CN107111602A - 原木扫描系统 - Google Patents

原木扫描系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107111602A
CN107111602A CN201580054237.0A CN201580054237A CN107111602A CN 107111602 A CN107111602 A CN 107111602A CN 201580054237 A CN201580054237 A CN 201580054237A CN 107111602 A CN107111602 A CN 107111602A
Authority
CN
China
Prior art keywords
log
data
load
depth
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201580054237.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107111602B (zh
Inventor
N·S·阿尔维什
G·E·穆菲
D·W·潘曼
J·A·斯库尼斯
R·J·瓦尔坎伯格
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
C 3 Ltd
Original Assignee
C 3 Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by C 3 Ltd filed Critical C 3 Ltd
Publication of CN107111602A publication Critical patent/CN107111602A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107111602B publication Critical patent/CN107111602B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10544Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum
    • G06K7/10712Fixed beam scanning
    • G06K7/10722Photodetector array or CCD scanning
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07CPOSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/04Sorting according to size
    • B07C5/12Sorting according to size characterised by the application to particular articles, not otherwise provided for
    • B07C5/14Sorting timber or logs, e.g. tree trunks, beams, planks or the like
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/25Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K17/00Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
    • G06K17/0022Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/12Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using a selected wavelength, e.g. to sense red marks and ignore blue marks
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G06K7/14172D bar codes
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G06Q10/0875Itemisation or classification of parts, supplies or services, e.g. bill of materials
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12Edge-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06KGRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K2007/10524Hand-held scanners
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10028Range image; Depth image; 3D point clouds
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30161Wood; Lumber
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30242Counting objects in image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

一种用于扫描原木负载的原木扫描系统和方法。所述原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上可以具有ID元件,所述ID元件具有唯一的原木ID数据。所述系统具有用于由操作者在所述原木负载的负载端面上进行自由形式扫描的手持式扫描仪单元。所述扫描仪单元具有被配置用来捕获所述负载端面的一系列深度图像的深度传感器,和被配置用来在所述负载端面扫描期间捕获所述负载端面的一系列纹理图像的纹理传感器。所述系统还具有接收和处理从所述扫描捕获的所述深度和纹理图像的数据处理器。所述处理器被配置用来将所述深度图像或深度和纹理图像融合为所述负载端面的数据模型,通过处理所述数据模型确定在所述负载端面中可见的所述个别原木的原木末端边界,处理所述纹理图像以识别在所述扫描中可见的任何ID元件并对所述ID元件解码以提取个别原木ID数据,以及基于所述所确定的原木末端边界和所提取的原木ID数据生成表示所述原木负载的输出数据。

Description

原木扫描系统
技术领域
本发明涉及用于林业产业的原木识别、测量和/或计数系统。
背景技术
新西兰和许多其它国家的原木出口产业需要对出口的每一原木进行计数和贴条形码。在收获之后,通常用伐木卡车或拖车将用于出口的原木递送至港口。在到达港口后,在检查点或处理站处理每辆卡车上的原木负载。通常,在将原木装载到船上用于出口之前,对每一负载的原木数目进行计数且对每一个别原木进行各种测量来检量体积和价值。
取决于国家,可根据各种标准执行原木检量。在新西兰,几乎所有出口的原木都是基于日本农业标准(JAS)按体积销售的。针对JAS体积的检量通常涉及测量每一原木的小端直径和其长度,并接着基于这些测量来计算JAS体积。原木计数和检量作业当前是非常劳动密集的,因为每辆伐木卡车需要一或多个原木检量员来手动地对每一原木进行计数和检量。原木计数和检量作业可能导致从森林到船上用于出口或用于向国内客户供应的原木的供应链出现瓶颈。
为了试图解决以上问题,已提出各种自动化系统以有助于对原木的自动计数和测量。然而,当前提出的系统中的许多具有各种缺点,这限制它们被原木出口产业广泛采用。
美国专利申请公开案2013/0144568中描述了一个这种自动化系统。这个系统是用于伐木卡车上的原木负载的免下车原木测量系统。所述系统包括绕着其外围安装了激光阵列且伐木卡车可驾驶通过的大的结构。所述系统在卡车驾驶通过时在卡车的后部扫描原木负载并生成原木负载的3D模型。接着处理3D模型以提取原木的各种特性,诸如原木直径。这个系统非常大且昂贵。
国际PCT专利申请公开案WO 2005/080949中描述了用于测量原木的另一个自动化系统。这个系统使用立体视觉测量单元,所述单元安装至驾驶经过地面上的原木堆的车辆且捕获原木堆的立体视觉图像。接着对立体图像进行图像处理以确定原木的各种物理性质,诸如用于测量大小和对原木分等级。这个系统需要移动的车辆来使测量单元移动经过位于地面上的原木堆且不适合用于原地测量伐木卡车上的原木负载。
在本说明书中,参照了专利说明书、其它外部文献或其它信息源,这通常是出于提供用于论述本发明的特征的背景的目的。除非另外具体陈述,否则在任何权限下不应将对这些外部文献的参照解释为承认这些文献或这些信息源是现有技术或形成本领域中公知常识的一部分。
发明内容
本发明的目标是提供一种用于对原木堆或原木负载中的个别原木进行识别、测量和/或计数的系统和方法,或至少向公众提供有用的选择。
在第一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木扫描系统,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,扫描仪单元包括:
深度传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像,以及
纹理传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列纹理图像;以及
数据处理器,其接收从扫描捕获的一系列深度图像和纹理图像,且被配置用来执行以下操作:
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
基于所确定的原木末端边界和所提取的原木ID数据生成表示原木负载的输出数据。
在一实施例中,数据处理器可以被配置用来通过基于所确定的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据来生成输出数据,且表示原木负载的所生成的输出数据包括每一原木的原木末端边界数据。
在一实施例中,数据处理器可以被进一步配置用来生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联,且其中表示原木负载的所生成的输出数据包括个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,数据处理器可以被配置用来通过基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数来生成输出数据,且其中表示原木负载的所生成的输出数据包括表示原木负载中的原木的数目的原木计数。
在一实施例中,手持式扫描仪单元被配置用来操作深度和纹理传感器以在扫描仪单元在扫描期间在整个负载端面上扫描时成对地同时捕获深度图像和纹理图像。在另一实施例中,手持式扫描仪单元被配置用来操作深度和纹理传感器,使得在扫描中捕获的深度和纹理图像中的至少一些例如基于到达深度和纹理传感器的共同的触发器信号而在同一时刻被成对地同时捕获。在另一实施例中,一系列深度和纹理图像可以按相同的或不同的帧速率彼此独立地被捕获。
在一实施例中,每一深度图像和纹理图像捕获负载端面的一部分。在一种形式中,深度和纹理传感器的视野在离负载端面预定避开距离处操作时对于每一对深度和纹理图像仅捕获总的负载端面的一部分。在这个实施例中,一系列深度和纹理图像对在扫描完成时共同捕获整个负载端面。
在一实施例中,手持式扫描仪单元的深度传感器是深度相机。在一种形式中,深度传感器包括滤光器以减少噪声。在一个实例中,深度相机在红外频率下操作,且滤光器是红外(IR)滤光器。在其它形式中,深度传感器不采用任何滤光器。
在另一实施例中,手持式扫描仪单元的深度传感器是立体相机。
在一实施例中,手持式扫描仪单元的纹理传感器是纹理相机。在一种形式中,纹理相机是黑白相机。在这种形式中,黑白相机可以具备被配置用来增强纹理图像以用于确定原木末端的木质-树皮边界的彩色滤光器。彩色滤光器的性质可以与原木种类相关。在其它形式中,黑白相机不采用任何彩色滤光器。在另一形式中,纹理相机是彩色相机。
在一实施例中,手持式扫描仪单元包括用于被用户的手握持的把手或把手组合件。在这个实施例中,深度相机和纹理相机安装至把手或把手组合件或由其承载。
在一实施例中,手持式扫描仪单元包括可操作的触发器按钮,触发器按钮可由用户操作以通过响应于触发器按钮的致动而生成致动信号来开始和终止扫描,触发器按钮在手持式扫描仪单元在负载端面上扫描时起始深度和纹理图像的捕获且接着在扫描完成时暂停图像捕获。
在一实施例中,所述系统进一步包括具有显示屏的操作者界面装置,所述显示屏操作地连接至手持式扫描仪单元且被配置用来向用户显示扫描反馈。在一种形式中,显示在显示屏上的扫描反馈是正被捕获的或在深度和纹理相机的视野中的深度和/或纹理图像的实时视觉化。在另一形式中,扫描反馈是在扫描期间生成的负载端面的数据模型的实时视觉化。
在一实施例中,手持式扫描仪单元进一步包括控制器。在一种形式中,控制器是操作地连接至手持式扫描仪单元的单独装置。在另一形式中,控制器与手持式扫描仪单元集成。
在一实施例中,手持式扫描仪单元的控制器操作地连接至至少深度和纹理相机,且其可操作以控制深度和纹理相机。在一个实例中,控制器被进一步配置用来压缩由相机生成的所捕获的深度和纹理图像以用于传输至数据处理器。
在一实施例中,手持式扫描仪单元进一步包括可操作的触发器按钮,触发器按钮可由用户操作以生成触发器按钮致动信号以开始和终止扫描,手持式扫描仪单元的控制器进一步操作地连接至触发器按钮,且接收和处理触发器按钮致动信号并操作深度和纹理相机以基于触发器按钮致动信号起始或暂停用于扫描的捕获。
在一实施例中,手持式扫描仪单元进一步包括惯性传感器,惯性传感器被配置用来检测手持式扫描仪单元的移动和/或位置并生成代表性移动信号,且其中手持式扫描仪单元的控制器进一步操作地连接至惯性传感器且被配置用来接收所生成的移动信号且将所生成的移动信号传输至数据处理器。在一种形式中,惯性传感器是3轴加速度计,其被配置用来在扫描期间以加速度计信号或值的形式生成移动信号。
在一实施例中,手持式扫描仪单元是与数据处理器分开的装置。在这个实施例中,手持式扫描仪单元被配置用来经由数据链路与数据处理器通信,数据链路可以是有线的或无线的。在一种形式中,手持式扫描仪单元配置有通信模块,通信模块被配置用来经由无线数据链路将扫描数据(例如,深度图像、纹理图像、加速度计信号)传输至数据处理器。扫描数据可以在其被获取时实时地或在扫描结束时成批地传输或流式传输至数据处理器。
在一实施例中,深度和纹理相机是同步的,使得一组或一系列中的每一对深度和纹理图像是在扫描期间的相应时刻被获取的。在一实施例中,在扫描期间获取的连续的深度和纹理图像对的对数取决于相机的可配置的帧速率和如由操作者在扫描期间确定的扫描时间。
在一实施例中,手持式扫描仪单元被配置用来被操作者在离被扫描的负载端面预定避开距离或范围处握住。在一个配置中,避开距离可以距离负载端面大约1.5m至大约2m,但在替代配置中,避开距离可以更近或更远。
在一实施例中,每一原木上的ID元件是机器可读印刷代码,每一机器可读印刷代码包括被指派给其相应原木的已编码的唯一的原木ID数据或代码。在一种形式中,ID元件是呈印刷的条形码或QR代码的形式的ID标记,ID标记附着至原木负载中的每一原木的原木端面。在一种形式中,ID标记可以呈应用于原木末端的印刷纸的形式。
在一实施例中,数据处理器被配置用来将从手持式扫描仪单元接收的深度和纹理图像解压缩为其原始的解压缩的深度和纹理图像。
在一实施例中,数据处理器被配置用来处理纹理图像以通过以下操作来识别所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码:处理每一纹理图像以识别可见的ID元件,对可见的ID元件中的每一者解码以提取其相应的唯一的原木ID代码,以及生成并存储包括与每一纹理图像相关的所提取的唯一的原木ID代码连同每一相应的纹理图像中的ID元件的位置坐标的数据文件。在一实施例中,数据处理器被进一步配置用来生成并存储包括从一组纹理图像的处理提取的每一唯一的原木ID代码和在一组纹理图像中见到每一唯一的原木ID代码的次数的数据文件。
在一实施例中,数据处理器被配置用来通过以下操作将深度图像或深度和纹理图像融合为负载端面的数据模型:
处理深度图像或深度图像和纹理图像以估计手持式扫描仪单元在所捕获的每一深度图像或深度图像和纹理图像处的位姿,并生成与每一深度图像或深度图像和纹理图像相关联的位姿估计数据;以及
将深度图像或深度图像和纹理图像以及位姿估计数据处理成呈空间数据结构形式的数据模型。
在一实施例中,位姿估计是通过执行位姿估计算法从深度图像或深度图像和纹理图像生成的,位姿估计算法执行3D自配准以估计扫描仪手持式单元针对每一深度图像或深度图像和纹理图像的位姿。在一种形式中,位姿估计算法执行点-平面误差函数以生成位姿估计。
在一实施例中,深度图像或深度图像和纹理图像基于位姿估计数据融合为呈截断带符号距离函数(TSDF)形式的数据模型。
在一实施例中,数据处理器被配置用来通过以下操作将深度图像融合为负载端面的数据模型:
处理深度图像以估计手持式扫描仪单元在所捕获的每一深度图像处的位姿并生成与每一深度图像相关联的位姿估计数据;以及
将深度图像和位姿估计数据处理成呈空间数据结构形式的数据模型。
在一实施例中,位姿估计是通过执行位姿估计算法从深度图像生成的,位姿估计算法执行3D自配准以估计扫描仪手持式单元针对每一深度图像的位姿。在一种形式中,位姿估计算法执行点-平面误差函数以生成位姿估计。
在一实施例中,深度图像基于位姿估计数据融合为呈截断带符号距离函数(TSDF)形式的数据模型。
在一实施例中,数据处理器被配置用来通过以下操作生成在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界:处理数据模型以生成垂直于负载端面的光线投射正射深度图像,以及从光线投射正射深度图像提取原木末端边界。在一种形式中,手持式扫描仪单元进一步包括惯性传感器,惯性传感器被配置用来检测手持式扫描仪单元的移动和/或位置并生成代表性移动信号,且其中生成光线投射正射深度图像包括基于移动信号和数据模型(例如,TSDF)确定负载端面的向下和法线方向。在一个实例中,惯性传感器是生成加速度计信号的3轴加速度计。
在一实施例中,数据处理器被进一步配置用来生成负载端面的光线投射正射法线图像。在一种形式中,数据处理器被配置用来基于光线投射正射法线图像对光线投射正射深度图像进行图像处理以生成去除了非原木特征和/或原木的边或类似物的较干净的光线投射正射深度图像,且已清理的光线投射正射深度图像被处理以确定原木末端边界。
在一实施例中,从光线投射正射深度图像确定的原木末端边界由数据处理器进一步细化。在一种形式中,数据处理器被配置用来将所确定的原木末端边界变换和投影至所捕获的纹理图像中的一个或多个上,以及处理在所投影的原木末端边界的区域中的纹理图像以检测木质-树皮边界。在一种形式中,处理执行分割算法,分割算法被配置用来处理纹理图像以检测每一原木的木质-树皮边界界面,且将所投影的原木末端边界调整为所检测的木质-树皮边界以生成针对每一原木的细化的去皮原木末端边界。
在一实施例中,数据处理器被配置用来通过以下操作生成在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界:处理数据模型以生成一个或多个光线投射图像,以及从光线投射图像提取原木末端边界。在一种形式中,手持式扫描仪单元进一步包括惯性传感器,惯性传感器被配置用来检测手持式扫描仪单元的移动和/或位置并生成代表性移动信号,且其中生成一个或多个光线投射图像包括基于移动信号和数据模型确定负载端面的向下和法线方向。
在一实施例中,一个或多个光线投射图像包括光线投射深度图像,且其中数据处理器被进一步配置用来生成负载端面的光线投射法线图像,且接着基于光线投射法线图像对光线投射深度图像进行进一步图像处理以生成去除了非原木特征和/或原木的边的已清理的光线投射深度图像,且已清理的光线投射深度图像被处理以确定原木末端边界。
在一实施例中,从一个或多个光线投射图像确定的原木末端边界由数据处理器通过以下操作进一步细化:将所确定的原木末端边界变换和投影至所捕获的纹理图像中的一个或多个上,以及通过执行分割算法处理所投影的原木末端边界的区域中的纹理图像以检测木质-树皮边界,分割算法被配置用来处理纹理图像以检测每一原木的木质-树皮边界界面,且将所投影的原木末端边界调整为所检测的木质-树皮边界以生成针对每一原木的细化的去皮原木末端边界。
在一些实施例中,光线投射图像可以是正射的或不是正射的,且其个别元件(像素)可以包括以下中的任何一个或多个:深度值、法向值、表示体素占用率的位模式,或类似物。
在一实施例中,数据处理器被配置用来生成内统计边界,预期原木中的每一者在内统计边界内没有树皮,且分割算法限于针对每一原木末端仅处理纹理图像的位于所投影的所确定的(外部)原木末端边界与内统计边界之间的环形区域。在一种形式中,统计边界是基于所存储的表示被扫描的原木种类预期的最大树皮厚度的统计数据生成的。
在一实施例中,数据处理器被配置用来通过基于所确定的或细化的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据来生成输出数据且接着生成表示原木负载的包括每一原木的原木末端边界数据的输出数据,且其中数据处理器被配置用来通过以下操作测量原木末端的物理性质:
计算与每一原木端面相关联的平面且将所确定的或细化的原木末端边界投影至其相应的所计算的原木末端平面上,
将原木末端边界和平面变换为米制世界坐标系,以及
基于所变换的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质。
在一种形式中,每一原木末端的物理性质可以包括以下中的任何一个或多个:原木末端边界质心、短轴、正交轴和沿着所确定的轴的原木直径。
在一实施例中,数据处理器被配置用来通过以下操作生成所提取的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联:基于纹理图像对ID元件中心进行三角测量以检测哪个ID元件对应于哪个原木末端边界和其相关联的原木末端边界数据,以及生成表示原木负载的包括表示这个对应的所生成的联系或关联的输出数据。
在一实施例中,数据处理器被进一步配置用来将表示原木负载的输出数据输出和/或存储在数据文件或存储器中。在一个实例中,输出数据可以包括原木ID数据和原木计数。原木计数可以基于例如从扫描识别的个别原木末端边界的数目。在另一实例中,输出数据可以包括原木ID数据、所测量的原木末端边界数据,以及原木ID数据与所测量的原木末端边界数据之间的联系或关联。在另一实例中,输出数据可以包括原木ID数据、原木计数、所测量的原木末端边界数据,以及原木ID数据与所测量的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一种形式中,输出数据可以存储在数据文件或存储器中。在另一形式中,输出数据可以显示在显示屏上。在另一形式中,输出数据呈表和/或图解报告的形式。
在一实施例中,原木负载在由手持式扫描仪单元扫描时原地位于运输车辆上。运输车辆可以是例如伐木卡车或拖车、铁路货车或原木装载机。在另一实施例中,原木负载可以搁置在地面或另一表面(诸如,例如原木托架)上。
在一实施例中,ID元件仅提供在原木负载中的原木中的每一者的小端上。
在一实施例中,在原木负载在同一负载端面包括原木的所有小端的情况下,所述系统被配置用来处理仅来自包括小端的负载端面的扫描的数据。在另一实施例中,在原木负载包括原木的混合在原木负载的两端之间的小端的情况下,所述系统被配置用来接收和处理来自两次单独的扫描的数据,原木负载的每一负载端面扫描一次,且组合或合并来自两次扫描的输出数据。
在一实施例中,原木扫描系统进一步包括安装或承载了手持式扫描仪单元的可操作的电动运载工具系统,且其中运载工具系统被配置用来自动地或响应于操作者的手动控制而使手持式扫描仪单元相对于原木负载移动以扫描负载端面。
在一实施例中,数据处理器被配置用来将深度图像或深度图像和纹理图像融合为负载端面的数据模型。
在第二方面,本发明主要存在于一种识别和测量大量原木(原木负载)的方法,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述方法包括:
借助包括深度传感器和纹理传感器的手持式扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像和纹理图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
基于所确定的原木末端边界和所提取的原木ID数据生成表示原木负载的输出数据。
在一实施例中,生成输出数据包括基于所确定的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据,且其中表示原木负载的所生成的输出数据包括每一原木的原木末端边界数据。
在一实施例中,所述方法进一步包括生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联,且其中表示原木负载的所生成的输出数据包括个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,生成输出数据包括基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数,且其中表示原木负载的所生成的输出数据包括表示原木负载中的原木的数目的原木计数。
在一实施例中,所述方法进一步包括生成包括原木计数的输出数据。在一种形式中,所述方法包括基于从扫描识别的个别原木末端边界的数目生成原木计数。在另一形式中,所述方法包括基于从扫描识别的个别ID元件的数目生成原木计数。
在一实施例中,扫描负载端面包括操作或配置手持式扫描仪单元以在扫描仪单元在扫描期间在整个负载端面上扫描时成对地同时捕获深度图像和纹理图像。在另一实施例中,所述方法包括操作或配置手持式扫描仪单元以操作深度和纹理传感器,使得在扫描中捕获的深度和纹理图像中的至少一些例如基于共同的触发器信号而在同一时刻被成对地同时捕获。在另一实施例中,所述方法包括操作或配置手持式扫描仪单元以按相同的或不同的帧速率彼此独立地捕获一系列深度和纹理图像。
在一实施例中,扫描负载端面包括操作手持式扫描仪以使得深度和纹理传感器的视野对于每一对深度和纹理图像仅捕获总的负载端面的一部分,以及使手持式扫描仪单元相对于负载端面移动以使得在扫描完成时一系列所捕获的深度和纹理图像对共同捕获整个负载端面。
在一实施例中,处理纹理图像以识别所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码包括处理每一纹理图像以识别可见的ID元件,对每一可见的ID元件解码以提取其唯一的原木ID代码,以及生成并存储包括与每一纹理图像相关的所提取的唯一的原木ID代码连同每一相应的纹理图像中的ID元件的位置坐标的数据文件。
在一实施例中,所述方法进一步包括生成和存储包括从一组纹理图像的处理提取的每一唯一的原木ID代码和在一组纹理图像中见到每一唯一的原木ID代码的次数的数据文件。
在一实施例中,将深度图像或深度图像和纹理图像融合为负载端面的数据模型包括:
处理深度图像或深度图像和纹理图像以估计手持式扫描仪单元在所捕获的每一深度图像或深度图像和纹理图像处的位姿,并生成与每一深度图像或深度图像和纹理图像相关联的位姿估计数据;以及
将深度图像或深度图像和纹理图像以及位姿估计数据处理成呈空间数据结构形式的数据模型。
在一实施例中,所述方法包括通过执行位姿估计算法来生成位姿估计数据,位姿估计算法执行3D自配准以估计扫描仪手持式单元针对每一深度图像或深度图像和纹理图像的位姿。在一种形式中,执行位姿估计算法包括执行点-平面误差函数以生成位姿估计。
在一实施例中,将深度图像或深度图像和纹理图像融合为数据模型包括基于位姿估计数据将深度图像或深度图像和纹理图像融合为截断带符号距离函数(TSDF)。
在一实施例中,将深度图像融合为负载端面的数据模型包括:
处理深度图像以估计手持式扫描仪单元在所捕获的每一深度图像处的位姿并生成与每一深度图像相关联的位姿估计数据;以及
将深度图像和位姿估计数据处理成呈空间数据结构形式的数据模型。
在一实施例中,所述方法包括通过执行位姿估计算法来生成位姿估计数据,位姿估计算法执行3D自配准以估计扫描仪手持式单元针对每一深度图像的位姿。在一种形式中,执行位姿估计算法包括执行点-平面误差函数以生成位姿估计。
在一实施例中,将深度图像融合为数据模型包括基于位姿估计数据将深度图像融合为截断带符号距离函数(TSDF)。
在一实施例中,确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界包括:
处理数据模型以生成垂直于负载端面的光线投射正射深度图像,以及
从光线投射正射深度图像提取原木末端边界。
在一实施例中,所述方法进一步包括借助惯性传感器测量手持式扫描仪单元的惯性移动并生成代表性惯性信号,且生成光线投射正射深度图像包括基于惯性信号和数据模型(例如,TSDF)确定负载端面的向下和法线方向。在一种形式中,惯性传感器是生成代表性加速度计信号的3轴加速度计。
在一实施例中,所述方法进一步包括生成负载端面的光线投射正射法线图像。在一种形式中,所述方法进一步包括基于光线投射正射法线图像处理光线投射正射深度图像以生成去除了非原木特征和/或原木的边或类似物的较干净的光线投射正射深度图像,以及处理已清理的正射深度图像以确定原木末端边界。
在一实施例中,所述方法包括通过以下操作细化从光线投射正射深度图像确定的原木末端边界:将所确定的原木末端边界变换和投影至所捕获的纹理图像中的一个或多个上,以及处理所投影的原木末端边界的区域中的纹理图像以检测木质-树皮边界。在一种形式中,纹理图像的处理包括执行分割算法,分割算法被配置用来处理纹理图像以检测每一原木的木质-树皮边界界面,且将所投影的原木末端边界调整为所检测的木质-树皮边界以生成针对每一原木的细化的去皮原木末端边界。
在一实施例中,确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界包括:
处理数据模型以生成一个或多个光线投射图像,以及
从一个或多个光线投射图像提取原木末端边界。
在一实施例中,所述方法进一步包括借助惯性传感器测量手持式扫描仪单元的惯性移动并生成代表性惯性信号,且生成一个或多个光线投射图像包括基于惯性信号和数据模型确定负载端面的向下和法线方向。
在一实施例中,一个或多个光线投射图像包括光线投射深度图像,且其中所述方法进一步包括生成负载端面的光线投射法线图像,以及基于光线投射法线图像处理光线投射深度图像以生成去除了非原木特征和/或原木的边的已清理的光线投射深度图像,以及处理已清理的光线投射深度图像以确定原木末端边界。
在一实施例中,所述方法包括通过以下操作细化从一个或多个光线投射图像确定的原木末端边界:将所确定的原木末端边界变换和投影至所捕获的纹理图像中的一个或多个上,且通过处理纹理图像来处理所投影的原木末端边界的区域中的纹理图像以检测木质-树皮边界包括执行分割算法,分割算法被配置用来处理纹理图像以检测每一原木的木质-树皮边界界面,且将所投影的原木末端边界调整为所检测的木质-树皮边界以生成针对每一原木的细化的去皮原木末端边界。
在一实施例中,所述方法进一步包括生成内统计边界,预期原木中的每一者在内统计边界内没有树皮,以及针对每一原木末端将分割算法的执行限于纹理图像的位于所投影的所确定的(外部)原木末端边界与内统计边界之间的环形区域。在一种形式中,生成内统计边界包括基于所存储的表示被扫描的原木种类预期的最大树皮厚度的统计数据生成内统计边界。
在一实施例中,生成输出数据包括基于所确定的或细化的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据,且表示原木负载的所生成的输出数据包括每一原木的原木末端边界数据,且其中基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据包括:
计算与每一原木端面相关联的平面且将所确定的或细化的原木末端边界投影至其相应的所计算的原木末端平面上,
将原木末端边界和平面变换为米制世界坐标系,以及
基于所变换的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质。
在一种形式中,每一原木末端的物理性质可以包括以下中的任何一个或多个:原木末端边界质心、短轴、正交轴和沿着所确定的轴的原木直径。
在一实施例中,所述方法进一步包括通过以下操作生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联:基于纹理图像对ID元件的中心进行三角测量以检测哪个ID元件对应于哪个原木末端边界和其相关联的原木末端边界数据,以及生成表示原木负载的包括表示这个对应的所生成的联系或关联的输出数据。
在一实施例中,所述方法进一步包括输出或存储表示所提取的个别原木ID数据和对应的所测量的原木末端边界数据的输出数据。
在一实施例中,所述方法包括将输出数据存储在数据文件或存储器中。
在一实施例中,所述方法包括将输出数据显示在显示屏上。
在一实施例中,所述方法包括以表和/或图解报告的形式存储或显示输出数据。
在一个实例中,输出数据可以包括原木ID数据和原木计数。原木计数可以基于例如从扫描识别的个别原木末端边界的数目。在另一实例中,输出数据可以包括原木ID数据、所测量的原木末端边界数据,以及原木ID数据与所测量的原木末端边界数据之间的联系或关联。在另一实例中,输出数据可以包括原木ID数据、原木计数、所测量的原木末端边界数据,以及原木ID数据与所测量的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,所述方法包括在运输车辆上原地扫描原木负载的负载端面。运输车辆可以是例如伐木卡车或拖车、铁路货车或原木装载机。在另一实施例中,所述方法包括当原木负载搁置在地面或另一表面(诸如,例如原木托架)上时扫描原木负载的负载端面。
在一实施例中,所述方法包括将ID元件仅固定或提供在原木负载中的原木中的每一者的小端上。
在一实施例中,在原木负载在同一负载端面包括原木的所有小端的情况下,所述方法包括仅扫描包括小端的负载端面。在另一实施例中,在原木负载包括原木的混合在原木负载的两端之间的小端的情况下,所述方法包括扫描两个负载端面,以及组合或合并来自两次扫描的输出数据。
在一实施例中,所述方法包括将深度图像或深度图像和纹理图像融合为负载端面的数据模型。
本发明的第二方面可以包括关于本发明的第一方面提到的任何一个或多个特征。
在另一方面,本发明主要存在于一种在用于扫描大量原木(原木负载)的原木识别和测量系统中使用的手持式扫描仪,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,手持式扫描仪包括:
深度传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像;
纹理传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列纹理图像;以及
控制器,其被配置用来输出表示所捕获的深度和纹理图像的数据以用于存储和/或处理。
在一个配置中,深度和纹理传感器被配置或操作以在扫描仪在扫描期间在整个负载端面上扫描时在同一时刻成对地同时捕获至少一些深度图像和纹理图像。
在另一方面,本发明主要存在于一种在用于扫描大量原木(原木负载)的原木识别和测量系统中使用的数据处理器系统,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,数据处理器系统被配置用来执行以下操作:
接收负载端面的一系列所捕获的深度和纹理图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一个配置中,负载端面的一系列所捕获的深度和纹理图像包括在同一时刻同时捕获的至少几对深度和纹理图像。
在另一方面,本发明主要存在于一种识别和测量大量原木(原木负载)的方法,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述方法包括:
接收负载端面的一系列所捕获的深度和纹理图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一个配置中,负载端面的一系列所捕获的深度和纹理图像包括在同一时刻同时捕获的至少几对深度和纹理图像。
在另一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木扫描系统,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,扫描仪单元包括:
深度传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像,以及
纹理传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列纹理图像;以及
数据处理器,其接收从每一扫描捕获的一系列深度图像和纹理图像,且被配置用来执行以下操作:
处理深度和/或纹理图像以确定个别原木中的每一者的原木末端的一个或多个物理性质;以及
生成原木负载的表示所确定的一个或多个物理性质的输出数据。
在一个配置中,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,且所述系统进一步包括处理深度和/或纹理图像以提取个别原木的个别原木ID数据。在这个配置中,所述系统可以被配置用来生成表示所提取的原木ID数据和其相应的所确定的一个或多个物理性质的输出数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种扫描大量原木(原木负载)的方法,所述方法包括:
借助包括深度传感器和纹理传感器的手持式扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像和纹理图像;
处理深度和/或纹理图像以确定每一个别原木的原木末端的一个或多个物理性质;以及
生成原木负载的表示所确定的一个或多个物理性质的输出数据。
在一个配置中,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,且所述方法进一步包括基于深度和/或纹理图像提取个别原木的个别原木ID数据。在这个配置中,所述方法可以进一步包括输出表示所提取的原木ID数据和其相应的所确定的一个或多个物理性质的数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木扫描系统,所述系统包括:
可移动扫描仪单元,其用于在原木负载的负载端面上进行扫描,扫描仪单元包括:
深度传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一个或多个深度图像,以及
纹理传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一个或多个纹理图像;以及
数据处理器,其接收从每一扫描捕获的一系列深度图像和纹理图像,且被配置用来处理深度和/或纹理图像以生成表示原木负载的一个或多个特性的输出数据。
在一实施例中,特性可以是以下中的任何一个或多个:原木计数、个别原木的表示原木的一个或多个物理特性的原木末端边界数据,和用以识别原木负载中的个别原木的原木ID数据。
在一实施例中,扫描仪单元是手持式的以用于由操作者在负载端面上进行扫描。在另一实施例中,扫描仪单元安装至可操作的电动运载工具系统或由电动运载工具系统承载,运载工具系统被配置用来自动地或响应于操作者的手动控制而使扫描仪单元相对于原木负载移动以扫描负载端面。
在另一方面,本发明主要存在于一种扫描大量原木(原木负载)的方法,所述方法包括:
借助包括深度传感器和纹理传感器的可移动扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像和纹理图像;
处理深度和/或纹理图像以生成表示原木负载的一个或多个特性的输出数据。
在一实施例中,特性可以是以下中的任何一个或多个:原木计数、个别原木的表示原木的一个或多个物理特性的原木末端边界数据,和用以识别原木负载中的个别原木的原木ID数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木识别和测量系统,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,扫描仪单元包括:
深度传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像,以及
纹理传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列纹理图像;以及
数据处理器,其接收从扫描捕获的一系列深度图像和纹理图像,且被配置用来执行以下操作:
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,数据处理器被进一步配置用来生成表示原木负载的输出数据,输出数据包括原木末端边界数据、原木ID数据,以及所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,数据处理器被进一步配置用来基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数,且输出数据进一步包括原木计数。
在另一方面,本发明主要存在于一种识别和测量大量原木(原木负载)的方法,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述方法包括:
借助包括深度传感器和纹理传感器的手持式扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像和纹理图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,所述方法进一步包括生成表示原木负载的输出数据,输出数据包括原木末端边界数据、原木ID数据,以及所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在一实施例中,所述方法进一步包括基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数,且输出数据进一步包括原木计数。
在另一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木识别和计数系统,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,扫描仪单元包括:
深度传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像,以及
纹理传感器,其被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列纹理图像;以及
数据处理器,其接收从扫描捕获的一系列深度图像和纹理图像,且被配置用来执行以下操作:
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
生成表示原木负载的包括原木计数和原木ID数据的输出数据。
在一实施例中,数据处理器被进一步配置用来基于所确定的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据,并生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联,且其中表示原木负载的所生成的输出数据进一步包括原木末端边界数据,以及个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在另一方面,本发明主要存在于一种识别大量原木(原木负载)和对其进行计数的方法,原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,ID元件包括唯一的原木ID数据,所述方法包括:
借助包括深度传感器和纹理传感器的手持式扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像和纹理图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数;
处理纹理图像以识别在所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对ID元件解码以提取针对原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
生成表示原木负载的包括原木计数和原木ID数据的输出数据。
在一实施例中,所述方法进一步包括基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据,生成所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联,以及生成表示原木负载的输出数据,输出数据进一步包括原木末端边界数据,以及个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联。
在另一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木计数系统,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,扫描仪单元包括被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像的深度传感器;以及
数据处理器,其接收从扫描捕获的一系列深度图像,且被配置用来执行以下操作:
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数;以及
生成表示原木负载的包括原木计数的输出数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种对大量原木(原木负载)进行计数的方法,所述方法包括:
借助包括深度传感器的手持式扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于从负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数;以及
生成表示原木负载的包括原木计数的输出数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木测量系统,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,扫描仪单元包括被配置用来在负载端面扫描期间捕获负载端面的一系列深度图像的深度传感器;以及
数据处理器,其接收从扫描捕获的一系列深度图像,且被配置用来执行以下操作:
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据;以及
生成表示原木负载的包括原木末端边界数据的输出数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种测量大量原木(原木负载)的方法,所述方法包括:
借助包括深度传感器的手持式扫描仪单元扫描原木负载的负载端面以获取负载端面的一系列深度图像;
将深度图像融合为负载端面的数据模型;
通过处理数据模型确定在负载端面中可见的个别原木的原木末端边界;
基于所确定的原木末端边界测量原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据;以及
生成表示原木负载的包括原木末端边界数据的输出数据。
在另一方面,本发明主要存在于一种上面存储有计算机可执行指令的计算机可读媒体,计算机可执行指令在处理装置上执行时使处理装置执行本发明的以上方面中的任一者的方法。
以上本发明的每一方面可以包括关于本发明的其它方面中的任一者提到的特征中的任何一个或多个。
定义
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“机器可读代码”旨在指表示或已嵌入有或编码有信息的任何形式的视觉或图形代码,诸如条形码,无论是线性一维条形码还是诸如快速响应(QR)代码等矩阵式二维条形码、三维代码,或可诸如通过图像捕获和处理扫描的任何其它代码。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的术语“位姿”旨在指相对于坐标系的空间位置和定向。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“原木负载”旨在指任何一堆、一捆或一叠原木或树干,无论是原地在运输车辆上还是按堆、捆或叠搁置在地面或其它表面上,且其中负载中的每一圆木的纵向轴线与其它原木在基本上相同的方向上延伸,使得原木负载可视为具有两个相对的负载端面,所述端面包括每一原木的原木末端。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“负载端面”旨在指原木负载的包括原木末端的表面的任一末端。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“原木末端”旨在指从原木末端中的任一者看的原木的表面或视图,其通常包括示出原木的任一端面的视图,原木端面通常大概或基本上横向于原木的纵向轴线延伸。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“木质-树皮边界”旨在指诸如但不限于在观看原木末端时在原木的木质与木质表面或外围的任何树皮之间的原木末端周边或外围边界。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“带皮原木末端边界”旨在指原木末端的包含存在于原木末端的任何树皮的周边边界。
除非上下文另外暗示,否则如本说明书和权利要求书中所使用的短语“去皮原木末端边界”旨在指原木末端的在存在于原木末端的周边周围的任何树皮下方或下面延伸使得仅木质在边界内的周边边界。在大多数情形下,去皮原木末端边界可视为等效于木质-树皮边界。
如本说明书和权利要求书中在扫描的上下文中所使用的短语“自由形式”旨在指操作者在从多个视点和位置按与例如喷漆动作(但未必限于这个动作)类似的方式进行扫描以逐渐获取整个负载端面的图像时可相对于负载端面自由地移动或操纵手持式扫描仪。
如本说明书和权利要求书中所使用的短语“计算机可读媒体”应视为包含单个媒体或多个媒体。多个媒体的实例包含中央或分布式数据库和/或相关联的高速缓冲存储器。这些多个媒体存储一个或多个计算机可执行指令集。术语‘计算机可读媒体’也应视为包含能够存储、编码或携载指令集以供移动计算装置的处理器执行和使处理器执行本文中所描述的方法中的任一者或多者的任何媒体。计算机可读媒体还能够存储、编码或携载由这些指令集使用或与这些指令集相关联的数据结构。短语“计算机可读媒体”包含固态存储器、光学媒体和磁性媒体。
如本说明书和权利要求书中所使用的术语“包括”指“至少部分由……组成”。当解释本说明书和权利要求书中的包含术语“包括(comprising)”的每一陈述时,除了在所述术语之后的特征之外的特征也可存在。诸如“包括(comprise和comprises)”等相关术语应用相同方式解释。
如本文中所使用,术语“和/或”指“和”或“或”,或两者。
如本文中所使用,名词之后的“(们)”指名词的复数和/或单数形式。
本发明存在于以上内容而且也设想以下内容仅给出实例的构造。
在以下描述中,给出具体细节以便提供对实施例的全面理解。然而,本领域技术人员将理解,可在没有这些具体细节的情况下实践实施例。举例来说,可用框图示出软件模块、功能、电路等以便不会使实施例在不必要的细节方面混淆。在其它例子中,可以不详细示出众所周知的模块、结构和技术以便不会使实施例混淆。
而且,应注意,可以将实施例描述为过程,过程作为流程图、作业图、结构图或框图示出。尽管流程图可以将操作描述为顺序过程,但操作中的许多可以并行地或同时执行。另外,可以重新安排操作次序。过程在其操作完成时终止。过程可以对应于计算机程序中的方法、函数、过程、子例程、子程序等。当过程对应于函数时,其终止对应于函数返回至调用函数或主函数。
下文所描述的系统和方法的方面可以在任何类型的通用计算机系统或计算装置(包含但不限于台式、膝上型、笔记本、平板计算机或移动装置)上操作。术语“移动装置”包含但不限于无线装置、移动电话、智能电话、移动通信装置、用户通信装置、个人数字助理、移动手持式计算机、膝上型计算机、电子书阅读器和能够阅读电子内容的阅读装置和/或通常由个人携带和/或具有某种形式的通信能力(例如,无线、红外线、短距离无线电等)的其它类型的移动装置。
附图说明
将仅借助实例且参看附图来描述本发明的优选实施例,附图中:
图1是根据本发明的实施例的原木识别和测量系统的示意图;
图2是根据本发明的实施例的图1的系统的手持式扫描仪单元的前视图;
图3是图2的手持式扫描仪单元的后视图;
图4示出与根据本发明的实施例的系统的手持式扫描仪单元相关联的电源和扫描仪控制器;
图5示出显示由根据本发明的实施例的手持式扫描仪单元捕获的图像数据的实时视觉表示的操作者界面装置;
图5A示出图2的手持式扫描仪单元的替代实施例的前视透视图;
图6示出根据本发明的实施例的系统的主数据处理单元;
图7示出操作者在伐木卡车后部扫描原木负载的负载端面时握住手持式扫描仪单元和操作者界面装置;
图7A示出当操作者根据本发明的实施例扫描原木负载时的手持式扫描仪单元的可能的扫描路径的实例;
图8A和8B示意性地示出可通过从多个视点和/或位置扫描负载端面来将原木负载的负载端面的成像的阻塞减到最小的方式;
图9示出由系统的手持式扫描仪单元的深度传感器捕获的原木负载的负载端面的原始深度图像的实例;
图10示出由系统的手持式扫描仪单元的纹理传感器捕获的原木负载的负载端面的原始纹理图像的实例;
图11示出在原木负载的负载端面的扫描期间在系统的操作者界面装置上所见的显示图像的实例;
图12示出根据本发明的实施例的系统的软件架构和数据处理组件的示意图;
图13示出根据本发明的实施例的用于数据处理的各种坐标系和坐标系之间的变换的示意性实例;
图14示出已定位和解码个别原木ID标记的原木负载的负载端面的所处理纹理图像;
图15示出在原木负载的负载端面的扫描期间由手持式扫描仪单元的深度传感器捕获的融合的原始深度图像的截断带符号距离函数(TSDF)模型的视觉表示;
图16示出穿过图15的负载端面的TSDF的横截面;
图17示出从图15的负载端面的TSDF生成的网格表面模型的视觉表示;
图18示出从图15的负载端面的TSDF生成的光线投射正射深度图像;
图19示出从图15的负载端面的TSDF生成的光线投射正射法线图像;
图20示出在从图像去除诸如人和卡车部件等非原木元件之后的图18的光线投射深度图像;
图21表示在进一步清洁以从原木末端去除松散树皮之后的图20的光线投射深度图像;
图22示出重叠在图18的原始光线投射深度图像上的所检测的个别带皮原木末端边界的视觉表示;
图23示出投影至在原木负载的负载端面的扫描期间捕获的原始纹理图像上的所检测的原木末端带皮边界的视觉表示;
图24示出投影至在原木负载的负载端面的扫描期间捕获的纹理图像上的所检测的原木末端带皮边界且其中原木末端包含原木ID标记和与原木相关联的子图像边界以用于随后进行图像处理以定位和解码ID标记;
图25示出通过将所检测的原木末端带皮边界投影至纹理图像上并执行木质-树皮分割算法而确定的细化的去皮原木末端边界;
图26示出展示原木ID标记的位置的三角测量且将其与相应的原木末端边界相关联或联系的示意图;
图27示出固定至原木负载中的每一原木的小端的原木ID标记的类型的实例,其在这个实施例中包括QR代码;
图28以图形方式用米制单位示出所检测的去皮原木末端边界;
图29示出所扫描的原木负载的负载端面的所检测的去皮原木末端边界和其相应的个别原木ID代码;
图30示出从用于原木负载的一个负载端面的扫描的系统生成的图解原木负载报告,其中原木的具有ID标记的所有小端在那个负载端面处;
图31示出从原木负载的第一负载端面的扫描生成的第一图解原木负载报告,其中原木的具有ID标记的小端提供混合在原木负载的两端之间;
图32示出从图31的原木负载的第二负载端面的扫描生成的第二图解原木负载报告;
图33示出从来自图31和32的数据生成的合并的原木负载报告;以及
图34示出通过将从通过替代实施例中系统对原木负载的负载端面的扫描获得的纹理图像融合而生成的呈截断颜色函数(TCF)形式的空间数据结构的视觉表示。
具体实施方式
1.概述
本发明涉及用于林业产业的原木扫描系统。具体地说,系统可用以扫描大量或一堆原木(原木负载)以用于基于固定至原木末端的识别(ID)元件来识别负载中的个别原木中的每一者,对负载中的原木数目进行计数,和/或测量或确定个别原木特性,诸如可用以检量原木以用于商业目的(诸如出口)的末端直径测量。系统主要被设计用于伐木卡车处理站或检查点(诸如港口或其它原木处理站)以用于原地扫描伐木卡车上递送的大量原木而无需将原木从卡车移除。由系统获取的扫描数据可以用作原木库存或报告系统的一部分以用于例如在原木出口产业的情况下识别和追踪个别原木,对原木进行计数,和/或检量原木以确定体积和价值。将借助实例参照在伐木卡车或拖车的后部扫描原木负载的应用来描述系统,但将了解,系统也可用以扫描位于船上、铁路货车、原木装载机或其它车辆上的原木堆,或堆叠或以其它方式搁置在地面上或其它地方(诸如原木托架)的原木堆或负载。系统可适于在室内或室外使用。
将描述的实施例涉及被配置用来扫描原木负载以用于原木识别、原木计数和原木测量(诸如检量)的原木扫描系统。具体地说,在将描述的实施例中,来自系统的扫描数据可以用于识别负载中的个别原木,对负载中的原木数目进行计数,和检量负载中的原木。然而,将了解,可取决于系统的要求而修改或更改系统的功能性。在第一替代实施例中,原木扫描系统可以被配置用于原木识别和原木计数。在第二替代实施例中,原木扫描系统可以被配置用于原木识别和原木测量。在第三替代实施例中,原木扫描系统可以被配置仅用于原木计数。在第四替代实施例中,原木扫描系统可以被配置仅用于原木测量。
2.系统硬件概述
参照图1-6,将进一步详细描述原木识别和测量系统10的实施例的主要硬件组件。参照图1,在这个实施例中,系统10包括与数据处理系统20进行数据通信的便携式扫描系统11。便携式扫描系统11被配置用来由操作者携带并利用以原地扫描伐木卡车上的原木负载的负载端面。便携式扫描系统11包括被配置用来由操作者14的手握住以用于原木负载的负载端面的自由形式扫描的手持式扫描仪单元12。在这个实施例中,如稍后将进一步详细解释,手持式扫描仪单元12具备传感器以用于获取或捕获原木负载的一个或两个负载端面的一系列同步深度图像和纹理图像(深度和纹理图像对)。在这个实施例中,系统还包括单独的操作者界面装置16,操作者界面装置16包括显示器以用于显示视野的实时表示或由手持式扫描仪单元12的传感器捕获的深度和纹理图像。扫描仪控制器18和电源19硬连线至手持式扫描仪单元12。扫描仪控制器18从手持式扫描仪单元12接收深度和纹理图像数据流,且在经由无线数据通信链路或网络26将其无线地传输至数据处理系统20之前预处理这些图像。
数据处理系统20在这个实施例中包括被配置用来从便携式扫描仪系统11接收深度和纹理图像数据的通信模块22。数据处理系统还包括数据处理器24,数据处理器24操作地连接至通信模块22,且接收深度和纹理图像数据以用于原木负载报告的进一步处理和生成,原木负载报告包括所扫描原木的所识别的原木ID、原木计数和原木末端直径测量。数据处理器24将稍后进行进一步详细解释,但通常可包括处理器28、存储器30、显示器32、数据存储装置34、用户界面36和用于连接至另一装置和/或网络40(诸如因特网或类似物)的通信模块38。存储数据库42还可由数据处理器24直接或间接地存取以用于存储由数据处理器生成的输出数据或负载报告数据文件。
将了解,便携式扫描系统11中的各种组件在替代实施例中可组合或集成为较少组件或单一组件,或甚至在需要时进一步分成更多组件。同样地,数据处理系统20的组件在替代实施例中可集成为或进一步分成远离的组件。
参照图2,示出手持式扫描仪单元12的实施例。在这个实施例中,手持式扫描仪单元12包括用于由用户的手握持且安装或携载了一个或多个传感器的主把手50。在这个实施例中,手持式扫描仪单元12包括被配置用来捕获原木负载的负载端面的深度图像的深度传感器52,和被配置用来捕获负载端面的纹理图像的纹理传感器56。深度传感器52和纹理传感器56被安装以便面向相同方向,即,其具有基本上相同的视野。
在这个实施例中,深度传感器是用于捕获负载端面的一系列深度图像且生成表示在扫描期间获得的一系列或一组所捕获的深度图像的代表性深度图像数据的深度相机52。在这个实施例中,深度相机是ASUS XTion Pro Live深度相机,但将了解,可替代地使用任何其它替代深度相机,诸如但不限于手持式Prime Sense装置。在这个实施例中,深度相机利用在830nm下生成红外(IR)图案的红外(IR)投影仪。在深度相机镜头上方提供窄带通IR滤光器54以减小太阳光对深度图像的影响。将了解,其它深度相机可替代地具有内置IR滤光器,或在替代实施例中可以被配置用来在无任何IR滤光器的系统中工作或另外被配置用来在太阳光存在的情况下工作。在其它替代实施例中,可采用使用不同波长的深度相机,包含在红外频率或可见光或其它频率下工作的深度相机。
将了解,替代实施例可以使用任何其它合适类型的深度传感器。举例来说,在替代实施例中,深度传感器可以是立体相机。
在这个实施例中,纹理传感器是被配置用来捕获负载端面的一系列纹理图像且生成表示在扫描期间获得的一系列或一组所捕获的纹理图像的纹理图像数据的纹理相机56。在这个实施例中,纹理相机是Point Grey Grasshopper 3黑白相机,但将了解,可替代地使用任何其它合适的纹理相机,无论是黑白的还是彩色的。在这个实施例中,在纹理相机56的镜头上方提供彩色滤光器58以增强所捕获的黑白纹理图像以用于稍后将描述的原木末端边界的后续树皮-木质边界分割处理。将了解,可使用具有内置彩色滤光器的替代纹理相机。在一个实例中,彩色滤光器可以是红光截止蓝光增强滤光器。这对于树皮颜色较暗且微红的原木种类是有用的且红光截止滤光器使树皮在所捕获的黑白图像中看起来甚至更暗,且因此使得在分割图像处理时较易于与较亮的木质进行区分。在原木末端已用蓝色喷漆标记的情况下,滤光器的蓝光增强方面使蓝色喷漆在黑白图像中看起来较亮,且在这种情况下使其几乎消失且不干扰分割算法。将了解,可取决于被扫描的原木种类来更改彩色滤光器的确切性质,且可对彩色滤光器进行微调以针对大多数种类和标记工作。然而,将了解,彩色滤光器不是必要的且木质与树皮之间的差异的大部分在于亮度(强度)的差异。举例来说,在系统的替代配置中,可以使用无任何彩色滤光器的纹理相机。
在这个实施例中,手持式扫描仪单元12包括可操作以起始和终止原木负载的负载端面的扫描的可操作的触发器按钮60。具体地说,操作者致动或压下把手50上的触发器按钮60以起始扫描,其在由操作者移动和操纵时开始负载端面的同步深度和纹理图像对的捕获以从多个视点和位置捕获整个负载端面的图像。一旦操作者释放触发器按钮60,深度和纹理图像捕获就终止,且发送所获取的深度和纹理数据以供数据处理系统20处理。
在这个实施例中,手持式扫描仪单元12包括安装在把手组合件50内的传感器控制器62和三轴加速度计。传感器控制器62可以是微控制器或微处理器。传感器控制器62操作地连接至触发器按钮60且响应于触发器按钮的致动(即,按压和释放)而控制深度相机52和纹理相机56的操作以开始和终止扫描。传感器控制器62还读取由三轴加速度计64感测和生成的加速度计信号,且例如经由USB接口或任何其它硬连线或无线数据连接操作地连接至扫描仪控制器18。从把手组合件50的末端延伸的数据电缆66将扫描仪控制器18操作地连接至传感器控制器62、深度相机52、纹理相机56和安装至手持式扫描仪单元12的无线通信模块68。在这个实施例中,无线通信模块68是被配置用来将在扫描期间获取的所获取的深度和纹理图像数据以及所捕获的加速度计信号或值传输至数据处理系统20以用于处理和原木负载报告生成的无线适配器。
在这个实施例中,纹理相机56经由如图3所示连接于相机52、56之间的同步电缆70与深度相机52同步。这个同步确保每一对深度和纹理图像在同一时刻被捕获。
参照图4,示出便携式扫描系统11的扫描仪控制器18和电池电源19。在这个实施例中,扫描仪控制器18呈便携式计算机(诸如Intel NUC装置)的形式,但将了解,可以替代地使用任何其它便携式计算机或控制器系统。便携式计算机可以包括处理器72、存储器74和用于操作地连接至外部装置的接口76。在这个实施例中,在便携式计算机18上提供双电源,使得其可在电池19与市电电源之间切换而不会切断。扫描仪控制器18的主要功能是实施‘扫描工具’和‘按钮控制器’组件,其将在稍后进行进一步详细描述。
参照图5,显示操作者界面的操作者界面装置16可以在任何便携式手持式电子装置(诸如智能电话平板计算机、便携式数字助理(PDA)或具有显示器的任何其它移动计算机装置或任何其它合适的便携式电子显示装置)上实施。在这个实施例中,操作者界面装置16是经由USB链路或电缆或任何其它合适的硬连线或无线数据连接或链路操作地连接至扫描仪控制器18的智能电话。如稍后将进一步详细解释,操作者界面装置被配置用来接收和显示在扫描期间实时地获取的实时深度和纹理图像数据的视觉表示,使得操作者可以观看并反馈当前在传感器52、56的视野中的原木负载的负载端面的部分。
在替代实施例中,操作者界面装置16可以与手持式扫描仪单元成一体或安装至手持式扫描仪单元。举例来说,图5A示出类似于图2所示的替代手持式扫描仪单元12a的实例,但其中包括显示器的操作者界面装置16安装至手持式扫描仪单元而不是作为单独组件。如所示,这个替代实施例的手持式扫描仪单元12a还包括与之前一样的深度传感器52和纹理传感器56、把手50、可操作的触发器按钮60和数据电缆66。
参照图6,在这个实施例中示出了数据处理系统20。示出了无线接入点22以用于与便携式扫描系统11的扫描仪控制器18建立无线数据通信链路。数据处理器24呈通用台式计算机24的形式,其连接至无线接入点且具有相关联的显示器32和用户界面组件36,诸如用于控制计算机的键盘和鼠标。如技术人员将了解,数据处理器24的主要目的是执行由手持式扫描仪单元12捕获的无线地传输至数据处理系统20的无线接入点22的深度和纹理图像数据的繁重的图像处理。在替代实施例中,数据处理系统20不必具有显示器或用户界面,且可仅被配置用来执行数据处理并输出原木负载报告或数据文件以用于在其它计算机或机器上观看和/或存储在例如数据库或其它存储装置或云服务器中。
3.扫描过程和数据捕获
借助实例,现将解释由操作者使用系统10执行的典型扫描过程。操作者使用腰带或腰包或类似物将扫描仪控制器18和电源19附接在其腰部周围,且一只手握住手持式扫描仪单元12且另一只手握住操作者界面装置16。操作者按与喷漆类似的动作扫描原木负载的负载端面,如图7所示。当手持式扫描仪单元扫描经过负载端面时,其从手持式扫描仪单元12的深度相机52和纹理相机56获取同步的且校准的原始深度图像和纹理图像。在这种情况下,‘同步的’指深度和纹理图像对是在同一时刻获取的,且‘校准的’指传感器52、56的内参数(例如焦距、比例因子、畸变)和传感器之间的刚体变换基于其在手持式扫描仪单元12上相对于彼此的安装位置是已知的。
在这个实施例中,操作者14通常位于离负载端面在大约1.5至大约2米范围内的避开距离处,但这取决于所使用的传感器可变化或更改。具体地说,避开距离将至少部分取决于深度和/或纹理相机的捕获范围和视野。操作者通常相对于伐木卡车上的原木的负载端面向前走以逐渐获取整个负载面的图像数据。对于伐木卡车上的典型的原木负载,获取整个负载端面的纹理和深度图像数据的典型时间通常在20-30秒左右。深度相机52和纹理相机56的视野通常小于原木负载的整个负载端面的表面积,且因此相对于负载端面移动和操纵扫描仪以捕获一系列部分重叠的深度和纹理图像对以捕获整个负载端面。相机的帧速率可取决于要求而变化。在这个实施例中,帧速率是大约30帧每秒(FPS),且两个相机都按这个帧速率触发。在这种帧速率下,在扫描期间通常获取一系列大约600-900对深度和纹理图像,但将了解,所捕获的数字深度和纹理图像对的数目可取决于扫描整个负载端面所花的时间以及手持式扫描仪单元12的深度相机52和纹理相机56的配置的帧速率而变化。
参照图7A,将进一步解释原木负载的扫描的实例。在180处在负载端面的左下角扫描开始时示出深度传感器52和纹理传感器56的视野,且操作者移动扫描仪以遵循在181处识别的一般N形扫描路径,直到在182处所示的负载端面的右上角完成扫描为止。将了解,这个扫描路径不限于图7A所示的扫描路径,且许多其它可能的扫描路径可以用以从负载端面捕获所获取的扫描数据以用于处理。在一些配置中,可以建议或要求优选的扫描路径,但在其它配置中,扫描路径可由操作者任意地或随机地选择。
在这个实施例中,原木扫描系统被配置用于由操作者用手持式扫描仪单元在原木负载的负载端面上进行的自由形式扫描。将了解,在替代实施例中,系统可进一步包括手持式扫描仪单元可安装或耦合至的可操作的电动运载工具系统,诸如机器人臂或类似物,且其中运载工具系统可为自动化的或由操作者控制以通过使扫描仪单元相对于负载端面移动经过扫描路径来扫描原木负载的负载端面。如果是自动化的,那么扫描路径可以是预定的或预先配置的,或如果机器人臂或运载工具系统经由远程装置或系统被手动地控制,那么操作者可以控制扫描路径,扫描路径可根据所推荐的扫描路径或任意选择的扫描路径。
在这个实施例中,用相同的脉冲触发器信号同时触发深度相机和纹理相机以在30FPS的帧速率或任何其它合适的帧速率下捕获图像。在一个配置中,发送所有深度和纹理图像对流以进行数据处理以提取从负载端面扫描测量的所需信息。在另一配置中,手持式扫描仪可以被配置用来发送所有深度图像,但仅发送纹理图像的子样品(诸如每第3个纹理图像)以进行数据处理,而丢弃未被选择的所捕获纹理图像。在这个配置中,对一系列深度图像和一系列纹理图像执行数据处理,其中每一纹理图像具有对应的深度图像,但不是每个深度图像都有对应的纹理图像。在另一配置中,用经过滤的或修改的触发器信号在较低频率下(诸如10FPS)触发纹理相机,即,通过使用电路或软件来抑制或去除主触发器信号的脉冲的每三个中的两个。在这个配置中,避免了捕获并接着丢弃每三个纹理图像中的两个的需要。在另一配置中,纹理相机可在较低频率或帧速率下基于主触发器信号而被触发,但基于手持式扫描仪的移动而动态地子取样。举例来说,如果手持式扫描仪相对静止或低于预定移动阈值,那么被发送以进行处理的纹理图像的数目将减少以减少冗余图像数据的处理。
如稍后将进一步详细描述,原木负载中的每一原木的小端具备包括与个别原木相关联的唯一原木ID数据或代码的ID元件。在这个实施例中,ID元件通常呈机器可读代码的形式,诸如但不限于印刷在标签或纸张上并作为ID标记经由U形钉、粘合剂或类似物应用于每一个别原木的小端面的大致中心处的条形码或快速响应(QR)代码(见例如图10)。在这个实施例中,每一个别原木仅在其小端具备单个ID标记。在一些原木负载中,原木的所有小端都在原木负载的同一端。在这种情形下,操作者仅需要扫描包括ID标记的负载端面。然而,在其它情形下,可装载伐木卡车,其中个别原木的小端混合在原木负载的两端之间。在这些情形下,操作者必须进行两次单独的扫描,在原木负载的每一负载端面扫描一次。接着组合来自两次扫描中的每一者的数据以生成与原木负载相关的输出数据,如稍后将进一步详细解释。
在负载端面的扫描期间,获取原木负载中的所有原木的深度和纹理数据是重要的。为了实现此目的,操作者需要具备沿着原木负载末端的合理的不受约束的移动且能够在负载端面的顶部和底部并沿着原木负载的整个宽度捕获图像。参照图8A,示出了因为一些原木与原木负载中的其它原木相比可能突出较远,受限制的移动可如何导致阻塞的示意性图示。图8A示出深度和纹理相机从单个位置12a观看到的东西。从这个位置,不能获得在左侧的大原木的部分的深度和纹理数据,因为它旁边的原木突出较远。参照图8B,示出从新位置12b看的手持式扫描仪单元的深度和纹理相机的视野,其中先前视野12a重叠。这个示意图说明了可通过从多个位置和视点扫描负载端面来实现完全覆盖的方式。举例来说,在港口的伐木检查点处提供的斜坡提供使操作者沿着移动以扫描负载端面的理想平台。
借助实例参照图9-12,将示出在负载端面的扫描期间捕获的原始深度和纹理图像中的一些。图9示出由手持式扫描仪单元12的深度相机52捕获的典型的原始深度图像。如所示,在这个原始深度图像中,深度相机的视野仅捕获负载端面的一部分。数据出现在原始深度图像中的圆形区域中,因为镜头上的IR干扰滤光器具有与角度相关的衰减。图10示出与图9的深度图像同时捕获的同步的原始纹理图像。图10的原始纹理图像是由如先前解释的纹理相机56捕获的。在图10中,在原木末端的基本上中心位置处示出个别原木的机器可读ID标记,在这个实例中是QR代码。图11提供在操作者界面装置16上向操作者呈现或显示的扫描图像的实例。所显示的图像表示由深度相机52和纹理相机56捕获的实时深度和纹理图像数据。灰色区示出当前深度图像看不见的值(例如,其中特征太远或例如存在太多红外干扰)。在屏幕左上角的指示符80指示手持式扫描仪单元12的关于曝光设置的当前状态。指示符80可以是例如颜色编码的。举例来说,指示符80可以是绿色,其指示曝光已设置且扫描可以进行。指示符接着在收集图像时可转变成红色且在曝光正被设置时可为黄色。在这个实例中,82处指示的白色矩形指示用以设置曝光的图像区域。在这个实施例中,优选的是当正在设置曝光时区中存在至少一个机器可读ID标记,因此所计算的曝光值确保标记是亮的但仍可读。
4.数据流和处理
现将参照实例实施例描述系统中的数据流和数据处理。
数据流和数据处理的概述
参照图12,示出系统的软件架构的高级概述,具体地说,将描述在系统的各种硬件组件上使用或实施的各种软件组件和/或功能和/或模块。以下表1中示出图12中提到的数据处理组件的概要。
表1:图12中的数据处理组件的概要
扫描仪控制器18包括扫描工具组件90和按钮控制器组件92。扫描工具组件90在扫描仪控制器18上执行且执行现将描述的各种功能。扫描工具90提供与深度传感器52和纹理传感器56硬件的接口,且在扫描期间从传感器获取深度和纹理图像。扫描工具90还对深度和纹理图像形成压缩功能以压缩深度和纹理图像数据以用于经由无线数据链路26传输至数据处理系统20。在这个实施例中,扫描仪工具90还被配置用来及时对一系列纹理图像取子样品。作为实例,在这个实施例中,传输每第三个纹理图像以进行数据处理以减少用于处理的数据量。扫描工具90还被配置用来调整纹理传感器56的曝光,使得可处理机器可读ID标记(诸如QR代码)和树皮-木质边界,如稍后将进一步详细解释。在这个实施例中,扫描工具90被配置用来控制经由如96和98所示的无线数据链路将压缩的深度图像(Dc)和压缩的纹理图像(Tc)传输至数据处理系统20的图像保存器组件94。扫描工具90还被配置用来从深度和/或纹理图像生成操作者显示图像,并如100处所示将其传输至操作者界面装置以用于在如先前描述的操作者界面装置的显示器102上观看。
操作者界面装置16(例如智能电话或平板计算机或具有显示屏的类似的移动计算装置)上的显示组件102被配置用来打开使扫描工具90附接至的端口,且还将在端口上从扫描工具90接收的图像显示在操作者界面装置的显示屏上。显示组件102可以是在智能电话或平板计算机上运行的应用程序。如先前所论述,操作者界面装置16可以借助USB电缆连接至扫描仪控制器18。在这个实施例中,TCP/IP连接是经由USB数据链路进行的。操作者界面装置上的应用程序102打开插口且等待客户端(诸如扫描工具组件90)连接。
扫描仪控制器18还包括按钮控制器组件92。按钮控制器92执行各种功能。在这个实施例中,一个功能是按钮致动的依赖于上下文的过滤。如果操作者按压或释放触发器按钮60,那么忽略动作,除非系统处于触发器致动是有意义的状态。按钮控制器还充当用于接收和处理来自手持式扫描仪单元12的传感器控制器62的按钮致动信号或消息的接口。
数据处理系统20的数据处理器24包括从扫描仪控制器18的扫描工具90接收压缩的深度和纹理图像(Dc、Tc)的数据流96、98的图像保存器组件94。在这个实施例中,深度和纹理图像的数据流在其被捕获时从扫描仪控制器18实时地传输至数据处理器24以使得数据处理能够立即开始。然而,将了解,在替代实施例中,图像数据可以在扫描期间在一系列批次中发送,或在替代配置中在扫描结束时一下子传输。图像保存器94被配置用来对所接收的压缩的深度和纹理图像解压缩,且将解压缩的图像保存至数据存储装置34(诸如,例如硬盘驱动器)。图像保存器94还被配置用来将未压缩的图像(Di、Ti)发送至在数据处理器24中操作的其它组件,包含例如位姿估计器组件104和标记阅读器组件106。
标记阅读器组件106被配置用来从图像保存器94接收纹理图像(Ti)。标记阅读器106接着被配置用来对纹理图像进行图像处理以定位和阅读每一图像中的所有QR代码。在这个实施例中,标记阅读器106被配置用来写入包括用于在每一图像中定位的每一标记的唯一ID标记数据的ID标记数据文件,和包括指示在原木负载的负载端面的扫描期间捕获的一系列纹理图像中见到每一ID标记的次数的数据的ID标记概要数据文件。
作为实例,图14示出在由标记阅读器组件106处理之后的纹理图像。已发现并正确地解码QR标记中的每一者。作为进一步实例,以下表2中给出所生成的实例ID标记数据文件的一小部分,其示出图14的纹理图像的组成和一点先前的和随后的纹理图像。
9194 DK1170292 351.75 565
9194 DK1170288 1581 340.75
9197 DK1170139 357.5 1653.25
9197 DK1170294 942.75 1609.25
9197 DK1170295 1512 1589.25
9197 DK1170127 380 1149
9197 DK1170276 1704.25 1063.75
9197 DK1170293 914.5 963.25
9197 DK1170292 359.5 564
9197 DK1170288 1588.5 342.25
9200 DK1170139 365 1647.5
9200 DK1170294 950 1607
表2:包含从图14的纹理图像提取的ID标记数据的实例ID标记数据文件的一部分
在表2中,第1列是图像id,第2列是标记id,且第3和第4列是纹理图像中的标记中心的X和Y坐标。以下表3中示出对应的ID标记概要数据文件。
表3:实例ID标记概要数据文件
在表3中,其示出在负载上发现16个标记以及在完整的一组纹理图像上见到每一标记的次数。对于这个负载端面,见到QR代码的最小次数是35。在这个实例中,使用由21乘21矩阵组成的最小标准QR代码。代码以最高冗余级别(最稳健)生成,从而允许其在一些情形中在被部分覆盖时被解码。图27中示出这个实施例中所使用的ID标记的QR代码的实例。如先前所指出,将了解,系统可以替代地与其它机器可读ID代码(诸如条形码)或任何其它可见的ID元件和编码的唯一识别数据一起使用。
现在将描述用于将在扫描期间捕获的一组深度图像融合为隐式或3D模型(诸如空间数据结构)的位姿估计器104和表面建模器108组件。将参照图13中所示的数据处理中所使用的且在以下表4中概括的相关联的坐标系来描述位姿估计器104和表面建模器108。
CSR 光线投射坐标系
CST 纹理相机坐标系
CSM、CSD 移动坐标系(与深度相机对准)
CSW 世界坐标系
PR、PT、PD 图像与相应坐标系之间的投影
MR、MT 坐标系之间的位姿
TR 从R到CSW的变换
表4:数据处理流中所使用的坐标系
位姿估计器104被配置用来从图像保存器94接收一组深度图像(Di)。位姿估计器被配置用来估计手持式扫描仪单元12在世界坐标系(CSW)中的位姿(Mi)。在这个实施例中,写入包括图像中的每一者的图像ID和其相关联的位姿(Mi)的数据文件。位姿估计器接着被配置用来将深度图像(Di)和相关联的位姿(Mi)发送至表面建模器组件108。
坐标系与手持式扫描仪单元12相关联,其称作移动坐标系(CSM)。位姿Mi是刚体变换,其将在获取Di时来自CSM的测量映射至CSW。在这个实施例中,如3D同步定位与建图(SLAM)技术方面的技术人员将了解,位姿估计算法执行3D自配准以使用点-平面误差函数来估计位姿。将了解,需要时可替代地使用其它位姿估计算法。在一个这种替代实例中,纹理图像数据可以用以组合光一致性误差与点-平面误差以增大位姿估计准确度。
表面建模器组件108被配置用来从位姿估计器104接收深度图像(Di)和位姿(Mi),分别如110和112处所示。表面建模器108被配置用来将所有深度图像一起融合为隐式模型、3D模型或空间数据结构。表面建模器108接着被配置用来估计与负载面平行且与地面相平的位姿(MR)。表面建模器108接着被配置用来使用光线投射以在位姿MR下从隐式模型生成正射深度图像(R)和正射法线图像。可以生成一组或多组光线投射深度和光线投射法线图像。法线图像可用以有助于确定将图像旋转多少以与最终图像的负载端面平行。接着将最终的光线投射深度图像(R)和光线投射法线图像保存至存储装置34,诸如数据处理器24的硬盘驱动器。位姿MR和从光线投射深度图像(R)到世界坐标系CSW的变换(TR)也保存在数据处理器24的存储装置34中的数据文件中。任选地,系统可以被配置用来也对来自隐式模型的额外信息(诸如顶点图和纹理图)进行光线投射以有助于进行数据处理。
在这个实施例中,表面建模器108被配置用来将原始深度图像(Di)融合为空间数据结构,诸如截断带符号距离函数(TSDF)。TSDF是对原木建模的隐式函数的离散表示。通过找到当前深度图像与TSDF之间的刚体变换且接着将来自当前深度图像帧的组成累积至TSDF来将数据融合在一起。接着针对下一深度图像帧,诸如此类针对在扫描期间获取的一系列或组中的所有随后捕获的深度图像重复这个操作。一旦所有深度图像都被处理,所生成的融合的模型大于每一原始深度图像帧且覆盖整个负载末端。融合还显著减少原始深度数据中的缺陷(噪声)。
作为实例,图15中示出所扫描的负载端面的TSDF的所呈现的视觉化且图16中示出穿过TSDF的横截面。表面由黑色区域之间的白色区域描绘,其表示函数F(x,y,z)的零交叉点。TSDF是表面侧向距离函数F(x,y,z)的谨慎表示。这个函数给出距表面的距离,且3D表面由齐次方程式F(x,y,z)=0表示。一组深度图像(Di)中所包括的深度数据可以融合在一起,因为每一深度图像(Di)的位姿(Mi)是已知的,如通过先前所描述的位姿估计器104所计算。融合深度图像数据的这个过程允许形成原木负载的整个负载端面的模型且显著减少原始深度图像中的缺陷(噪声)的影响,如上文所指出。作为实例,可执行诸如‘移动立方体’的算法以定位零交叉点,这从TSDF得到网格表面模型,如图17所示。
在这个实施例中,表面建模器108被配置用来接收由手持式扫描仪单元12中的加速度计感测的加速度计信号或数据值并使用TSDF的检查来计算负载端面向下和法线方向。使用所计算的向下和法线方向,表面建模器使用光线投射呈现与负载端面相平和垂直的TSDF的正射图像,如先前所指出。光线投射是SLAM技术方面的技术人员将理解的技术。
在这个实施例中,在扫描开始时感测单个加速度计读数或信号或值,即每次扫描一个加速度计值。在这个配置中,加速度计值或数据呈加速度计数据向量(vx,vy,vz)的形式。在替代实施例中,手持式扫描仪中无需提供加速度计,且可以通过诸如基于卡车部件处理图像数据来获得水平面。在其它替代实施例中,手持式扫描仪可以具备替代的或额外的惯性传感器。在一个实例中,陀螺仪传感器可以提供于手持式扫描仪单元中且所感测的陀螺仪信号可以用以补充位姿估计。
作为实例,图18示出负载端面的正射光线投射深度图像。在这个实施例中,没有深度的区域用白色示出。图19示出负载端面的正射光线投射法线图像。没有法线的区域用黑色示出。正射光线投射法线图像中的颜色(未示出)表示表面法线的方向。举例来说,颜色‘金色’可被指派给垂直的表面。正射光线投射法线图像中的不是金色的值接着可被过滤掉以去除例如原木的边。光线投射正射法线图像优选地与光线投射正射深度图像配准,且这允许两个图像一起用以清理光线投射深度图像并去除不必要的特征,诸如卡车或拖车部件或人或在扫描过程中捕获的其它非原木成分或特征。
在这个实施例中,数据处理器24包括被配置用来接收和协调数据处理器24和便携式扫描系统11中的各种其它组件的监控器114。举例来说,监控器组件114被配置用来通知各种其它组件扫描已开始且使组件同步。另外,监控器组件114被配置成在相关组件已完成其处理或任务之后开始或起始各种组件。监控器组件还被配置用来接收输入或控制来自用户界面(诸如包括手持式扫描仪单元12的按钮控制器92和数据处理器24的用户界面36)的信号。举例来说,监控器被配置用来接收来自手持式扫描仪单元12的触发器60的按钮控制信号以起始和停止扫描并协调系统中的各种其它组件和功能以处理在扫描期间获取的数据。
在这个实施例中,数据处理器24还包括负载处理器组件116。在这个实施例中,负载处理器116被配置用来执行两个主要功能。首先,负载处理器被配置用来接收和处理来自如118处所示从表面建模器108接收的负载端面的TSDF的光线投射正射图像。负载末端处理功能的目的是提取个别原木的原木末端边界,并确定原木末端直径且将个别原木的所提取的唯一的ID数据与所确定的或所测量的原木末端直径数据相关联。如果原木负载的原木在卡车或拖车上的原木负载的两端都具有小端,那么负载末端处理功能将运行或执行两次,每组负载端面扫描数据一次。负载处理器116的第二个主要功能是诸如以报告文件的形式生成从扫描生成的输出数据,报告文件包括原木ID数据、原木计数和原木直径数据和/或所提取数据的视觉表示或图形表示,如稍后将进一步详细解释。
现在将进一步详细描述负载处理器116执行的负载末端处理功能。在这个实施例中,负载末端处理功能首先清理从表面建模器108接收的正射光线投射深度图像(R),具体地说将卡车或拖车或任何其它非原木特征从光线投射深度图像中去除。图20示出在从深度图像去除卡车部件之后的图18的光线投射深度图像。在这个实施例中,负载末端处理功能还被配置用来清理光线投射深度图像以去除其它特征,诸如原木的少量松散树皮或边部分或类似物。光线投射深度图像的这种进一步清理由图像处理算法执行,且这些可以利用例如所示的光线投射正射深度(图18)和法线(图19)图像中提供的信息。图21示出在已执行进一步清理过程之后的图20的光线投射深度图像。
现在将进一步详细描述用于清理图像的图像处理算法。在这个实施例中,清理算法被配置用来使用图像处理从光线投射正射深度和法线图像去除非原木特征,诸如卡车部件。这个图像处理使用光线投射深度和法线图像两者作为输入,因为他们构成用于清理的不同信息。深度图像提供特征离图像平面的距离,且法线图像提供特征表面的定向。分析深度和法线图像以使大致对应于离散物体的所连接的成分(连续区或区域)单一化。清理算法接着在以下步骤中将这些物体归类为原木或非原木:
1.剪裁所连接的成分以仅保留大致上平坦的且与图像平面对准(较可能为原木末端)的成分。
2.丢弃太小或太细长的成分。
3.剩余成分用以在底部、左侧和右侧寻找原木面的范围的边界。这通过计算和累积在原木端面的边缘的原木外观的若干特性测量来完成,诸如:
-垂直或水平对准,
-原木圆度,
-卡车和拖车托架的已知宽度,
-深度与面的其余部分的一致性,和
-面边缘处的原木与非原木特征之间普遍存在的不连续性。
4.将严格位于原木面边界内的成分归类为原木。
在一些实施例中,图像清理算法可以进一步执行以下步骤或功能以清理负载端面的图像。可以通过集中于在许多负载中明显的一些常见问题的算法来预处理原木面的深度图像。举例来说,它可以检测比其周围事物进一步向前的窄区域,这对于树皮和其它碎屑来说是典型的。另一实例是小的遗失数据区域被有效数据包围是扫描期间的小阻塞或其它问题的典型特征。这些的目的不是过滤掉深度图像中的所有数据,而是执行图像中的不良假象的目标特定类别的非线性空间过滤操作。
接着处理清理过的光线投射深度图像以使用原木单一化算法来将个别原木分开并确定每一个别原木的原木末端边界。没有标准的或均匀的原木形状。不能将个别原木假设为甚至大致圆形的。原木周边的大部分可以是凸起的、凹入的或笔直的。邻近的原木通常紧紧地配合在一起,在周边的大部分之间间隙很小或没有间隙。原木大小的范围较宽。原木可以被分裂,其中每个截面本身是原木大小。原木可在单一原木的芯内具有空隙,其与原木中的形状不规则的周边或裂缝一起可以混淆算法。松散的树皮是主要问题和复杂现象。实例包含与原木半分离、以一系列姿态与木质分离的树皮,悬挂在原木面上的树皮,和塞在原木之间从而填充原木之间的预期空隙的树皮。一些原木具有从原木末端遗失的部分。用于将原木分开的基本性质是个别原木之间的间隙和空隙的特性,而不是原木本身的变化非常大的形状和大小的分析。在原木末端在纵向上充分分开(即,凹陷或突出)的情况下,大体上可以易于确定原木界面边界。然而,在一些情况下,邻近的原木末端纵向地对准,且在其周边的明显部分紧紧地抵靠着彼此。通过寻找个别原木之间的特性V形间隙、原木组之间的空隙和将逻辑规则应用于关联的分离的间隙来分析这些情形以识别原木末端边界线。这个图像处理步骤的输出是如图22所示的所有原木的标签和在每一原木末端周围绘制的原木末端边界曲线或线。从清理过的光线投射深度图像生成的原木末端边界表示‘带皮’原木末端边界。
在这个实施例中,负载末端处理功能还被配置用来使用所捕获的纹理图像(Ti)细化从光线投射深度图像生成的带皮原木末端边界。具体地说,纹理图像用于对原木末端的木质-树皮边界勾画轮廓或划定界线以改进原木直径测量的最终结果检量准确度的过程。在这个实施例中,将从光线投射深度图像确定的带皮原木末端边界映射和投影至2D纹理图像(Ti)中的一个或多个上。图23和24示出投影至其相关联的原木122上的原木末端边界的实例,其中图24还示出投影至纹理图像上的围封原木122的相关联的ID标记124的边界。参照图24,在一些实施例中,边界框或线123可以被指派给原木末端且用以产生小的子图像,接着对子图像进行图像处理以对来自ID标记的原木ID解码。这个方法可以改进处理时间,因为不需要处理整个纹理图像。子图像是小的且所有不相关的区域都被去除。另外,因为ID标记通常将出现在若干纹理图像中,所以可以将边界投影至所有相关联的纹理图像和从多个子图像读取的代码上以增大与每一个别原木相关联的所解码的ID的可靠性。在其它实施例中,系统不利用边界框,并处理整个纹理图像来识别和解码所有可见的ID标记。
从光线投射深度图像生成的带皮原木末端边界可以变换并投影至如图23和24所示的原木的纹理图像上,这是因为手持式扫描仪单元12在一对所捕获的深度和纹理图像的每一帧时间处的位姿从位姿估计器104是已知的,且深度传感器52和纹理传感器56是校准的且同步的。
参照图25,现在将进一步详细描述边界细化算法。图25示出在纹理图像中的原木末端上的120处从光线投射深度图像生成的投影的外部(带皮)边界曲线或线。边界细化算法接着生成内边界曲线,在内边界曲线内预期无树皮且这在126处进行指示。两个生成的外部带皮边界120和内边界126线或围封曲线在其之间形成环形区域。任何树皮(如果存在的话)应位于这个环形区域内。如由内边界曲线126相对于外部带皮边界曲线的距离定义的环形区域的厚度是基于与被处理的特定树种类预期的树皮的最大厚度相关的统计所存储数据确定的。在这个实施例中,这表示为原木末端直径的百分比,以及预期方差和初始带皮边界生成曲线120。内边界126表示个别原木的统计曲线。在环形区域定义的情况下,边界细化算法接着对环形区域内的纹理区域进行图像处理以勾画木质-树皮边界之间的轮廓而无需处理整个纹理图像或原木末端的纹理图像。128处示出表示去皮原木末端边界的所得的细化的边界曲线。如所示,新的细化的边界线128刚好在树皮下方或在原木末端的那个区域中不存在或未检测到树皮的情况下沿着外边界曲线120延伸。
使用分割算法生成细化的边界线128。在这个实施例中,向分隔算法提供每一个别原木的环形区域,使得其知道在每一个别原木的纹理图像中的哪里寻找原木末端的边缘,并基于原木种类的预期树皮厚度使用统计信息且被配置用来在例如原木被泥覆盖或另外被弄脏的情况下决定回到从光线投射深度图像生成的初始边界线。图像处理分割算法检测环形区域中的木质-树皮边界以生成如所论述的细化的原木末端边界线128。
在计算了细化的原木末端边界的情况下,负载末端处理功能接着被配置用来计算与每一原木端面相关联的平面。在这个实施例中,这通过使原木末端边界收缩预定量(诸如10mm)来实现,且使平面与收缩的边界内含有的深度图像数据配合。接着将细化的原木末端边界投影至所计算的原木末端平面上。这个过程去除原木边界上的垂直于原木端面的噪声。接着将原木末端边界和平面变换为米制世界坐标系(CSW)。负载末端处理功能接着被配置用来计算每一原木的原木边界质心、短轴、正交轴和原木直径。接着使由标记阅读器106提取的ID代码与其相应的原木边界相关联或联系。在这个实施例中,通过如图26所示对每一纹理图像中的QR代码ID标记中心位置(由标记阅读器106生成)进行三角测量来使QR代码与原木边界相联系或相关联。具体地说,作为实例,图26中示出了ID标记130,且示意性地示出了来自扫描数据中的三个样品位置132a-132c的到多对所捕获的深度和纹理图像中的这些ID标记中的每一者的三角测量光线。尽管现在显示了仅三个相机位置的三角测量光线和相关联的纹理图像,但将了解,对每一ID标记的三角测量可以并入有来自如其中捕获的ID标记(参照上文例如先前表3和4)一样多的纹理图像的光线。
作为实例,图28示出在变换为米制世界坐标系CSW之后的细化的原木末端边界140的实例,可以从米制世界坐标系CSW确定或计算原木末端直径特性。图29示出CSW中的直视负载端面的所投影的细化的原木末端边界142的曲线图。与每一原木末端边界相关联的中心标志144表示三角测量的ID标记(例如,QR代码)的位置且显示了相关联的已解码的ID数据。这个过程是稳健的,因为从纹理图像三角测量大量光线。举例来说,标记DK1170228在35个纹理图像中见到,因此将生成会聚于标记位置的35条光线。同样,标记DK1170139在124个纹理图像中见到,从而生成124条会聚光线的系统。
现在将解释负载处理器116的第二个主要功能。第二个主要功能是由负载处理器116执行的报告生成功能。报告生成功能以两种方式中的一者操作。如果原木负载只有一个负载端面被扫描,即,所有小端和ID标记在原木负载的同一端,那么它生成负载报告,负载报告包括与负载的个别原木相关联的所识别的ID代码、原木计数(从所检测的个别原木末端边界的数目确定)和其相关联的所确定的原木末端直径测量结果。另一方面,如果原木负载的两个负载端面都被扫描,即,对于小端和相关联的标记ID混合在原木负载的两端之间的原木负载,对所扫描的每一负载端面执行先前所描述的数据处理并将所述数据处理合并在一起以生成最终的原木负载报告。
首先,将论述所有小端在原木负载的同一端的单个负载端面扫描的情况。图30示出所生成的原木负载报告的图解形式。可以注意到,所有原木末端具有标记ID信息且150处所识别的原木计数对应于标记ID计数。绘制了每一小端的短轴和正交轴,且作为实例显示了短轴的长度。举例来说,对于原木末端152,短轴在154处示出,而正交长轴在156处示出。
第二,转向针对原木负载扫描两个负载端面的情况,图31和32示出了原木的小端混合在负载的两端之间的情况。图31示出针对所扫描的第一负载端面的所生成的负载报告的图解表示,且图32表示针对原木负载的另一负载端面的第二次扫描的扫描的负载报告的图解表示。图31和图32共同表示两次负载端面扫描的负载报告的图解表示。将注意,两个报告的原木计数一致。还可以注意到,一些原木末端在图31和32中的每一者中没有ID标记,但ID标记计数的总和等于图31和32中的每一者中的共同的原木计数。这提供了验证形式,即,每一负载末端的计数和总的标记计数必须一致。
图33示出来自两次原木负载端面扫描的来自图31和32的合并的图解信息的图解形式。被执行以生成图33的图像的合并是匹配操作,其中一个负载末端上的原木与另一负载末端上的原木匹配。通过镜射一个负载末端并将两个边界框的边和底对准至公共坐标系CSC上来实现合并。当负载的宽度在物理上通常受原木卡车托架约束时调整对准,原木卡车托架可以是例如通常大约2.2米宽,但在其它情况下可以改变。这个合并算法是基于将成本与各种物理性质(诸如原木之间的距离)相关联且接着寻找使成本总和减到最小的匹配。当前合并算法使用以下成本:
·一致性:原木质心之间的距离。
·锥形:直径之间的距离和参照锥形模型。
·标记一致性:标记很可能在小端。
·原木长度:应为类似长度。
5.替代实施例和配置
替代系统配置
如先前所指出,上文所描述的原木扫描系统的实施例被配置用来扫描原木负载以用于原木识别、原木计数和原木测量,诸如检量。具体地说,来自纹理传感器的扫描数据用以基于个别原木的可见的ID元件(诸如ID标记)来获得负载中的个别原木的原木ID数据。处理来自深度传感器的扫描数据以确定原木末端边界,接着可以测量原木末端边界以提供原木末端边界数据(诸如直径测量结果),基于原木ID数据使原木末端边界与每一所识别的原木相关联或联系。另外,基于从深度传感器扫描数据的处理识别的个别原木末端边界的数目生成原木计数。
在替代实施例中,原木扫描系统可以配置有替代功能性。作为实例,在第一替代方案中,原木扫描系统可以被配置用于原木识别和原木计数。举例来说,原木ID数据可以从如上文的纹理传感器扫描数据获得,且原木计数可以由从对如上文的深度传感器扫描数据的处理识别的个别原木末端边界的数目生成。在第二替代实施例中,原木扫描系统可以被配置用于原木识别和原木测量,诸如检量。举例来说,原木ID数据可以从如上文的纹理传感器扫描数据获得,且原木测量结果可以如下确定:对如上文的深度传感器扫描数据进行处理以识别原木末端边界并测量其物理性质(诸如直径),且基于原木ID数据使原木末端边界数据与相应的个别原木相联系。在第三替代实施例中,原木扫描系统可以被配置仅用于原木计数,诸如基于从深度传感器扫描数据识别的个别原木末端边界的数目确定原木计数。在第四替代实施例中,原木扫描系统可以被配置用于原木测量,诸如检量,诸如测量原木末端边界的一个或多个物理性质。
在原木的大端的ID标记
以上实施例是在ID标记提供或固定至原木的小端的情况下描述的。将了解,在替代实施例中,ID标记可提供于原木的大端。在这些情况下,可以在原木负载的每一末端执行扫描且组合扫描数据以生成表示原木负载的输出数据。系统可以被配置用来满足其中所有小端都处于原木负载的同一端,或小端混合在原木负载的每一端之间的原木负载。在这些情形下,对小端的扫描提供检量和/或计数数据,且对大端的扫描提供原木ID和/或计数数据。
操作者界面上的图形用户界面(GUI)
移动扫描仪需要物理上与扫描头分开的操作者显示器,因为实际上难以跟随四处移动的显示器。在上文描述的实施例中,操作者界面装置仅包括用于在扫描期间向用户呈现实时图像的显示器。然而,在替代实施例中,操作者界面装置可以被配置用来控制扫描系统或扫描系统或手持式扫描仪的方面。举例来说,操作者可以打开或关闭系统,且通过简单的按钮触碰(例如使用操作者界面装置的触摸屏显示器界面上的GUI)使其从扫描移动至获取至处理阶段。在一个配置中,GUI可以被配置用来使得操作者能够在扫描之后检查原木计数和所识别的标记的数目。在另一配置中,系统可以增强以呈现不同信息来源;例如将卡车驾驶员的摘要与所见到的QR标记的数目与被计数的原木的数目进行比较。任何差异可以用人体工程学视觉形式呈现,其中最可能的错误例如用红色突出显示。这可以在操作者仍在斜坡上时完成且能够在视觉上将其前面的负载与系统的所处理图像进行比较。举例来说,如果系统错误地将两个原木末端合并为一个(且因此获得过低的计数)或错误地将单个原木末端分裂成两个(且因此获得过高的计数),那么可以对其作标记。最可能的问题区可以突出显示,且错误对于操作者将为明显的,操作者将借助比如图像上的简单的收聚或缩放多点触碰手势来校正结果。
深度和纹理同步定位与建图(SLAM)的使用
正如深度图像可以融合在一起,纹理图像也可以融合为空间数据结构,我们将其称作截断颜色函数(TCF),如图34所示。使用TCF和TSDF一起可以比仅使用深度提供更稳健且准确的位姿估计。具体地说,对于深度和纹理SLAM,滑动的机会较小(部分配准损失)。这是因为深度数据在像原木末端等平坦表面上是相当均匀的,从而只留下原木边界成为配准困境。相比之下,纹理可以通过追踪诸如树木年轮、标记、树皮和甚至平坦表面上的喷漆等特征而做出贡献。额外的纹理信息的主要益处在于操作者可以更接近负载面工作。使用仅深度配准目前需要避开约1.5m以允许深度配准稳健地起作用。
直接在截断带符号距离函数(TSDF)中的较好的深度SLAM
上文所描述的实施例使用基于光线投射的深度3D自配准算法来获得传感头针对每一深度图像的位姿(位置和定向)。通过直接将传入的深度图像与隐式3D模型(TSDF)进行比较来实施深度SLAM是可能的。这些最近的算法已示出为比基于光线投射的算法更准确,从而导致原木末端边界的更精细的定位。
将ID标记用于离散SLAM
QR标记具有有用的性质,即其各自具有唯一的ID。我们计算每一纹理图像中的每一标记的质心(中心点),在每一纹理图像中质心是可见的。因为每一标记固定于其原木上的适当位置,且从多个(几十个或甚至几百个)不同角度在纹理图像中见到,所以其可用以迅速地找到或确认传感头的位姿。这是通过使用标记ID以用于正确地关联同一标记的各视图在不同纹理图像之间进行三角测量来完成。这种离散的SLAM可以结合密集的深度(和可能纹理)SLAM使用。其可用以保护深度SLAM以防滑动,因为标记质心在每一对应的纹理图像中可见,且深度传感器相对于纹理相机刚性地安装。
扫描仪的重新定位
如上文所描述追踪ID标记的其它益处是其将使得系统能够快速地重新获取锁(将其自身与负载面配准)。这可能在锁通过过度快速的扫描意外地丢失的情况下或在操作者明白遗漏了一点且希望重新开始扫描的情况下需要。加速度计和标记ID两者将用于使系统再次获得其方位。
避免光线投射图像中的原木面的阻塞
在以上实施例中,系统通过光线投射建构负载面的正射深度图像(R)。这个图像由原木单一化算法用于确定原木边界并对其进行计数。正射图像通过平行的(映射)投影示出负载端面。正射投影是有用的,因为它保留原木末端形状和大小(无透视畸变)且几乎最大化原木末端的可见性。然而,负载实际上并不总是理想的,原木并不是笔直地堆叠或不是切割成正方形,且树皮条有时悬垂在原木末端上。如果向算法提供负载面光线投射在不同角度下的若干图像,那么可以改进原木单一化性能。
在另一配置中,系统可以使用替代表示而不是正射深度图像,在正射深度图像中每一像素是深度值。空间占用率可以用小的体积结构表示,其中每一像素中的每一位对体素(体积要素)是否被填充进行编码。假设像素各自有256位(8个字节),且体素大小是3.5mm,可以在负载面周围大约900mm的深度范围内对占用率建模。这种替代表示将含有负载面上的更多信息。它允许下游算法略过阻塞障碍(诸如树皮和碎片),并对原木的已扫描到这些的侧面建模。
扫描期间的替代视觉化
在上文描述的实施例中,操作者装置界面被配置用来向操作者示出流式传输的纹理图像的现场显示,并辅以哪里的深度数据已丢失(因为例如IR干扰)的警告指示。这个显示有效地向操作者示出传感头指向哪里以及在某种程度上示出所捕获的数据的质量。然而,它并不帮助操作者知道负载面的哪些部分已被扫描或深度配准算法是否在形成3D模型时维持锁定。在建立3D模型时向操作者示出3D模型的缩小版本可以是可能的。这将立即示出哪些区已被扫描且哪些部分可能需要再访。传感头的当前视野可以在所呈现的3D模型上示出为移动的取景框。
更多原木末端信息
在将原木末端单一化的过程中,系统找到完整的原木末端边界。除了当前的JAS直径测量之外,这提供了得出其它测量(诸如原木末端区或更复杂的直径测量)的机会。
增强的合并
合并负载末端是当小端混合在原木负载的两端之间时的关键操作。可以添加额外算法成本函数以使这个操作甚至更稳健。目前使用基于位置、长度、标记和锥形的成本。也可以添加基于其它性质(诸如成对的原木穿透)的成本。也可能增强标记成本。
光源
理想地,系统应在任何光条件下操作,主要照明要求是QR标记应可读且树皮边界应可见。在负载上方或周围的照明更多的是阻碍而不是帮助,因为突出的原木或树皮可能在其它原木末端上投下阴影。最不具破坏性的照明很可能包括传感头上的光,因为那将会将纹理图像中的阴影的可见性减到最小。然而,与纹理视锥体中的光线同轴的照明可以从有光泽的树胶、湿的原木或QR标记产生不想要的高光(亮反射)。这是不可克服的;缓解办法是我们可以有每一原木末端的来自不同角度的若干视图以从中选择最好的纹理。可能的配置可以是将超亮的LED阵列安装在纹理相机镜头周围。这可以在负载面上产生亮光且基本上减少来自常规头顶照明的阴影。通过以与纹理相机曝光同步的短脉冲频闪LED,可以在相对低的平均功率下使亮度最大化,这降低了电池要求。频闪频率将必须不小于约60Hz以便不会产生令人不舒适的可见频闪-频闪信号可以经由倍频器由深度传感器的30Hz的同步脉冲获得。
6.概要
此外,实施例可以由硬件、软件、固件、中间件、微代码或其任何组合实施。当用软件、固件、中间件或微代码实施时,用以执行必要任务的程序代码或代码段可以存储在机器可读媒体(诸如存储媒体或其它存储装置)中。处理器可以执行必要任务。代码段可以表示过程、函数、子程序、程序、例程、子例程、模块、软件包、类或者指令、数据结构或程序语句的任何组合。代码段可以通过传递和/或接收信息、数据、自变量、参数或存储器内容而耦合至另一代码段或硬件电路。信息、自变量、参数、数据等可以经由任何合适的方式(包含存储器共享、消息传递、令牌传递、网络传输等)传递、转发或传输。
在以上内容中,存储媒体可以表示用于存储数据的一个或多个装置,包含只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、磁盘存储媒体、光学存储媒体、快闪存储器装置和/或用于存储信息的其它机器可读媒体。术语“机器可读媒体”和“计算机可读媒体”包含但不限于便携式或固定存储装置、光学存储装置,和/或能够存储、含有或携载指令和/或数据的各种其它媒体。
结合本文中公开的实例描述的各种说明性逻辑块、模块、电路、元件和/或组件可以借助经设计以执行本文中描述的功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑组件、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件,或其任何组合来实施或执行。通用处理器可以是微处理器,但在替代方案中,处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器、电路和/或状态机。处理器还可实施为计算组件的组合,例如,DSP与微处理器、多个微处理器、一个或多个微处理器结合DSP内核,或任何其它这种配置的组合。
结合本文中公开的实例描述的方法或算法可以直接在硬件、可由处理器执行的软件模块,或两者的组合中以处理单元、编程指令或其它指导的形式体现,且可以含有在单个装置中或跨越多个装置分布。软件模块可以驻留在RAM存储器、快闪存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可装卸式磁盘、CD-ROM或本领域已知的任何其它形式的存储媒体中。存储媒体可以耦合至处理器,使得处理器可以从存储媒体读取信息和将信息写入至存储媒体。在替代方案中,存储媒体可以与处理器成一体。
图式中所说明的组件和功能中的一个或多个可以重新布置和/或组合为单个组件或体现在若干组件中而不脱离本发明。也可以添加额外元件或组件而不脱离本发明。另外,本文中所描述的特征可以作为商业方法用软件、硬件和/或其组合实施。
在各种方面中,本发明可以用计算机实施的过程、机器(诸如电子装置或通用计算机或提供可执行计算机程序的平台的其它装置)、由这些机器执行的过程或制造物品体现。这类物品可以包含计算机程序产品或数字信息产品,其中计算机可读存储媒体含有存储于其上的计算机程序指令或计算机可读数据,以及产生和使用这些制造物品的过程和机器。
本发明的以上描述包含其优选形式。可以对其进行修改而不脱离如由所附权利要求书定义的本发明的范围。

Claims (82)

1.一种用于扫描大量原木(原木负载)的原木扫描系统,所述原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,所述ID元件包括唯一的原木ID数据,所述系统包括:
手持式扫描仪单元,其用于由操作者在所述原木负载的负载端面上进行自由形式扫描,所述扫描仪单元包括:
深度传感器,其被配置用来在所述负载端面扫描期间捕获所述负载端面的一系列深度图像,以及
纹理传感器,其被配置用来在所述负载端面扫描期间捕获所述负载端面的一系列纹理图像;以及
数据处理器,其接收从所述扫描捕获的所述一系列深度图像和纹理图像,且被配置用来执行以下操作:
将所述深度图像融合为所述负载端面的数据模型;
通过处理所述数据模型确定在所述负载端面中可见的所述个别原木的原木末端边界;
处理所述纹理图像以识别在所述所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对所述ID元件解码以提取针对所述原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
基于所述所确定的原木末端边界和所提取的原木ID数据生成表示所述原木负载的输出数据。
2.如权利要求1所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来通过基于所述所确定的原木末端边界测量所述原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据来生成输出数据,且表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括每一原木的所述原木末端边界数据。
3.如权利要求2所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被进一步配置用来生成所述所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联,且其中表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括所述个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的所述联系或关联。
4.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来通过基于从所述负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数来生成输出数据,且其中表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括表示所述原木负载中的原木的数目的所述原木计数。
5.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元被配置用来操作所述深度和纹理传感器以在所述扫描仪单元在扫描期间在所述整个负载端面上扫描时成对地同时捕获所述深度图像和纹理图像。
6.如权利要求1至4中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元被配置用来操作所述深度和纹理传感器,使得在所述扫描中捕获的所述深度和纹理图像中的至少一些在同一时刻被成对地同时捕获。
7.如权利要求6所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元被配置用来基于到达所述深度和纹理传感器的共同触发器信号而同时成对地捕获所述深度和纹理图像。
8.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中每一深度图像和纹理图像捕获所述负载端面的一部分。
9.如权利要求8所述的原木扫描系统,其中所述深度和纹理传感器的视野在离所述负载端面预定避开距离处操作时对于每一对深度和纹理图像仅捕获所述总的负载端面的一部分。
10.如权利要求8或权利要求9所述的原木扫描系统,其中所述一系列深度和纹理图像对在所述扫描完成时共同捕获所述整个负载端面。
11.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元的所述深度传感器是深度相机。
12.如权利要求11所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元的所述深度相机在红外频率下操作且包括红外滤光器以减少噪声。
13.如权利要求1至10中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元的所述深度传感器是立体相机。
14.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪的所述纹理传感器是纹理相机。
15.如权利要求14所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元的所述纹理相机是具备一个或多个彩色滤光器的黑白相机,所述彩色滤光器被配置用来增强纹理图像以用于确定所述原木末端的木质-树皮边界。
16.如权利要求14所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元的所述纹理相机是彩色相机。
17.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元包括用于被用户的手握持的把手或把手组合件,且其中所述深度相机和纹理相机由所述把手或把手组合件安装或承载。
18.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元包括可操作的触发器按钮,所述触发器按钮可由用户操作以通过响应于所述触发器按钮的致动而生成触发器按钮致动信号来开始和终止扫描,所述触发器按钮在所述手持式扫描仪单元在所述负载端面上扫描时起始所述深度和纹理图像的捕获且接着在所述扫描完成时暂停所述图像捕获。
19.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述系统进一步包括具有显示屏的操作者界面装置,所述显示屏操作地连接至所述手持式扫描仪单元且被配置用来向所述用户显示扫描反馈。
20.如权利要求19所述的原木扫描系统,其中显示在所述显示屏上的所述扫描反馈是正被捕获的或在所述深度和纹理相机的所述视野中的所述深度和/或纹理图像的实时视觉化,或在所述扫描期间生成的所述负载端面的所述数据模型的实时视觉化。
21.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元进一步包括控制器。
22.如权利要求21所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元的所述控制器操作地连接至至少所述深度和纹理相机,且其可操作以控制所述深度和纹理相机,并压缩由所述相机生成的所述所捕获的深度和纹理图像以用于传输至所述数据处理器。
23.如权利要求21或权利要求22所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元进一步包括可操作的触发器按钮,所述触发器按钮可由用户操作以生成触发器按钮致动信号以开始和终止扫描,所述手持式扫描仪单元的所述控制器进一步操作地连接至所述触发器按钮,且接收和处理所述触发器按钮致动信号并操作所述深度和纹理相机以基于所述触发器按钮致动信号起始或暂停用于扫描的图像捕获。
24.如权利要求21至23中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元进一步包括惯性传感器,所述惯性传感器被配置用来检测所述手持式扫描仪单元的移动和/或位置并生成代表性移动信号,且其中所述手持式扫描仪单元的所述控制器进一步操作地连接至所述惯性传感器且被配置用来接收所述所生成的移动信号且将所述所生成的移动信号传输至所述数据处理器。
25.如权利要求24所述的原木扫描系统,其中所述惯性传感器是3轴加速度计,其被配置用来在所述扫描期间以加速度计信号或值的形式生成移动信号。
26.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元是与所述数据处理器分开的装置,且其中所述手持式扫描仪单元被配置用来经由数据链路与所述数据处理器通信。
27.如权利要求26所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元配置有通信模块,所述通信模块被配置用来经由无线数据链路将所述扫描数据传输至所述数据处理器。
28.如权利要求26或权利要求27所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元被配置用来在所述扫描数据被获取时实时地或在所述扫描结束时成批地将所述扫描数据传输或流式传输至所述数据处理器。
29.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述深度和纹理相机是同步的,使得所述系列中的每一对深度和纹理图像是在所述扫描期间的相应时刻被获取的。
30.如权利要求29所述的原木扫描系统,其中在扫描期间获取的连续的深度和纹理图像对的对数取决于所述相机的可配置的帧速率和如由所述操作者在所述扫描期间确定的扫描时间。
31.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元被配置用来被操作者在离被扫描的所述负载端面预定避开距离或范围处握住,且其中所述避开距离在离所述负载端面大约1.5至大约2m的范围内。
32.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述ID元件是机器可读印刷代码,每一机器可读印刷代码包括被指派给其相应原木的已编码的唯一的原木ID数据或代码。
33.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述ID元件是呈印刷的条形码或QR代码的形式的ID标记,所述ID标记附着至所述原木负载中的每一原木的所述原木端面。
34.如权利要求32或权利要求33所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来处理所述纹理图像以通过以下操作来识别所述所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对所述ID元件解码:处理每一纹理图像以识别可见的ID元件,对所述可见的ID元件中的每一者解码以提取其相应的唯一的原木ID代码,以及生成并存储包括与每一纹理图像相关的所提取的所述唯一的原木ID代码连同每一相应的纹理图像中的所述ID元件的位置坐标的数据文件。
35.如权利要求33所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被进一步配置用来生成并存储包括从一组纹理图像的所述处理提取的每一唯一的原木ID代码和在所述一组纹理图像中见到每一唯一的原木ID代码的次数的数据文件。
36.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来通过以下操作将所述深度图像或深度图像和纹理图像融合为所述负载端面的数据模型:
处理所述深度图像或深度图像和纹理图像以估计所述手持式扫描仪单元在所捕获的每一深度图像或深度图像和纹理图像处的位姿,并生成与每一深度图像或深度图像和纹理图像相关联的位姿估计数据;以及
将所述深度图像或深度图像和纹理图像以及位姿估计数据处理成呈空间数据结构形式的数据模型。
37.如权利要求36所述的原木扫描系统,其中所述位姿估计是通过执行位姿估计算法从所述深度图像或深度图像和纹理图像生成的,所述位姿估计算法执行3D自配准以估计所述扫描仪手持式单元针对每一深度图像或每一深度图像和纹理图像的所述位姿。
38.如权利要求37所述的原木扫描系统,其中所述位姿估计算法执行点-平面误差函数以生成所述位姿估计。
39.如权利要求36至38中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述深度图像或深度图像和纹理图像基于所述位姿估计数据融合为呈截断带符号距离函数(TSDF)形式的数据模型。
40.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来通过以下操作生成在所述负载端面中可见的所述个别原木的所述原木末端边界:处理所述数据模型以生成一个或多个光线投射图像,以及从所述光线投射图像提取所述原木末端边界。
41.如权利要求40所述的原木扫描系统,其中所述手持式扫描仪单元进一步包括惯性传感器,所述惯性传感器被配置用来检测所述手持式扫描仪单元的移动和/或位置并生成代表性移动信号,且其中生成所述一个或多个光线投射图像包括基于所述移动信号和所述数据模型确定所述负载端面的向下和法线方向。
42.如权利要求40或权利要求41所述的原木扫描系统,其中所述一个或多个光线投射图像包括光线投射深度图像,且其中所述数据处理器被进一步配置用来生成所述负载端面的光线投射法线图像,且接着基于所述光线投射法线图像对所述光线投射深度图像进行进一步图像处理以生成去除了非原木特征和/或原木的边的已清理的光线投射深度图像,且所述已清理的光线投射深度图像被处理以确定所述原木末端边界。
43.如权利要求40至42中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中从所述一个或多个光线投射图像确定的所述原木末端边界由所述数据处理器通过以下操作进一步细化:将所述所确定的原木末端边界变换和投影至所述所捕获的纹理图像中的一个或多个上,以及通过执行分割算法处理所述所投影的原木末端边界的区域中的所述纹理图像以检测所述木质-树皮边界,所述分割算法被配置用来处理所述纹理图像以检测每一原木的木质-树皮边界界面且将所述所投影的原木末端边界调整为所述所检测的木质-树皮边界以生成针对每一原木的细化的去皮原木末端边界。
44.如权利要求43所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来生成内统计边界,预期所述原木中的每一者在所述内统计边界内没有树皮,且所述分割算法限于针对每一原木末端仅处理所述纹理图像的位于所述所投影的所确定的原木末端边界与所述内统计边界之间的环形区域。
45.如权利要求44所述的原木扫描系统,其中所述统计边界是基于所存储的表示被扫描的原木种类预期的最大树皮厚度的统计数据生成的。
46.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来通过基于所确定的或细化的原木末端边界测量所述原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据且接着生成表示所述原木负载的包括每一原木的所述原木末端边界数据的输出数据来生成输出数据,且其中所述数据处理器被配置用来通过以下操作测量所述原木末端的所述物理性质:
计算与每一原木端面相关联的平面且将所述所确定的或细化的原木末端边界投影至其相应的所计算的原木末端平面上;
将所述原木末端边界和平面变换为米制世界坐标系;以及
基于所述所变换的原木末端边界测量所述原木末端的一个或多个物理性质。
47.如权利要求46所述的原木扫描系统,其中每一原木末端的所述所测量的物理性质包括以下中的任何一个或多个:原木末端边界质心、短轴、正交轴和沿着所述所确定的轴的原木直径。
48.如权利要求46或权利要求47所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来通过以下操作生成所述所提取的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联:基于所述纹理图像对所述ID元件的中心进行三角测量以检测哪个ID元件对应于哪个原木末端边界和其相关联的原木末端边界数据,以及生成表示所述原木负载的包括表示这个对应的所述所生成的联系或关联的输出数据。
49.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被进一步配置用来将表示所述原木负载的所述所生成的输出数据存储在数据文件或存储器中。
50.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来以表和/或图解报告的形式将所述所生成的输出数据显示在显示屏上。
51.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述原木负载在由所述手持式扫描仪单元扫描时原地位于运输车辆上或替代地搁置在地面或另一表面上。
52.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述ID元件仅提供在所述原木负载中的所述原木中的每一者的小端上,且其中在所述原木负载在同一负载端面包括所述原木的所有小端的情况下,所述系统被配置用来处理仅来自包括所述小端的所述负载端面的所述扫描的扫描数据,或在所述原木负载包括所述原木的混合在所述原木负载的两端之间的小端的情况下,所述系统被配置用来接收和处理来自两次单独的扫描的数据,所述原木负载的每一负载端面扫描一次,且组合或合并来自两次扫描的所述扫描数据。
53.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其进一步包括安装或承载了所述手持式扫描仪单元的可操作的电动运载工具系统,且其中所述运载工具系统被配置用来自动地或响应于操作者的手动控制而使所述手持式扫描仪单元相对于所述原木负载移动以扫描所述负载端面。
54.如前述权利要求中任一权利要求所述的原木扫描系统,其中所述数据处理器被配置用来将所述深度图像和纹理图像融合为所述负载端面的所述数据模型。
55.一种识别和测量大量原木(原木负载)的方法,所述原木负载中的每一个别原木在至少一个原木端面上包括ID元件,所述ID元件包括唯一的原木ID数据,所述方法包括:
借助包括深度传感器和纹理传感器的手持式扫描仪单元扫描所述原木负载的负载端面以获取所述负载端面的一系列深度图像和纹理图像;
将所述深度图像融合为所述负载端面的数据模型;
通过处理所述数据模型确定在所述负载端面中可见的所述个别原木的原木末端边界;
处理所述纹理图像以识别在所述所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对所述ID元件解码以提取针对所述原木负载中的个别原木的个别原木ID数据;以及
基于所述所确定的原木末端边界和所提取的原木ID数据生成表示所述原木负载的输出数据。
56.如权利要求55所述的方法,其中生成输出数据包括基于所述所确定的原木末端边界测量原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据,且其中表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括每一原木的所述原木末端边界数据。
57.如权利要求56所述的方法,其进一步包括生成所述所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联,且其中表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括所述个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的所述联系或关联。
58.如权利要求55至57中任一权利要求所述的方法,其中生成输出数据包括基于从所述负载端面扫描识别的所确定的个别原木末端边界的数目生成原木计数,且其中表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括表示所述原木负载中的原木的数目的所述原木计数。
59.如权利要求55至58中任一权利要求所述的方法,其中扫描所述负载端面包括操作或配置所述手持式扫描仪单元以在所述扫描仪单元在扫描期间在所述整个负载端面上扫描时成对地同时捕获所述深度图像和纹理图像。
60.如权利要求55至58中任一权利要求所述的方法,其中扫描所述负载端面包括操作或配置所述手持式扫描仪单元以操作所述深度和纹理传感器,使得在所述扫描中捕获的所述深度和纹理图像中的至少一些在同一时刻被成对地同时捕获。
61.如权利要求55至60中任一权利要求所述的方法,其中扫描所述负载端面包括操作所述手持式扫描仪以使得所述深度和纹理传感器的视野对于每一对深度和纹理图像仅捕获所述总的负载端面的一部分,以及使所述手持式扫描仪单元相对于所述负载端面移动以使得在所述扫描完成时所述一系列所捕获的深度和纹理图像对共同捕获所述整个负载端面。
62.如权利要求55至61中任一权利要求所述的方法,其中处理所述纹理图像以识别所述所扫描的负载端面中可见的任何ID元件并对所述ID元件解码包括处理每一纹理图像以识别可见的ID元件,以及对每一可见的ID元件解码以提取其唯一的原木ID代码,以及生成并存储包括与每一纹理图像相关的所提取的所述唯一的原木ID代码连同每一相应的纹理图像中的所述ID元件的位置坐标的数据文件。
63.如权利要求55至62中任一权利要求所述的方法,其进一步包括生成并存储包括从一组纹理图像的所述处理提取的每一唯一的原木ID代码和在所述一组纹理图像中见到每一唯一的原木ID代码的次数的数据文件。
64.如权利要求55至63中任一权利要求所述的方法,其中将所述深度图像或深度图像和纹理图像融合为所述负载端面的数据模型包括:
处理所述深度图像或深度图像和纹理图像以估计所述手持式扫描仪单元在所捕获的每一深度图像或深度图像和纹理图像处的位姿,并生成与每一深度图像或深度图像和纹理图像相关联的位姿估计数据;以及
将所述深度图像或深度图像和纹理图像以及位姿估计数据处理成呈空间数据结构形式的数据模型。
65.如权利要求64所述的方法,其包括通过执行位姿估计算法来生成所述位姿估计数据,所述位姿估计算法执行3D自配准以估计所述扫描仪手持式单元针对每一深度图像或深度图像和纹理图像的所述位姿。
66.如权利要求65所述的方法,其中执行所述位姿估计算法包括执行点-平面误差函数以生成所述位姿估计。
67.如权利要求64至66中任一权利要求所述的方法,其中将所述深度图像或深度图像和纹理图像融合为数据模型包括基于所述位姿估计数据将所述深度图像或深度图像和纹理图像融合为截断带符号距离函数(TSDF)。
68.如权利要求55至67中任一权利要求所述的方法,其中确定所述负载端面中可见的所述个别原木的原木末端边界包括:
处理所述数据模型以生成一个或多个光线投射图像,以及
从所述一个或多个光线投射图像提取所述原木末端边界。
69.如权利要求68所述的方法,其进一步包括借助惯性传感器测量所述手持式扫描仪单元的惯性移动并生成代表性惯性信号,且生成所述一个或多个光线投射图像包括基于所述惯性信号和所述数据模型确定所述负载端面的向下和法线方向。
70.如权利要求68或权利要求69所述的方法,其中所述一个或多个光线投射图像包括光线投射深度图像,且其中所述方法进一步包括生成所述负载端面的光线投射法线图像,以及基于所述光线投射法线图像处理所述光线投射深度图像以生成去除了非原木特征和/或原木的边的已清理的光线投射深度图像,以及处理所述已清理的光线投射深度图像以确定所述原木末端边界。
71.如权利要求68至70中任一权利要求所述的方法,其中所述方法包括通过以下操作细化从所述一个或多个光线投射图像确定的所述原木末端边界:将所述所确定的原木末端边界变换和投影至所述所捕获的纹理图像中的一个或多个上,且通过处理所述纹理图像来处理所述所投影的原木末端边界的区域中的所述纹理图像以检测木质-树皮边界包括执行分割算法,所述分割算法被配置用来处理所述纹理图像以检测每一原木的木质-树皮边界界面且将所述所投影的原木末端边界调整为所述所检测的木质-树皮边界以生成针对每一原木的细化的去皮原木末端边界。
72.如权利要求71所述的方法,其中所述方法进一步包括生成内统计边界,预期所述原木中的每一者在所述内统计边界内没有树皮,以及针对每一原木末端将所述分割算法的执行限于所述纹理图像的位于所述所投影的所确定的原木末端边界与所述内统计边界之间的环形区域。
73.如权利要求72所述的方法,其中生成所述内统计边界包括基于所存储的表示被扫描的原木种类预期的最大树皮厚度的统计数据生成所述内统计边界。
74.如权利要求55至73中任一权利要求所述的方法,其中生成输出数据包括基于所述所确定的或细化的原木末端边界测量所述原木末端的一个或多个物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据,且表示所述原木负载的所述所生成的输出数据包括每一原木的所述原木末端边界数据,且其中基于所述所确定的原木末端边界测量所述原木末端的物理性质以生成每一原木的代表性原木末端边界数据包括:
计算与每一原木端面相关联的平面且将所述所确定的或细化的原木末端边界投影至其相应的所计算的原木末端平面上,
将所述原木末端边界和平面变换为米制世界坐标系,以及
基于所述所变换的原木末端边界测量所述原木末端的一个或多个物理性质。
75.如权利要求74所述的方法,其中每一原木末端的所述所测量的物理性质包括以下中的任何一个或多个:原木末端边界质心、短轴、正交轴和沿着所述所确定的轴的原木直径。
76.如权利要求74或权利要求75所述的方法,其进一步包括生成所述所生成的个别原木ID数据与其相应的原木末端边界数据之间的联系或关联包括:基于所述纹理图像对所述ID元件的中心进行三角测量以检测哪个ID元件对应于哪个原木末端边界和其相关联的原木末端边界数据,以及生成表示所述原木负载的包括表示这个对应的所述所生成的联系或关联的输出数据。
77.如权利要求74至76中任一权利要求所述的方法,其进一步包括将表示所述所提取的个别原木ID数据和对应的所测量的原木末端边界数据的所述输出数据输出或存储在数据文件或存储器中。
78.如权利要求74至77中任一权利要求所述的方法,所述方法进一步包括以表和/或图解报告的形式将所述输出数据显示在显示屏上。
79.如权利要求55至78中任一权利要求所述的方法,其中所述方法包括在运输车辆上原地或当搁置在地面或另一表面上时扫描所述原木负载的所述负载端面。
80.如权利要求55至79中任一权利要求所述的方法,其中将ID元件仅固定或提供在所述原木负载中的所述原木中的每一者的小端上,且其中在所述原木负载在同一负载端面包括所述原木的所有小端的情况下,所述方法包括仅扫描包括所述小端的所述负载端面,或在所述原木负载包括所述原木的混合在所述原木负载的两端之间的小端的情况下,所述方法包括扫描两个负载端面,以及组合或合并来自两次扫描的所述输出数据。
81.如权利要求55至80中任一权利要求所述的方法,其包括将所述深度图像和纹理图像融合为所述负载端面的所述数据模型。
82.一种上面存储有计算机可执行指令的计算机可读媒体,所述计算机可执行指令在处理装置上执行时使所述处理装置执行如权利要求55至81中任一权利要求所述的方法。
CN201580054237.0A 2014-08-13 2015-08-13 原木扫描系统 Expired - Fee Related CN107111602B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
NZ628730 2014-08-13
NZ62873014 2014-08-13
PCT/IB2015/056157 WO2016024242A1 (en) 2014-08-13 2015-08-13 Log scanning system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107111602A true CN107111602A (zh) 2017-08-29
CN107111602B CN107111602B (zh) 2020-09-01

Family

ID=55303922

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580054237.0A Expired - Fee Related CN107111602B (zh) 2014-08-13 2015-08-13 原木扫描系统

Country Status (9)

Country Link
US (1) US10503943B2 (zh)
EP (1) EP3180710B1 (zh)
JP (1) JP6648135B2 (zh)
KR (1) KR20170066336A (zh)
CN (1) CN107111602B (zh)
AU (1) AU2015302917B2 (zh)
CA (1) CA2957873A1 (zh)
HK (1) HK1243515A1 (zh)
WO (1) WO2016024242A1 (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107976157A (zh) * 2017-12-26 2018-05-01 天远三维(天津)科技有限公司 一种于获取物体表面三维形貌的无线手持式三维扫描设备
CN108262809A (zh) * 2017-12-14 2018-07-10 北京木业邦科技有限公司 基于人工智能的木板加工方法、装置、电子设备和介质
CN108571931A (zh) * 2018-05-17 2018-09-25 北京林业大学 一种以tof深度相机为工具的测树方法
CN109242818A (zh) * 2018-06-27 2019-01-18 深圳市全运通物流发展有限公司 一种原木检尺方法和装置
CN110160988A (zh) * 2018-02-16 2019-08-23 横河电机株式会社 分光分析装置
CN110868846A (zh) * 2017-07-07 2020-03-06 本格特·索维克 处理原木的方法和用于这种方法的原木标记工具
CN111044522A (zh) * 2019-12-14 2020-04-21 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备
CN111208138A (zh) * 2020-02-28 2020-05-29 天目爱视(北京)科技有限公司 一种智能木料识别装置
CN111512115A (zh) * 2018-09-17 2020-08-07 数据储存有限责任公司 原木检尺系统及相关方法
CN113597533A (zh) * 2019-01-25 2021-11-02 机器人普拉斯有限公司 货物扫描装置

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3180710B1 (en) 2014-08-13 2020-02-12 C 3 Limited Log scanning system
JP6696149B2 (ja) * 2015-10-29 2020-05-20 富士通株式会社 画像生成方法、画像生成プログラム、情報処理装置および表示制御方法
KR102163742B1 (ko) * 2015-12-11 2020-10-12 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 동작 방법
DE102017117056A1 (de) * 2017-07-27 2019-01-31 Testo SE & Co. KGaA Aufmaßgerät und Verfahren zur Erstellung eines 3D-Modells
WO2019097456A1 (en) * 2017-11-17 2019-05-23 C 3 Limited Object measurement system
US10935374B2 (en) * 2018-02-21 2021-03-02 Faro Technologies, Inc. Systems and methods for generating models of scanned environments
US10769472B2 (en) * 2018-03-28 2020-09-08 Wipro Limited Method and system counting plurality of objects placed in a region
CA3108903A1 (en) 2018-08-07 2020-02-13 Britescan, Llc Portable scanning device for ascertaining attributes of sample materials
CN110006343B (zh) * 2019-04-15 2021-02-12 Oppo广东移动通信有限公司 物体几何参数的测量方法、装置和终端
FI20195628A1 (fi) * 2019-07-11 2021-01-12 Teknosavo Oy Menetelmä kuitupuu- tai tukkinipun tilavuuden määrittämiseksi
CN111366080A (zh) * 2020-04-08 2020-07-03 三江学院 一种木材容积测量设备
RU2734085C1 (ru) * 2020-05-28 2020-10-12 Александр Васильевич Кононов Устройство для бесконтактного измерения объема движущегося груза, имеющего сложную геометрическую форму
KR102401831B1 (ko) * 2021-02-23 2022-05-24 한남대학교 산학협력단 Rgbd 센서를 이용한 3d 모델복원 방법
SK500392021A3 (sk) * 2021-07-13 2021-09-29 VALASAHA Group, a. s. Spôsob stanovenia vonkajších parametrov guľatiny dreva pomocou trojdimenzionálneho obrazu
SE545739C2 (en) * 2021-12-07 2023-12-27 Tracy Of Sweden Ab Apparatus and method for classifying timber logs
JP7097562B1 (ja) 2022-03-30 2022-07-08 株式会社マプリィ 材積推定システム及び材積推定方法
JP7563811B1 (ja) 2024-03-05 2024-10-08 あやたかシステム開発株式会社 積み上げた物体をカウントするための端末、システム、方法およびプログラム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050147286A1 (en) * 2003-09-25 2005-07-07 Michael Lee Identifying defects in decorative wood panels
CN101281021A (zh) * 2008-05-14 2008-10-08 天恒威科技(北京)有限公司 一种木材自动监管方法及系统
CN101738171A (zh) * 2008-11-06 2010-06-16 株式会社名南制作所 原木的三维形状测定装置以及方法
WO2011000743A1 (de) * 2009-07-03 2011-01-06 Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Fachhochschule Hildesheim/Holzminden/Göttingen Erfassung von rundholzpoltern
US20110298889A1 (en) * 2008-07-18 2011-12-08 Koichiro Seto Administration method of lumber
WO2012106069A2 (en) * 2011-01-31 2012-08-09 Microsoft Corporation Three-dimensional environment reconstruction
CN102930419A (zh) * 2012-10-22 2013-02-13 东北林业大学 贮木场内各种木材的自动化管理系统
US20130141568A1 (en) * 2011-08-31 2013-06-06 Rodrigo Alejandro Palma-Amestoy System and Method for Image Selection of Bundled Objects

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4913551A (en) * 1987-07-28 1990-04-03 Davis Richard B Log measuring method and apparatus
US5607187A (en) 1991-10-09 1997-03-04 Kiwisoft Programs Limited Method of identifying a plurality of labels having data fields within a machine readable border
US5307294A (en) 1992-12-22 1994-04-26 Aman James A Automated end tally system
JPH09281581A (ja) * 1996-03-29 1997-10-31 Kiwisoft Programs Ltd 1群のラベル付き物品を記録するためのカメラ
SE515950C2 (sv) 1999-06-23 2001-10-29 Acanova Ab Förfarande och anordning att mäta en timmerstocks vedyteprofil
DE10031410B4 (de) 2000-02-07 2009-01-29 Michael Willmann Verfahren zur Mengenermittlung von Industrieholzsortimenten
WO2004020938A1 (en) 2002-08-27 2004-03-11 Dralle Aps A method and a system for automatic measurement and tracking of logs, industrial wood and boards
EP1745279A1 (en) 2004-02-20 2007-01-24 Dralle ApS A system for grading of industrial wood
WO2007030026A1 (en) 2005-09-09 2007-03-15 Industrial Research Limited A 3d scene scanner and a position and orientation system
DK200801536A (en) 2008-11-07 2010-05-08 Dralle As Tracking of wood from the forest to an industrial plant
US9857470B2 (en) 2012-12-28 2018-01-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Using photometric stereo for 3D environment modeling
EP3180710B1 (en) 2014-08-13 2020-02-12 C 3 Limited Log scanning system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050147286A1 (en) * 2003-09-25 2005-07-07 Michael Lee Identifying defects in decorative wood panels
CN101281021A (zh) * 2008-05-14 2008-10-08 天恒威科技(北京)有限公司 一种木材自动监管方法及系统
US20110298889A1 (en) * 2008-07-18 2011-12-08 Koichiro Seto Administration method of lumber
CN101738171A (zh) * 2008-11-06 2010-06-16 株式会社名南制作所 原木的三维形状测定装置以及方法
WO2011000743A1 (de) * 2009-07-03 2011-01-06 Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Fachhochschule Hildesheim/Holzminden/Göttingen Erfassung von rundholzpoltern
WO2012106069A2 (en) * 2011-01-31 2012-08-09 Microsoft Corporation Three-dimensional environment reconstruction
US20130141568A1 (en) * 2011-08-31 2013-06-06 Rodrigo Alejandro Palma-Amestoy System and Method for Image Selection of Bundled Objects
CN102930419A (zh) * 2012-10-22 2013-02-13 东北林业大学 贮木场内各种木材的自动化管理系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
RÉGENT GUAY,ET AL.: "A new automatic and interactive tree ring measurement system based on a line scan camera", 《THE FORESTRY CHRONICLE》 *
王楠,等: "实木数字化与优化加工", 《林产工业》 *
王纪武,等: "基于机器视觉的铁路货运木材检尺系统开发", 《北京交通大学学报》 *

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110868846B (zh) * 2017-07-07 2021-12-17 本格特·索维克 处理原木的方法和用于这种方法的原木标记工具
CN110868846A (zh) * 2017-07-07 2020-03-06 本格特·索维克 处理原木的方法和用于这种方法的原木标记工具
CN108262809A (zh) * 2017-12-14 2018-07-10 北京木业邦科技有限公司 基于人工智能的木板加工方法、装置、电子设备和介质
CN107976157A (zh) * 2017-12-26 2018-05-01 天远三维(天津)科技有限公司 一种于获取物体表面三维形貌的无线手持式三维扫描设备
CN110160988A (zh) * 2018-02-16 2019-08-23 横河电机株式会社 分光分析装置
CN110160988B (zh) * 2018-02-16 2021-11-26 横河电机株式会社 分光分析装置
CN108571931A (zh) * 2018-05-17 2018-09-25 北京林业大学 一种以tof深度相机为工具的测树方法
CN109242818A (zh) * 2018-06-27 2019-01-18 深圳市全运通物流发展有限公司 一种原木检尺方法和装置
CN111512115A (zh) * 2018-09-17 2020-08-07 数据储存有限责任公司 原木检尺系统及相关方法
CN111512115B (zh) * 2018-09-17 2021-11-05 数据储存有限责任公司 原木检尺系统及相关方法
CN114413761A (zh) * 2018-09-17 2022-04-29 数据储存有限责任公司 原木检尺系统及相关方法
US11393120B2 (en) 2018-09-17 2022-07-19 Datalog, LLC Log scaling system and related methods
US11694138B2 (en) 2018-09-17 2023-07-04 Datalog, LLC Log scaling system and related methods
US12008498B2 (en) 2018-09-17 2024-06-11 Datalog, LLC Log scaling system and related methods
CN113597533A (zh) * 2019-01-25 2021-11-02 机器人普拉斯有限公司 货物扫描装置
CN111044522A (zh) * 2019-12-14 2020-04-21 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备
CN111044522B (zh) * 2019-12-14 2022-03-11 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备
CN111208138A (zh) * 2020-02-28 2020-05-29 天目爱视(北京)科技有限公司 一种智能木料识别装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN107111602B (zh) 2020-09-01
US20170235983A1 (en) 2017-08-17
EP3180710A4 (en) 2018-04-04
CA2957873A1 (en) 2016-02-18
JP2017527057A (ja) 2017-09-14
NZ729029A (en) 2021-06-25
WO2016024242A1 (en) 2016-02-18
AU2015302917B2 (en) 2020-09-17
EP3180710B1 (en) 2020-02-12
JP6648135B2 (ja) 2020-02-14
US10503943B2 (en) 2019-12-10
KR20170066336A (ko) 2017-06-14
EP3180710A1 (en) 2017-06-21
AU2015302917A1 (en) 2017-03-09
HK1243515A1 (zh) 2018-07-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107111602A (zh) 原木扫描系统
US9595108B2 (en) System and method for object extraction
US10049460B2 (en) Identifying an object in a volume based on characteristics of light reflected by the object
CN101443817B (zh) 用于确定场景的三维重建时的对应关系的方法和装置
US20170140216A1 (en) Gesture-Based Object Measurement Method and Apparatus
Hołowko et al. Application of multi-resolution 3D techniques in crime scene documentation with bloodstain pattern analysis
US10380751B1 (en) Robot vision in autonomous underwater vehicles using the color shift in underwater imaging
CN105556508A (zh) 虚拟镜子的装置、系统和方法
CN111412842A (zh) 墙面的截面尺寸的测量方法及装置、系统
Eric et al. Kinect depth sensor for computer vision applications in autonomous vehicles
CN109697444B (zh) 基于深度图像的对象识别方法及装置、设备、存储介质
CN107590444A (zh) 静态障碍物的检测方法、装置及存储介质
KR102274824B1 (ko) 홀로그램 기반 홈퍼니싱 시뮬레이션 시스템 및 방법
CN109886101A (zh) 姿势识别方法及相关装置
CN106595476A (zh) 基于ar技术的零配件检测方法和装置
CN102708586A (zh) 从3d范围图像进行基于绘制的界标定位
Cociaş et al. Multiple-superquadrics based object surface estimation for grasping in service robotics
AU2020288708A1 (en) System and method for object recognition using 3D mapping and modeling of light
CN116721582A (zh) 三维机器视觉实训方法、系统、计算机设备及存储介质
CN107831921B (zh) 一种手柄空间位置与编码对应关系的确定方法、装置及系统
JP6207968B2 (ja) 林相解析装置、林相解析方法及びプログラム
CN107067468B (zh) 一种信息处理方法及电子设备
NZ729029B2 (en) Log scanning system
Linder et al. Towards training person detectors for mobile robots using synthetically generated RGB-D data
Madani et al. Machine-awareness in indoor environment: A pseudo-3D vision-based approach combining multi-resolution visual information

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1243515

Country of ref document: HK

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200901

Termination date: 20210813

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: WD

Ref document number: 1243515

Country of ref document: HK