，且所述兩條平行線段的間距小于或等于所述矩形的高度；

若是，獲取所述兩條平行線段的中心連接線的中點，并計算所述中點與所述第四影像數據的中心點的偏移信息；所述偏移信息即所述攝像頭與所述托盤的中心之間的偏移信息。

進一步的，所述主動式光源發射出固定圖形的激光束對所述當前場景進行照射。

進一步的，在所述對所述第一影像數據和第二影像數據進行圖像差分處理得到第三影像數據的步驟之前還包括：

對所述第一影像數據和所述第二影像數據進行均值濾波處理。

進一步的，所述均值濾波處理為采用濾波器窗口矩陣對所述第一影像數據和所述第二影像數據進行均值濾波處理；

所述濾波器窗口矩陣被表示為：

進一步的，所述對所述第三影像數據進行二值化處理得到第四影像數據的步驟包括：

獲取所述第三影像數據中的所有像素點的灰度值；

將所述第三影像數據中每個像素點的灰度值與預設閾值相比較：

當像素點的灰度值大于或等于預設閾值時，將該像素點的灰度值修改為灰度極大值；

當像素點的灰度值小于預設閾值時，將該像素點的灰度值修改為灰度極小值。

進一步的，所述預設閾值為固定閾值或自適應閾值。

進一步的，所述偏移信息包括偏移距離和偏移方向