CN109368552A - 托盘入叉方法、装置、系统、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种托盘入叉方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括:控制照明设备对托盘进行照明;在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。采用本方法能够提升入叉效率。
Description
技术领域
本申请涉及叉车技术领域,特别是涉及一种托盘入叉方法、装置、入叉系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
目前,叉车越来越多地应用在工业制造领域中。通常,货物装载托盘上,托盘的底部设置有入叉口,在利用叉车搬运货物时,通过图像识别的方式识别出托盘的入叉口,针对入叉口进行入叉,从而通过叉车搬运货物。
然而,在实际应用中,通过图像识别的方式,经常会出现无法识别托盘入叉口的问题,导致叉车需要耗费较长时间才能成功入叉,影响了搬运货物的效率。
因此,目前的托盘入叉方法存在着入叉效率较低的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提升入叉效率的托盘入叉方法、装置、入叉系统、计算机设备和存储介质。
一种托盘入叉方法,包括:
控制照明设备对托盘进行照明;
在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
其中一个实施例中,所述控制照明设备对托盘进行照明,包括:
生成入叉照明指令;
发送所述入叉照明指令至所述照明设备;所述照明设备用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
其中一个实施例中,所述生成入叉照明指令,包括:
检测环境亮度;
当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
其中一个实施例中,还包括:
识别所述托盘图像的实际照明区域;
计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;
根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
其中一个实施例中,还包括:
检测所述入叉区域的区域亮度;
当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
其中一个实施例中,所述检测环境亮度,包括:
接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度;
或者,
采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
一种托盘入叉装置,包括:
照明控制模块,用于控制照明设备对托盘进行照明;
图像采集模块,用于在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
入叉操作模块,用于识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
一种入叉系统,包括:
入叉控制端和照明设备;
所述入叉控制端,用于生成入叉照明指令,发送所述入叉照明指令至所述照明设备;
所述照明设备,用于对托盘进行照明;
所述入叉控制端,还用于在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像,识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
控制照明设备对托盘进行照明;
在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
控制照明设备对托盘进行照明;
在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
上述托盘入叉方法、装置、入叉系统、计算机设备和存储介质,通过入叉控制端控制照明设备对托盘进行照明,在照明设备对托盘进行照明时采集托盘图像,并识别采集到的托盘图像中的入叉区域,针对入叉区域进行入叉操作,由于照明设备照明了托盘,采集到的托盘图像较为清晰,入叉控制端可以针对清晰的托盘图像,准确、快速地识别出入叉区域并进行入叉操作,提升了入叉效率。
附图说明
图1是一个实施例的一种托盘入叉方法的流程图;
图2是一个实施例的一种托盘入叉方法的应用环境图;
图3是一个实施例的一种叉车的结构示意图;
图4是一个实施例的一种托盘入叉装置的结构框图;
图5是一个实施例的一种入叉系统的结构框图;
图6是一个实施例的一种计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
图1是一个实施例的一种托盘入叉方法的流程图。图1所示的托盘入叉方法可以应用于如图2所示的应用环境中。入叉控制端210可以通过有线或无线通信的方式,控制叉车220对托盘250进行入叉。
其中,入叉控制端210可以内置或外置于叉车220。入叉控制端210可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等终端。
其中,照明设备230可以对托盘250进行发光照明。照明设备230可以通过有线或无线的方式与入叉控制端210进行通讯。
在进行入叉操作时,叉车220上可以通过拍摄设备对托盘250进行拍摄,拍摄得到图像,并发送至入叉控制端210。入叉控制端210可以根据图像识别出入叉区域260,并控制叉车220上的叉臂240,插入至托盘250的入叉区域260,从而承托起托盘250并进行搬运操作。
需要说明的是,在实际应用中,本申请实施例的方法还可以用于自动轮椅、自动扫地车、机器人等基于图像识别进行自动操作的设备。更具体地,在自动轮椅、自动扫地车、机器人上设置照明设备230,照明设备230可以对自动轮椅、自动扫地车、机器人对前方进行拍摄得到用于识别操作对象的图像。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种托盘入叉方法,以该方法应用于图2中的入叉控制端210为例进行说明,包括以下步骤:
步骤S110,控制照明设备对托盘进行照明。
其中,照明设备可以为具有照明功能的设备。照明设备可以安装在叉车上的、可以对托盘进行照明的位置。
具体实现中,用户可以通过入叉控制端210,控制叉车220对托盘250进行入叉操作,在叉车220进行入叉操作时,入叉控制端210可以控制照明设备230对托盘进行照明。例如,入叉控制端210在根据用户的入叉指令控制叉车220进行入叉操作时,自动触发照明设备230进行照明。又例如,入叉控制端210在控制叉车220进行入叉操作的过程中,检测环境亮度,根据环境亮度触发照明设备230进行照明。
用户可以预设照明设备230的照明方向,该照明方向可以与叉车220的入叉方向相同或相近,当叉车220针对托盘250进行入叉时,由于照明设备230的照明方向与叉车220的入叉方向相同或相近,因此,照明设备230可以对托盘250进行照明。
步骤S120,在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像。
其中,托盘图像可以为叉车220的拍摄设备对托盘250进行拍摄得到的图像。
具体实现中,在照明设备230对托盘250进行照明时,入叉控制端210可以控制叉车220上的拍摄设备对托盘250进行拍摄,将拍摄的图像作为上述的托盘图像。
步骤S130,识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
其中,入叉区域可以为叉车220针对托盘250进行入叉的区域,如图2所示,托盘的两个叉口即为入叉区域260,叉车240的两个叉臂可以插入至对应的叉口。
具体实现中,入叉控制端210可以从托盘图像中提取图像特征,在提取的图像特征中,查找与预设入叉口特征匹配的图像特征,作为入叉区域。
经发明人深入研究,发现在实际的托盘搬运场景中,环境通常会比较昏暗,经常会出现由于环境亮度不足,导致托盘图像模糊,使得入叉控制端210无法从托盘图像中识别出入叉区域,从而需要反复多次进行拍摄和识别,甚至会识别出错误的入叉区域,导致入叉失败。
因此,在本申请实施例中,在需要进行入叉操作时,入叉控制端210控制照明设备230对托盘250进行照明,使得托盘250周围的亮度增大,拍摄得到的托盘图像的图像亮度较高,比较清晰,基于清晰的托盘图像识别入叉区域260,则可以准确、快速地识别出入叉区域,避免了由于托盘图像模糊而无法识别入叉区域的问题。
入叉控制端210识别出入叉区域260之后,则可以控制叉车220针对入叉区域260进行入叉操作。
根据本申请实施例的技术方案,通过入叉控制端控制照明设备对托盘进行照明,在照明设备对托盘进行照明时采集托盘图像,并识别采集到的托盘图像中的入叉区域,针对入叉区域进行入叉操作,由于照明设备照明了托盘,采集到的托盘图像较为清晰,入叉控制端可以针对清晰的托盘图像,准确、快速地识别出入叉区域并进行入叉操作,提升了入叉效率。
根据与本申请实施例的技术方案相似的技术思路,本领域技术人员可以针对于自动轮椅、自动扫地车、机器人等设备上设置照明设备230,照明设备230可以对自动轮椅、自动扫地车、机器人对前方进行拍摄得到用于识别操作对象的图像,由于照明设备照明了自动轮椅、自动扫地车、机器人前方的物体,从而可以得到清晰的图像,基于清晰的图像进行图像识别,使得基于图像识别进行自动操作的设备可以提升识别准确率,从而提升了操作的准确率。
在另一个实施例中,所述步骤S110,包括:
生成入叉照明指令;发送所述入叉照明指令至所述照明设备;所述照明设备用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
其中,入叉照明指令用于指示照明设备启动照明功能。
具体实现中,用户可以在入叉控制端210输入入叉照明指令,或者,入叉控制端210在根据用户的入叉指令控制叉车220进行入叉操作时,生成一个入叉照明指令,或者,入叉控制端210在控制叉车220进行入叉操作的过程中,检测环境亮度,根据环境亮度生成入叉照明指令。
然后,入叉控制端210可以发送该入叉照明指令至照明设备230,照明设备230接收到入叉照明指令之后,启动照明功能。
在另一个实施例中,所述生成入叉照明指令,包括:
检测环境亮度;当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
其中,环境亮度可以为托盘所处环境的亮度。例如,环境亮度可以为x nit(尼特,衡量亮度的单位)。
具体实现中,入叉控制端210可以检测托盘250的环境亮度。检测环境亮度的方式可以有多种,例如,在叉车220上设置亮度传感器,通过亮度传感器检测环境亮度,或者通过叉车220上的拍摄设备拍摄一张图像,从图像中检测当前的环境亮度。
然后,将当前检测到的环境亮度与预设的环境亮度要求进行比较,如果当前的环境亮度不符合环境亮度要求,表明当前的环境比较暗,需要进行照明。因此,入叉控制端210生成入叉照明信息。
在另一个实施例中,所述检测环境亮度,包括:
接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度。
其中,亮度传感器用于将感受的光亮度转换成计算机可读的信号。
具体实现中,可以在叉车220上设置亮度传感器,亮度传感器可以与入叉控制端210通过有线或无线的方式通讯。入叉控制端210可以指示亮度传感器检测亮度值,亮度传感器将检测到的亮度值反馈至入叉控制端210,作为环境亮度。
在另一个实施例中,所述检测环境亮度,包括:
采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
具体实现中,入叉控制端210可以控制叉车220上的拍摄设备拍摄一张图像,作为环境图像,并根据环境图像计算亮度值,作为环境亮度。
在另一个实施例中,还包括:
识别所述托盘图像的实际照明区域;计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
其中,实际照明区域可以为照明设备当前实际照明的区域。
其中,区域偏离值可以为两个区域之间所偏离的距离值。
具体实现中,入叉控制端210可以从托盘图像中识别出亮度较高的区域,作为实际照明区域,并计算实际照明区域偏离于入叉区域的距离,作为区域偏离值。并根据该区域偏离值,控制照明设备230调整照明方向。
需要说明的是,在实际应用中,照明设备230实际照明的区域可能与入叉区域有一定距离,因此可以相应调整照明方向。
为了实现对照明方向的调整,可以针对照明设备230设置设备云台,入叉控制端210可以通过设备云台调整照明设备230的照明方向。
图3是一个实施例的一种叉车的结构示意图,如图所示,在叉车220上设置一个设备云台231,照明设备230可以安装在设备云台231上。设备云台231可以与入叉控制端210进行通讯,入叉控制端210可以控制设备云台231旋转,以调整照明设备230的照明方向。
根据本申请实施例的技术方案,通过在实际照明区域与入叉区域存在偏差时控制照明设备230调整照明方向,使得入叉区域的亮度增加,便于入叉控制端210更准确地识别出入叉区域,从而提升了入叉效率。
在另一个实施例中,还包括:
检测所述入叉区域的区域亮度;当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
具体实现中,入叉控制端可以针对托盘图像检测入叉区域的区域亮度,当入叉区域的区域亮度低于入叉亮度要求时,可以控制照明设备增大照明亮度。
根据本申请实施例的技术方案,通过在入叉区域的区域亮度较低时,控制照明设备增大对入叉区域的照明亮度,便于入叉控制端210更准确地识别出入叉区域,从而提升了入叉效率。
应该理解的是,虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种托盘入叉装置,包括:照明控制模块410、图像采集模块420和入叉操作模块430,其中:
照明控制模块410,用于控制照明设备对托盘进行照明;
图像采集模块420,用于在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
入叉操作模块430,用于识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
根据本申请实施例的技术方案,通过入叉控制端控制照明设备对托盘进行照明,在照明设备对托盘进行照明时采集托盘图像,并识别采集到的托盘图像中的入叉区域,针对入叉区域进行入叉操作,由于照明设备照明了托盘,采集到的托盘图像较为清晰,入叉控制端可以针对清晰的托盘图像,准确、快速地识别出入叉区域并进行入叉操作,提升了入叉效率。
在另一个实施例中,所述照明控制模块410,包括:
指令子模块,用于生成入叉照明指令;
发送子模块,用于发送所述入叉照明指令至所述照明设备;所述照明设备用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
在另一个实施例中,所述指令子模块,包括:
亮度检测单元,用于检测环境亮度;
指令生成单元,用于当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
在另一个实施例中,还包括:
照明区域识别模块,用于识别所述托盘图像的实际照明区域;
偏离计算模块,用于计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;
方向调整模块,用于根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
在另一个实施例中,还包括:
区域亮度检测模块,用于检测所述入叉区域的区域亮度;
亮度增大模块,用于当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
在另一个实施例中,所述亮度检测单元,具体用于:
接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度;或者,采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
根据本申请实施例的技术方案,通过在实际照明区域与入叉区域存在偏差时控制照明设备230调整照明方向,使得入叉区域的亮度增加,便于入叉控制端210更准确地识别出入叉区域,从而提升了入叉效率。
根据本申请实施例的技术方案,通过在入叉区域的区域亮度较低时,控制照明设备增大对入叉区域的照明亮度,便于入叉控制端210更准确地识别出入叉区域,从而提升了入叉效率。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种入叉系统,包括:入叉控制端510和照明设备520;
所述入叉控制端510,用于生成入叉照明指令,发送所述入叉照明指令至所述照明设备520;
所述照明设备520,用于对托盘进行照明;
所述入叉控制端510,还用于在所述照明设备520对所述托盘进行照明时,采集托盘图像,识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
在另一个实施例中,所述入叉控制端510,还用于生成入叉照明指令;发送所述入叉照明指令至所述照明设备520;所述照明设备520用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
在另一个实施例中,所述入叉控制端510,还用于检测环境亮度;当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
在另一个实施例中,所述入叉控制端510,还用于识别所述托盘图像的实际照明区域;计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
在另一个实施例中,所述入叉控制端510,还用于检测所述入叉区域的区域亮度;当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
在另一个实施例中,所述入叉控制端510,还用于接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度;或者,采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
关于托盘入叉装置、入叉系统的具体限定可以参见上文中对于托盘入叉方法的限定,在此不再赘述。托盘入叉装置、入叉系统可以实现上述托盘入叉方法的有益效果。上述托盘入叉装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种托盘入叉方法。
本领域技术人员可以理解,图6中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
控制照明设备对托盘进行照明;
在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
生成入叉照明指令;
发送所述入叉照明指令至所述照明设备;所述照明设备用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
检测环境亮度;
当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
识别所述托盘图像的实际照明区域;
计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;
根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
检测所述入叉区域的区域亮度;
当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度;
或者,
采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
控制照明设备对托盘进行照明;
在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
生成入叉照明指令;
发送所述入叉照明指令至所述照明设备;所述照明设备用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
检测环境亮度;
当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
识别所述托盘图像的实际照明区域;
计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;
根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
检测所述入叉区域的区域亮度;
当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度;
或者,
采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种托盘入叉方法,其特征在于,包括:
控制照明设备对托盘进行照明;
在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述控制照明设备对托盘进行照明,包括:
生成入叉照明指令;
发送所述入叉照明指令至所述照明设备;所述照明设备用于在接收到所述入叉照明指令时进行照明。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述生成入叉照明指令,包括:
检测环境亮度;
当所述环境亮度不符合预设的环境亮度要求,则生成所述入叉照明指令。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
识别所述托盘图像的实际照明区域;
计算所述实际照明区域与所述入叉区域之间的区域偏离值;
根据所述区域偏离值,控制所述照明设备调整照明方向。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,还包括:
检测所述入叉区域的区域亮度;
当所述入叉区域的区域亮度低于预设的入叉亮度要求,则控制所述照明设备增大照明亮度。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述检测环境亮度,包括:
接收亮度传感器检测到的亮度值,作为所述环境亮度;
或者,
采集环境图像,并识别所述环境图像的亮度值,作为所述环境亮度。
7.一种托盘入叉装置,其特征在于,包括:
照明控制模块,用于控制照明设备对托盘进行照明;
图像采集模块,用于在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像;
入叉操作模块,用于识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
8.一种入叉系统,其特征在于,包括:
入叉控制端和照明设备;
所述入叉控制端,用于生成入叉照明指令,发送所述入叉照明指令至所述照明设备;
所述照明设备,用于对托盘进行照明;
所述入叉控制端,还用于在所述照明设备对所述托盘进行照明时,采集托盘图像,识别所述托盘图像的入叉区域,并针对所述入叉区域进行入叉操作。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的托盘入叉方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的托盘入叉方法的步骤。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110054121A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-26 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
CN112678724A (zh) * | 2019-10-18 | 2021-04-20 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车及其控制方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001122598A (ja) * | 1999-10-22 | 2001-05-08 | Nippon Yusoki Co Ltd | フォークリフト |
JP2001206684A (ja) * | 2000-01-25 | 2001-07-31 | Toyota Autom Loom Works Ltd | 荷役車両の照明装置 |
CN103149939A (zh) * | 2013-02-26 | 2013-06-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于视觉的无人机动态目标跟踪与定位方法 |
CN105776077A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-07-20 | 广州飞锐机器人科技有限公司 | 一种使用智能叉车识别卡板叉孔的方法及装置 |
CN205973624U (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-22 | 天津峰景光电科技有限公司 | 叉车货叉前视定位系统 |
CN106672859A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-05-17 | 深圳市有光图像科技有限公司 | 一种基于叉车视觉识别托盘的方法及叉车 |
CN107490967A (zh) * | 2017-09-18 | 2017-12-19 | 河南科技学院 | 适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别系统及其方法 |
CN108152823A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-06-12 | 北京信息科技大学 | 一种基于视觉的无人驾驶叉车导航系统及其定位导航方法 |
-
2018
- 2018-10-22 CN CN201811230742.8A patent/CN109368552A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001122598A (ja) * | 1999-10-22 | 2001-05-08 | Nippon Yusoki Co Ltd | フォークリフト |
JP2001206684A (ja) * | 2000-01-25 | 2001-07-31 | Toyota Autom Loom Works Ltd | 荷役車両の照明装置 |
CN103149939A (zh) * | 2013-02-26 | 2013-06-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于视觉的无人机动态目标跟踪与定位方法 |
CN105776077A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-07-20 | 广州飞锐机器人科技有限公司 | 一种使用智能叉车识别卡板叉孔的方法及装置 |
CN205973624U (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-22 | 天津峰景光电科技有限公司 | 叉车货叉前视定位系统 |
CN106672859A (zh) * | 2017-01-05 | 2017-05-17 | 深圳市有光图像科技有限公司 | 一种基于叉车视觉识别托盘的方法及叉车 |
CN107490967A (zh) * | 2017-09-18 | 2017-12-19 | 河南科技学院 | 适应光照度突变的采摘机器人目标自主识别系统及其方法 |
CN108152823A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-06-12 | 北京信息科技大学 | 一种基于视觉的无人驾驶叉车导航系统及其定位导航方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110054121A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-07-26 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
CN110054121B (zh) * | 2019-04-25 | 2021-04-20 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
US11625854B2 (en) | 2019-04-25 | 2023-04-11 | Beijing Geekplus Technology Co. Ltd. | Intelligent forklift and method for detecting pose deviation of container |
CN112678724A (zh) * | 2019-10-18 | 2021-04-20 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车及其控制方法 |
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