CN110017773A - 一种基于机器视觉的包裹体积测量方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的包裹体积测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，方法步骤包括S1、视觉相机固定安装，标定视觉相机，转换到世界坐标系下；S2、视觉相机高度初始化；S3、将包裹放置于测量台面上，视觉相机采集深度图像A2；S3‑1、根据深度图像A2判断得出包裹边缘，判断包裹的大小尺寸类型；S4、对深度图像A2进行图像分割，得出图像的包裹区域；S4‑1、计算并获取图像的包裹区域的点云，处理点云拼接并平滑处理，得出包裹点云；步骤S4‑2、分析S4‑1的包裹点云尺寸，S5、计算出图像的包裹区域的长、宽、高尺寸，计算得出包裹的实际体积V；本发明可替代现有人工完成包裹尺寸测量，可有效提高测量精度、降低人工成本、提高作业效率。

Description

一种基于机器视觉的包裹体积测量方法
技术领域
本发明涉及包裹或其他物体体积的测量方法领域，特别是涉及基于机器视觉的物体体积的测量方法。
背景技术
随着物流行业的迅速发展，传统物流的作业方式已经无法满足产业的作业需求，降低物流成本、提高物流时效性、提升服务品质已成为我国物流业亟需解决的问题。
近年来，3D成像技术不断发展，包括了双目立体成像、结构光3D成像及TOF成像等，随着该技术在物流装备中的应用，不断提高了物流产业的自动化程度，国内物流装备技术进入快速增长阶段，尤其以京东、顺丰为代表的物流自动化装备的应用，这些大型设备主要针对物品的进出、库存、分拣、包装、配送等物流活动，显著提高了物流效率及质量。
上述的这种大型物流装备价格昂贵、结构复杂、配置及操作要求高，需要配备专业的技术人才进行管理及维护，不适用于中小物流企业，如对于类似菜鸟驿站的快递收发站和物流收发点，都是通过人工测量、计算出包裹的尺寸，效率低，尤其对于大件包裹，在包裹尺寸测量过程只能依靠人工完成，且需要两个人配合测量尺寸，该作业过程人工参与度高、效率低下、测量误差较大。
目前也存在自动测量物体尺寸的设备，但还未有针对物流收发点的不同尺寸包裹测量使用的自动化系统，有鉴于此，本案发明人致力研究，开发改进，遂有本案产生。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，该测量方法可替代人工完成包裹尺寸测量，可有效提高测量精度，提高作业效果。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：方法步骤如下，
S1、将视觉相机固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定视觉相机，把视觉相机坐标系转换到世界坐标系下，设定世界坐标系以与测量台面平行的平面为XOY平面，垂直向下方向为Z轴方向；
S2、视觉相机高度初始化，清空测量台面，视觉相机采集深度图像A1，测得测量台面的高度bg_h，以高度bg_h作为测量区域外的高度；
S3、将包裹放置于测量台面上测量区域内，视觉相机采集深度图像A2,测得包裹距离视觉相机的高度h1；
S4、对深度图像A2进行图像分割，去除包裹区域范围外的背景信息，得出图像的包裹区域；
S5、计算出图像的包裹区域的长、宽、高尺寸，计算得出包裹的实际体积V，即获得包裹的实际体积V。
步骤S5通过分析图像的包裹区域的边缘信息，获得图像的包裹区域边缘的最小外接矩形，则图像的包裹区域与矩形相接的几个边缘点便是图像的包裹区域的长、宽方向的最值点，取每个最值点邻域的中值作为该点的高度值h，根据下式计算最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值，
X、Y为最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值；
i、j为图像像素坐标；
h为最值点的高度值；
fx、fy为X、Y轴上的归一化焦距；
通过上式求得的X、Y坐标值来计算出包裹的实际长、宽；
采用区域积分法计算得出包裹的实际体积，实际体积计算公式如下，
V为包裹的实际体积；
为h点的i，j像素坐标值；
fx、fy为X、Y轴上的归一化焦距。
步骤S1中所述视觉相机为至少两个，并以两两之间具有公共的视野范围的位置关系固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定各个视觉相机，把各相机坐标系转换到同一个世界坐标系下，并计算各个视觉相机到同一世界坐标系下的旋转平移矩阵M；
步骤S2中各视觉相机分别采集深度图像A1，分别测得测量台面的高度bg_h，取各视觉相机测得的高度bg_h计算出平均高度作为测量区域外的高度；
所述方法步骤还包括步骤S3-1、步骤S4-1和步骤S4-2，所述步骤S3-1在步骤S3与S4之间，所述步骤S4-1和步骤S4-2在步骤S4与S5之间；
S3-1、根据深度图像A2的深度值变化，判断出深度图像A2中包裹的区域范围，得出包裹边缘，检测深度图像A2中包裹边缘与深度图像A2边线最近的距离值来判断包裹的大小尺寸类型，若是小尺寸类型进入步骤S4，若是大尺寸类型则跳过步骤S4进入步骤S4-1；
若进入步骤S4，步骤S4中仅对一个视觉相机的深度图像A2进行图像分割；
S4-1、对各个视觉相机的深度图像A2分别计算并获取图像的包裹区域的点云，在去噪处理后进行多个图像的包裹区域的点云拼接并平滑处理，得出包裹点云；
步骤S4-2、分析S4-1的包裹点云尺寸。
步骤S4中进行图像分割去除背景信息中，计算包裹边缘像素点的像素坐标的计算公式为，
bi＝h(i，j)*(i-cyl)/bg_h+cyl
bj＝h(i，j)*(j-cxl)/bg_h+cxl
(bi，bj)为包裹边缘投影到测量台面的像素坐标；
i、j为图像像素坐标；
cxl、cyl为图像中心点像素坐标；
h为包裹边缘点的高度；
bg_h为所述测量台面的高度。
步骤S4-1中点云拼接转换公式如下，
为世界坐标系下的坐标表示；
M为视觉相机到世界坐标系的旋转平移矩阵；
为世界坐标系下的坐标表示。
步骤S4-2中点云分析及尺寸计算过程如下，拼接后的点云进行平滑处理，把三维物体坐标投影到XOY平面，检测该平面图像的轮廓，计算轮廓的外接矩形，该矩形的长和宽为被测物体的长和宽；三维物体在Z轴方向的宽度便是被测物体的高度。
所述视觉相机为基于结构光或TOF技术的三维相机。
骤S4中进行图像分割去除背景信息的方法是根据深度图像A1获取的测量台面高度bg_h拟合深度图像A2获取的包裹平面距离视觉相机的高度h1进行初步图像分割，获得被测包裹或物件的主要空间区域，得出图像的包裹区域。
标定视觉相机采用标定板标定的方法完成视觉相机位置标定
通过采用上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、上述测量方法可替代人工完成包裹尺寸测量，测量过程中无需人工参与，可减少人工劳动力，降低人工成本；
2、上述测量计算方法可有效提高测量精度，计算得出更符合包裹实际的尺寸信息，降低体积计算的误差率；
3、上述的测量方法是通过采集图像，对图像进行分析计算的，提高作业效率。
4、上述的测量方法为基于机器视觉，软件系统程序自动计算的，采集、计算效率高、出错率低；
5、上述的测量方法可应用于不同大小类型的包裹测量，设备结构、配置相较现有大型测量设备较为简易、小型，制造成本相对较低，无需配备专业的技术人才进行管理及维护，可符合中小物流需求，也可用于其他行业需进行物体测量的使用。
附图说明
图1是本发明涉及的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法的流程图；
图2是本发明涉及的视觉相机安装位置结构示意图；
图3是本发明涉及的包裹在视觉相机光线投影的结构示意图。
具体实施方式
为了进一步解释本发明的技术方案，下面通过具体实施例结合附图来对本发明进行详细阐述。
本发明公开的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，如图1所示，方法步骤如下，
S1、将视觉相机固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定视觉相机，把视觉相机坐标系转换到世界坐标系下，设定世界坐标系以与测量台面平行的平面为XOY平面，垂直向下方向为Z轴方向。本发明中所述视觉相机可优选但不局限的为基于结构光或TOF技术的三维相机，基于结构光或TOF技术的三维相机是现有技术产品，这里不再详细描述，若在以后的技术发展中出现新的光学技术相机也可应用于本发明的方法中。
本发明中，对于小尺寸类型的包裹或物件通过一个视觉相机的视野范围即可完全覆盖包裹或物件的，可仅设置一个视觉相机，适应性设置，降低设备制造成本，具体可根据用户常用所测量的目标物体大小来选择；而对于较大的测量目标物体，即大尺寸类型物体，仅仅使用一个视觉相机无法覆盖整个要求的视场，则视觉相机可设置多个，通过多个视觉相机的视野范围来覆盖大尺寸类型的目标物体同步完成测量，如本实施例附图2所示的视觉相机的设置为两个，并以两两之间具有公共的视野范围的位置关系固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定各个视觉相机，把各视觉相机坐标系转换到同一个世界坐标系下，并计算各个视觉相机到同一世界坐标系下的旋转平移矩阵M，上述标定视觉相机可采用标定板标定的方法完成各个视觉相机位置标定。
S2、视觉相机高度初始化，该步骤的作用是为了获取测量区域底面(即测量台面)的高度情况，测量台面区域外的背景复杂多变，避免测量区域外的影响图像分析计算，因此，初始化前应清空测量台面，视觉相机采集深度图像A1，测得测量台面的高度bg_h，以高度bg_h作为测量区域外的高度，本实施例中多个视觉相机设置的则分别采集深度图像A1，分别测得测量台面的高度bg_h，取各视觉相机测得的高度bg_h计算出平均高度作为测量区域外的高度，取平均值有利于提高测量计算的精度。
S3、将包裹或物件放置于测量台面上测量区域内，各个视觉相机采集深度图像A2,测得包裹距离视觉相机的高度h1；
S3-1、根据深度图像A2的深度值变化，判断出深度图像A2中包裹的区域范围，得出包裹边缘，检测深度图像A2中包裹边缘与深度图像A2边线最近的距离值来判断包裹的大小尺寸类型，若是小尺寸类型进入步骤S4得出图像的包裹区域，在进入步骤S5，若是大尺寸类型则跳过步骤S4进入步骤S4-1得出包裹点云，进入步骤S4-2在进入步骤S5；
上述包裹大、小尺寸类型的判断方法是检测深度图像A2的包裹边缘，若包裹边缘与深度图像A2的边线存在一定的距离值，且这个距离值大于或等于预设定的距离值，则判断该包裹尺寸较小，包裹完全处于视觉相机的视野范围之内，通过一个视觉相机的深度图像A2便可有效计算包裹的尺寸；若多幅深度图像A2中包裹边缘与深度图像A2的边线的距离值小于或等于预设定的距离值，则判断尺寸较大，需取多幅深度图像A2拼接结构进行尺寸计算。
S4、对深度图像A2进行图像分割，去除包裹区域范围外的背景信息，这里是根据深度图像A1获取的测量台面高度bg_h拟合深度图像A2获取的包裹平面距离视觉相机的高度h1进行初步图像分割，获得被测包裹或物件的主要空间区域，如图3所示，是包裹边缘在背景拟合平面上的投影示意图，因此即根据光路的方向分析边缘可去除物体周围的背景信息，得出图像的包裹区域；
对于上述一个视觉相机设置和上述经步骤S3-1判断小尺寸类型的进入步骤S4得出图像的包裹区域在进入步骤S5的这两种情况，步骤S4中进行图像分割去除背景信息中，计算包裹边缘像素点的像素坐标的计算公式为，
bi＝h(i，j)*(i-cyl)/bg_h+cyl
bj＝h(i，j)*(j-cxl)/bg_h+cxl
(bi,bj)为包裹边缘投影到测量台面的像素坐标；
i、j为图像像素坐标；
cxl、cyl为图像中心点像素坐标；
h为包裹边缘点的高度；
bg_h为所述测量台面的高度。
S4-1、对各个视觉相机的深度图像A2分别计算并获取图像的包裹区域的点云，在去噪处理后进行多个图像的包裹区域的点云拼接并平滑处理，得出包裹点云；
步骤S4-1中点云拼接转换公式如下，
为世界坐标系下的坐标表示；
M为视觉相机到世界坐标系的旋转平移矩阵；
为世界坐标系下的坐标表示。
步骤S4-2、分析S4-1的包裹点云尺寸；
步骤S4-2中点云分析及尺寸计算过程如下，拼接后的点云进行平滑处理，把三维物体坐标投影到XOY平面，检测该平面图像的轮廓，计算轮廓的外接矩形，该矩形的长和宽为被测物体的长和宽；三维物体在Z轴方向的宽度便是被测物体的高度。
对于一个视觉相机设置的则无需再进行步骤S3-1的判断，与上述经步骤S3-1判断小尺寸类型相同的直接进入步骤S4得出图像的包裹区域，在进入步骤S5；另外，对于上述经步骤S3-1判断小尺寸类型的进入步骤S4，步骤S4中仅对一个视觉相机的深度图像A2进行图像分割，无需对过个视觉相机的深度图像A2进行图像分割；
S5、计算出图像的包裹区域的长、宽、高尺寸，计算得出包裹的实际体积V，即获得包裹的实际体积V。
对于上述一个视觉相机设置和上述经步骤S3-1判断小尺寸类型的进入步骤S4得出图像的包裹区域在进入步骤S5的这两种情况，在步骤S5是通过分析图像的包裹区域的边缘信息，获得图像的包裹区域边缘的最小外接矩形，则以图像的包裹区域与矩形相接的几个边缘点为垂足点向矩形相对边作的垂线端点便是图像的包裹区域的长、宽方向的最值点，取每个最值点邻域的中值作为该点的高度值h，根据下式计算最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值，
X、Y为最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值；
i、j为图像像素坐标；
h为最值点的高度值；
fx、fy为X、Y轴上的归一化焦距；
通过上式求得的X、Y坐标值来计算出包裹的实际长、宽；
采用区域积分法计算得出包裹的实际体积，实际体积计算公式如下，
V为包裹的实际体积；
为h点的i，j像素坐标值；
fx、fy为X、Y轴上的归一化焦距。
上述实施例和图式并非限定本发明的产品形态和式样，任何所属技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或修饰，皆应视为不脱离本发明的专利范畴。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：方法步骤如下，
S1、将视觉相机固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定视觉相机，把视觉相机坐标系转换到世界坐标系下，设定世界坐标系以与测量台面平行的平面为XOY平面，垂直向下方向为Z轴方向；
S2、视觉相机高度初始化，清空测量台面，视觉相机采集深度图像A1，测得测量台面的高度bg_h，以高度bg_h作为测量区域外的高度；
S3、将包裹放置于测量台面上测量区域内，视觉相机采集深度图像A2,测得包裹距离视觉相机的高度h1；
S4、对深度图像A2进行图像分割，去除包裹区域范围外的背景信息，得出图像的包裹区域；
S5、计算出图像的包裹区域的长、宽、高尺寸，计算得出包裹的实际体积V，即获得包裹的实际体积V。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：步骤S5通过分析图像的包裹区域的边缘信息，获得图像的包裹区域边缘的最小外接矩形，则图像的包裹区域与矩形相接的几个边缘点便是图像的包裹区域的长、宽方向的最值点，取每个最值点邻域的中值作为该点的高度值h，根据下式计算最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值，
X、Y为最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值；
i、j为图像像素坐标；
h为最值点的高度值；
fx、fy为X、Y轴上的归一化焦距；
通过上式求得的X、Y坐标值来计算出包裹的实际长、宽；
采用区域积分法计算得出包裹的实际体积，实际体积计算公式如下，
V为包裹的实际体积；
为h点的i，j像素坐标值；
fx、fy为X、Y轴上的归一化焦距。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：步骤S1中所述视觉相机为至少两个，并以两两之间具有公共的视野范围的位置关系固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定各个视觉相机，把各相机坐标系转换到同一个世界坐标系下，并计算各个视觉相机到同一世界坐标系下的旋转平移矩阵M；
步骤S2中各视觉相机分别采集深度图像A1，分别测得测量台面的高度bg_h，取各视觉相机测得的高度bg_h计算出平均高度作为测量区域外的高度；
所述方法步骤还包括步骤S3-1、步骤S4-1和步骤S4-2，所述步骤S3-1在步骤S3与S4之间，所述步骤S4-1和步骤S4-2在步骤S4与S5之间；
S3-1、根据深度图像A2的深度值变化，判断出深度图像A2中包裹的区域范围，得出包裹边缘，检测深度图像A2中包裹边缘与深度图像A2边线最近的距离值来判断包裹的大小尺寸类型，若是小尺寸类型进入步骤S4得出图像的包裹区域，在进入步骤S5，若是大尺寸类型则跳过步骤S4进入步骤S4-1得出包裹点云，进入步骤S4-2在进入步骤S5；
若进入步骤S4，步骤S4中仅对一个视觉相机的深度图像A2进行图像分割；
S4-1、对各个视觉相机的深度图像A2分别计算并获取图像的包裹区域的点云，在去噪处理后进行多个图像的包裹区域的点云拼接并平滑处理，得出包裹点云；
步骤S4-2、分析S4-1的包裹点云尺寸。
4.如权利要求1或2所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：步骤S4中进行图像分割去除背景信息中，计算包裹边缘像素点的像素坐标的计算公式为，
bi＝h(i，j)*(i-cyl)/bg_h+cyl
bj＝h(i，j)*(j-cxl)/bg_h+cxl
(bi,bj)为包裹边缘投影到测量台面的像素坐标；
i、j为图像像素坐标；
cxl、cyl为图像中心点像素坐标；
h为包裹边缘点的高度；
bg_h为所述测量台面的高度。
5.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：步骤S4-1中点云拼接转换公式如下，
为世界坐标系下的坐标表示；
M为视觉相机到世界坐标系的旋转平移矩阵；
为世界坐标系下的坐标表示。
6.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：步骤S4-2中点云分析及尺寸计算过程如下，拼接后的点云进行平滑处理，把三维物体坐标投影到XOY平面，检测该平面图像的轮廓，计算轮廓的外接矩形，该矩形的长和宽为被测物体的长和宽；三维物体在Z轴方向的宽度便是被测物体的高度。
7.如权利要求1、2、3、5或6所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：所述视觉相机为基于结构光或TOF技术的三维相机。
8.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：所述视觉相机为基于结构光或TOF技术的三维相机。
9.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：步骤S4中进行图像分割去除背景信息的方法是根据深度图像A1获取的测量台面高度bg_h拟合深度图像A2获取的包裹平面距离视觉相机的高度h1进行初步图像分割，获得被测包裹或物件的主要空间区域，得出图像的包裹区域。
10.如权利要求1、2、3、5或6所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：标定视觉相机采用标定板标定的方法完成视觉相机位置标定。
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