CN110490833A - 一种目标物体的体积测量方法及装置 - Google Patents

一种目标物体的体积测量方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN110490833A
CN110490833A CN201810438339.8A CN201810438339A CN110490833A CN 110490833 A CN110490833 A CN 110490833A CN 201810438339 A CN201810438339 A CN 201810438339A CN 110490833 A CN110490833 A CN 110490833A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target object
distance
height
uncalibrated image
fitting function
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
CN201810438339.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110490833B (zh
Inventor
于德池
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.)
Beijing Antong Aviation Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Antong Aviation Technology Co 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 Beijing Antong Aviation Technology Co Ltd filed Critical Beijing Antong Aviation Technology Co Ltd
Priority to CN201810438339.8A priority Critical patent/CN110490833B/zh
Publication of CN110490833A publication Critical patent/CN110490833A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110490833B publication Critical patent/CN110490833B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration

Abstract

本发明公开一种目标物体的体积测量方法及装置，其中方法包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，包括：获取目标物体的待测高度，待测高度为目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；获取目标物体的标定图像，并计算标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；对标定图像进行边缘检测得到标定图像的轮廓，并根据轮廓得到标定图像的外接矩形；根据第一拟合函数值和第二拟合函数值，计算外接矩形的长度和宽度；根据待测高度、长度和宽度计算目标物体的体积。本发明可以提高目标物体的体积的测量精度，并且成本较低，可移植性较好，能够快速完成大量目标物体的体积测量。

Description

一种目标物体的体积测量方法及装置
技术领域
本发明涉及测量技术领域，具体涉及一种目标物体的体积测量方法及装置。
背景技术
测量物体的体积在人们的日常生活中较为常见，例如：人们邮寄包裹时需要通过各种快递公司进行邮寄，然而快递公司收取包裹的费用一般通过包裹的重量进行计算收费，还有另一种方式就是通过测量包裹的体积进行收取费用，其中邮局就选择了测量包裹的体积收取该包裹的邮寄费用。故研究物体的体积测量具有重要意义。
目前传统的物体体积测量方式一般会通过3D扫描技术扫描待测物体的图像得到待测物体的体积，一方面由于3D扫描需要在不同方向配置摄像头同时扫描图像得到待测物体的三维图像，故设置不同方向的多个摄像头会造成测量成本较大，另一方面由于测量不同的待测物体，在每次的测量过程中3D扫描都需要重新配置不同待测物体的测量参数，故导致测量的可移植性较差。
发明内容
因此，本发明实施例要解决的技术问题在于现有技术中的利用3D扫描技术测量待测物体的体积的测量方式其成本较大且可移植性较差。
为此，本发明实施例提供了如下技术方案：
本发明实施例提供一种目标物体的体积测量方法，包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，包括如下步骤：
获取目标物体的待测高度，所述待测高度为所述目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；
获取目标物体的标定图像，并计算所述标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；
对所述标定图像进行边缘检测得到所述标定图像的轮廓，并根据所述轮廓得到所述标定图像的外接矩形；
根据所述第一拟合函数值和所述第二拟合函数值，计算所述外接矩形的长度和宽度；
根据所述待测高度、所述长度和所述宽度计算所述目标物体的体积。
可选地，所述获取目标物体的待测高度，包括：
获取所述目标物体的底部所在平面距离所述测距传感器的第一高度；
获取所述目标物体的顶部最高点距离所述测距传感器的第二高度；
根据所述第一高度和所述第二高度计算其二者的差值得到所述待测高度。
可选地，所述对所述标定图像进行边缘检测得到所述标定图像的轮廓的步骤之前还包括：
对所述标定图像进行校正。
可选地，所述计算所述标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值的步骤包括：
获取所述标定图像的相邻特征像素点的横纵坐标；
根据所述相邻像素点的横纵坐标，计算所述相邻像素点间的第一距离和第二距离；
获取第一预设距离、第二预设距离以及所述目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度；
根据所述第一距离和所述第一预设距离，计算所述第一距离与所述第一预设距离的比值得到第一标定参数；根据所述第二距离和所述第二预设距离，计算所述第二距离与所述第二预设距离的比值得到第二标定参数；
根据所述目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度，对所述第一标定参数和所述第二标定参数进行曲线拟合分别得到所述第一拟合函数值与所述第二拟合函数值。
可选地，所述计算所述外接矩形的长度的步骤包括：
在标定板上确定所述标定图像的所在区域；
根据所述所在区域，在所述标定板的横向上获取所述标定图像的相邻像素点间的横向距离值；
根据所述第一拟合函数值、所述横向距离值，计算所述横向距离值与所述第一拟合函数值的商值得到所述长度。
可选地，所述计算所述外接矩形的宽度的步骤包括：
在标定板上确定所述标定图像的所在区域；
根据所述所在区域，在所述标定板的纵向上获取所述标定图像的相邻像素点间的纵向距离值；
根据所述第二拟合函数值、所述纵向距离值，计算所述纵向距离值与所述第二拟合函数值的商值得到所述宽度。
可选地，所述测距传感器为超声波传感器。
本发明实施例提供一种目标物体的体积测量装置，包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，包括：
第一获取模块，用于获取目标物体的待测高度，所述待测高度为所述目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；
第二获取模块，用于获取目标物体的标定图像，并计算所述标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；
边缘检测模块，用于对所述标定图像进行边缘检测得到所述标定图像的轮廓，并根据所述轮廓得到所述标定图像的外接矩形；
第一计算模块，用于根据所述第一拟合函数值和所述第二拟合函数值，计算所述外接矩形的长度和宽度；
第二计算模块，用于根据所述待测高度、所述长度和所述宽度计算所述目标物体的体积。
可选地，所述的目标物体的体积测量装置，所述的目标物体的体积测量装置，还包括：
校正模块，用于对所述标定图像进行校正。
本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现所述的目标物体的体积测量方法的步骤。
本发明实施例提供一种目标物体的体积测量设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的目标物体的体积测量方法的步骤。
本发明实施例技术方案，具有如下优点：
本发明提供一种目标物体的体积测量方法及装置，其中方法包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，包括：获取目标物体的待测高度，待测高度为目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；获取目标物体的标定图像，并计算标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；对标定图像进行边缘检测得到标定图像的轮廓，并根据轮廓得到标定图像的外接矩形；根据第一拟合函数值和第二拟合函数值，计算外接矩形的长度和宽度；根据待测高度、长度和宽度计算目标物体的体积。本发明可以提高目标物体的体积的测量精度，并且成本较低，可移植性较好，能够快速完成大量目标物体的体积测量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1中目标物体的体积测量方法的流程图；
图2为本发明实施例1中计算目标物体待测高度的示意图；
图3为本发明实施1中标定板的示意图；
图4为本发明实施1中标定图像在标定板上相邻像素点横向距离与纵向距离的示意图；
图5为本发明实施例2中目标物体的体积测量装置的结构框图；
图6为本发明实施例2中第一计算模块的结构框图；
图7为本发明实施例4中目标物体的体积测量设备的硬件示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本发明实施例提供一种目标物体的体积测量方法，包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，其中测距传感器为超声波传感器，通过摄像头与超声波传感器结合完成目标物体的测量，超声波传感器可以测量一定角度之内的距离，比激光传感器只能测量特定点间的距离效果好。此处可以选择1个摄像头和1个测距传感器设置在目标物体的上方，可以有效降低测量成本。如图1所示，本实施例中的目标物体的体积测量方法包括如下步骤：
S11、获取目标物体的待测高度，在图2中可以看出待测高度h3为目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离。此处的目标物体可以为邮政包裹，也可以为其它快递包裹、或者为待测体积的各种物体。由于目标物体可以是规则形状的物体，也可以是不规则形状的物体，当目标物体是规则形状的物体时，其顶部的高度都相同，较容易测量其体积，当目标物体是不规则形状的物体时，其顶部的表面就会高低不平，进而造成其高度不同，所以对于不规则物体就需要针对其最高点的高度，其最高点的高度为目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离，底部所在平面为目标物体放置的位置，故上述中的待测高度为目标物体的实际高度。获取目标物体的待测高度的步骤包括：
首先，获取目标物体的底部所在平面的距离测距传感器的第一高度。在图2中，第一高度为h1，此处的第一高度可以认为是目标物体底部所在平面距离测距传感器的高度。
然后，获取目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度。在图2中第二高度为h2，此处的第二高度是通过测距传感器发射超声波测量得到，利用从目标物体的顶部最快反射回的超声波计算得到的高度就是第二高度。
最后，根据第一高度和第二高度计算其二者的差值得到待测高度。例如：如图2所示，是计算目标物体的待测高度的示意图，第一高度为h1,第二高度为h2，待测高度为h3,h3＝h1-h2。
S12、获取目标物体的标定图像，并计算标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值。摄像头针对标定板进行拍摄的图像，即对所拍摄的图像进行标定以免摄像头处理太多的图像数据，标定图像是在机器视觉、图像测量、摄像测量、三维重建等应用中，为校正镜头畸变、确定物体尺寸和像素间的换算关系，以确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，需要建立摄像头成像的几何模型。标定板，如图3所示，通过摄像头拍摄带有固定间距图案阵列平板，经过标定算法的计算，可以得到摄像头的几何模型，从而得到高精度的测量。第一拟合函数值与第二拟合函数值是关于目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度通过曲线拟合得到的指数函数值，第一拟合函数值与第二拟合函数值是通过透视变换计算得到，用来直接计算目标物体的长度和宽度。其具体的主要步骤如下：
第一步，获取标定图像的相邻特征像素点的横纵坐标。
第二步，根据相邻像素点的横纵坐标，计算相邻像素点间的第一距离和第二距离。第一距离为标定图像相邻像素点间的横向距离，第二距离为标定图像相邻像素点间的纵向距离。
第三步，获取第一预设距离、第二预设距离以及目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度。第一预设距离为标定图像实际的横向长度，第二预设距离为标定图像实际的纵向长度。
第四步，根据第一距离和第一预设距离，计算第一距离与第一预设距离的比值得到第一标定参数；根据第二距离和第二预设距离，计算第二距离与第二预设距离的比值得到第二标定参数。
第五步，根据目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度，对第一标定参数和第二标定参数进行曲线拟合分别得到第一拟合函数值与第二拟合函数值。
在一个更为具体的实施方式中，本发明实施例中的目标物体的体积测量方法的步骤包括：
第一步：获取目标物体的顶部最高点距离测距传感器的多张图像；例如可以采集15张图像。
第二步：利用张正友标定法对多找图像进行标定，并获取摄像头的内参和畸变参数；摄像头的内参为摄像头坐标系到物理平面坐标系的变换的参数，畸变参数为摄像头在成像的过程中到图像物理平面坐标系中产生畸变的参数。
第三步：对标定图像进行校正；此处的校正主要包括灰度处理和对图像的失真处理以及对图像数据的归一化。
第四步，提取标定图像的多个特征像素点；
第五步，获取多个特征像素点的横纵坐标，计算多组相邻两个特征像素点的第一距离和第二距离。例如：第一距离l1＝|x2-x1|，第二距离l2＝|y2-y1|。
第六步，获取第一预设距离和第二预设距离，其中第一预设距离为标定图像实际的横向长度，第二预设距离为标定图像实际的纵向长度。例如：第一预设距离为l11，第二预设距离为l21。
第七步，根据第一距离和第一预设距离，计算多组相邻两个特征像素点的第一距离与第一预设距离的比值；根据第二距离和第二预设距离，计算多组相邻两个特征像素点的第二距离与第二预设距离的比值。
第八步，计算多组相邻两个特征像素点的第一距离与第一预设距离的比值的平均值得到第一标定参数；计算多组相邻两个特征像素点的第二距离与第二预设距离的比值的平均值得到第二标定参数。第一标定参数为标定图像的横向当量比K1,第二标定参数为标定图像的纵向当量比K2。例如：第一标定参数为K1,第二标定参数为K2,
第九步，根据目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度，对第一标定参数和第二标定参数进行曲线拟合分别得到第一拟合函数值与第二拟合函数值。通过该第一拟合函数值与第二拟合函数值可以直接用来计算任何目标物体的长度和宽度，无需对不同目标物体进行现场参数匹配，故可以有效提高测量的可移植性。例如：其中K11为第一拟合函数值，K12为第二拟合函数值，a1为第一常数，a2为第二常数，h2为第二高度，即目标物体的最高点与测距传感器的距离。
S13、对标定图像进行校正。标定图像校正处理主要包括灰度处理和图像失真处理，对标定图像的图像数据进行归一化便于数据计算。
S14、对标定图像进行边缘检测得到标定图像的轮廓，并根据轮廓得到标定图像的外接矩形。边缘检测是为了得到标定图像的边缘轮廓，例如：可以从边缘轮廓中提取多个特征像素点，然后根据多个特征像素点通过轮廓勾勒出一个规则矩形，而且该矩形为标定图像的最大外接矩形，最大外接矩形是为了计算目标物体的最大长度和最大宽度。
S15、根据第一拟合函数值和第二拟合函数值，计算外接矩形的长度和宽度。其具体步骤如下：
计算外接矩形的长度的步骤，包括：
首先，在标定板上确定标定图像的所在区域。实际就是对摄像头拍摄的图像进行标定构建几何模型，确定标定图像的具体位置。
然后，根据所在区域，在标定板的横向上获取标定图像的相邻像素点间的横向距离值。如图4所示，横向距离l3是相邻像素点的横向坐标计算得到。
最后，根据第一拟合函数值、横向距离，计算横向距离值与第一拟合函数值的商值得到长度。例如：L1为目标物体的长度，l3为横向距离，K11为第一拟合函数值。
计算外接矩形的宽度的步骤包括：
首先，在标定板上确定标定图像的所在区域。实际就是对摄像头拍摄的图像进行标定构建几何模型，确定标定图像的具体位置。
然后，根据所在区域，在标定板的横向上获取标定图像的相邻像素点间的纵向距离值。如图4所示，纵向距离l4是相邻像素点的纵向坐标计算得到。
最后，根据第二拟合函数值、纵向距离，计算纵向距离值与第二拟合函数值的商值得到宽度。例如：W2为目标物体的宽度，l4为纵向距离，K21为第二拟合函数值。
得到标定图像的长度和宽度相当于得到了目标物体的实际长度和实际宽度。通过下表1的测试数据可以验证计算得到的目标物体的长度和宽度的误差较小。
表1
S16、根据待测高度、长度和宽度计算目标物体的体积。例如：目标物体的体积V＝h3.L1.W2，h3为目标物体的待测高度，L1为目标物体的长度，W2为目标物体的宽度。
本发明实施例通过逐次计算目标物体的待测高度以及目标物体的长度和宽度进而计算出目标物体的体积，其中待测高度利用测距传感器间接测量得到，目标物体的长度和宽度分别通过第一拟合函数值和第二拟合函数值直接计算，而第一拟合函数值与第二拟合函数值利用透视变换得到可直接应用计算任何一个目标物体的长度和宽度，无需针对不同的目标物体重新配置参数，故对于大量的目标物体可以直接快速计算出目标物体的长度和宽度，显著提高了测量效率，并且同时减小了测量误差，增强了可移植性。例如：对于测量大量的邮政包裹，通过一个摄像头的机器视觉与一个测距传感器的结合就可以快速得到大量的邮政包裹的体积，在测量的过程中都是一次性直接测量或计算，无需对不同的包裹重新配置参数，故显著提高了测量速度，给各种快递公司带来了相当的便利。
实施例2
本发明实施例提供一种目标物体的体积测量装置，如图5所示，包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，包括：
第一获取模块51，用于获取目标物体的待测高度，待测高度为目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；
第二获取模块52，用于获取目标物体的标定图像，并计算标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；
校正模块53，用于对标定图像进行校正；
边缘检测模块54，用于对标定图像进行边缘检测得到标定图像的轮廓，根据轮廓得到标定图像的外接矩形；
第一计算模块55，用于根据第一拟合函数值和第二拟合函数值，计算外接矩形的长度和宽度；
第二计算模块56，用于根据待测高度、长度和宽度计算目标物体的体积。
本发明实施例中的目标物体的体积测量装置，第一获取模块51包括：
第一获取子模块，用于获取目标物体的底部所在平面的距离测距传感器的第一高度；
第二获取子模块，用于获取目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度；
第一计算子模块，用于根据第一高度和第二高度计算其二者的差值得到待测高度。
本发明实施例中的目标物体的体积测量装置，第一计算模块55，包括：
第一获取子模块，用于获取标定图像的相邻特征像素点的横纵坐标；
第二获取子模块，用于根据相邻像素点的横纵坐标，计算相邻像素点间的第一距离和第二距离；
第三获取子模块，用于获取第一预设距离、第二预设距离以及目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度；
第四获取子模块，用于根据第一距离和第一预设距离，计算第一距离与第一预设距离的比值得到第一标定参数；根据第二距离和第二预设距离，计算第二距离与第二预设距离的比值得到第二标定参数；
拟合子模块，用于根据目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度，对第一标定参数和第二标定参数进行曲线拟合分别得到第一拟合函数值与第二拟合函数值。
本发明实施例中的目标物体的体积测量装置，如图6所示，第二计算模块56包括：
第一确定子模块561，用于在标定板上确定标定图像的所在区域；
第一获取子模块562，用于根据所在区域，在标定板的横向上获取标定图像的相邻像素点间的横向距离值；
第一计算子模块563，用于根据第一拟合函数值、横向距离值，计算横向距离值与第一拟合函数值的商值得到长度。
本发明实施例中的目标物体的体积测量装置，如图6所示，第一计算模块55还包括：
第二确定子模块564，用于在标定板上确定标定图像的所在区域；
第二获取子模块565，用于根据所在区域，在标定板的纵向上获取标定图像的相邻像素点间的纵向距离值；
第二计算子模块566，用于根据第二拟合函数值、纵向距离值，计算纵向距离值与第二拟合函数值的商值得到宽度。
本发明实施例中的目标物体的体积测量装置，测距传感器为超声波传感器。
本发明实施例中的目标物体的体积测量装置，利用摄像头与测距传感器的结合，得到目标物体的待测高度后，分别通过第一拟合函数值和第二拟合函数值直接计算目标物体的长度和宽度，而第一拟合函数值与第二拟合函数值利用透视变换得到可直接应用计算任何一个目标物体的长度和宽度，无需针对不同的目标物体重新配置参数，故对于大量的目标物体可以直接快速计算出目标物体的长度和宽度，显著提高了测量效率，并且同时减小了测量误差，增强了可移植性。
实施例3
本发明实施例提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现实施例1中的目标物体的体积测量方法的步骤。该存储介质上还存储有摄像头获取标定图像的图像数据以及测距传感器获取目标物体底部所在平面距离测距传感器的第一高度以及目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度，待测高度、第一拟合函数值、第二拟合函数值、目标物体的长度和宽度以及体积、摄像头的内参以及畸变参数等。
其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本领域技术人员可以理解，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，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ROM)或随机存储记忆体(RAM)等。
实施例4
本发明实施例提供一种目标物体的体积测量设备，如图7所示，包括存储器720、处理器710及存储在存储器720上并可在处理器710上运行的计算机程序，处理器710执行程序时实现实施例1中的目标物体的体积测量方法的步骤。
图7是本发明实施例提供的执行列表项操作的处理方法的目标物体的体积测量设备的硬件结构示意图，如图7所示，该目标物体的体积测量设备的硬件结构包括一个或多个处理器710以及存储器720，图7中以一个处理器710为例。
执行列表项操作的处理方法的设备还可以包括：采集装置730。
处理器710、存储器720、采集装置730可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
处理器710可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器710还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (11)

1.一种目标物体的体积测量方法，包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，其特征在于，包括如下步骤：
获取目标物体的待测高度，所述待测高度为所述目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；
获取目标物体的标定图像，并计算所述标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；
对所述标定图像进行边缘检测得到所述标定图像的轮廓，并根据所述轮廓得到所述标定图像的外接矩形；
根据所述第一拟合函数值和所述第二拟合函数值，计算所述外接矩形的长度和宽度；
根据所述待测高度、所述长度和所述宽度计算所述目标物体的体积。
2.根据权利要求1所述的目标物体的体积测量方法，其特征在于，所述获取目标物体的待测高度，包括：
获取所述目标物体的底部所在平面的距离所述测距传感器的第一高度；
获取所述目标物体的顶部最高点距离所述测距传感器的第二高度；
根据所述第一高度和所述第二高度计算其二者的差值得到所述待测高度。
3.根据权利要求1所述的目标物体的体积测量方法，其特征在于，所述对所述标定图像进行边缘检测得到所述标定图像的轮廓的步骤之前还包括：
对所述标定图像进行校正。
4.根据权利要求1所述的目标物体的体积测量方法，其特征在于，所述计算所述标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值的步骤包括：
获取所述标定图像的相邻特征像素点的横纵坐标；
根据所述相邻像素点的横纵坐标，计算所述相邻像素点间的第一距离和第二距离；
获取第一预设距离、第二预设距离以及所述目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度；
根据所述第一距离和所述第一预设距离，计算所述第一距离与所述第一预设距离的比值得到第一标定参数；根据所述第二距离和所述第二预设距离，计算所述第二距离与所述第二预设距离的比值得到第二标定参数；
根据所述目标物体的顶部最高点距离测距传感器的第二高度，对所述第一标定参数和所述第二标定参数进行曲线拟合分别得到所述第一拟合函数值与所述第二拟合函数值。
5.根据权利要求1所述的目标物体的体积测量方法，其特征在于，所述计算所述外接矩形的长度的步骤包括：
在标定板上确定所述标定图像的所在区域；
根据所述所在区域，在所述标定板的横向上获取所述标定图像的相邻像素点间的横向距离值；
根据所述第一拟合函数值、所述横向距离值，计算所述横向距离值与所述第一拟合函数值的商值得到所述长度。
6.根据权利要求1所述的目标物体的体积测量方法，其特征在于，所述计算所述外接矩形的宽度的步骤包括：
在标定板上确定所述标定图像的所在区域；
根据所述所在区域，在所述标定板的纵向上获取所述标定图像的相邻像素点间的纵向距离值；
根据所述第二拟合函数值、所述纵向距离值，计算所述纵向距离值与所述第二拟合函数值的商值得到所述宽度。
7.根据权利要求1所述的目标物体的体积测量方法，其特征在于，所述测距传感器为超声波传感器。
8.一种目标物体的体积测量装置，包括设置在目标物体上方的摄像头和测距传感器，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标物体的待测高度，所述待测高度为所述目标物体的顶部最高点与其底部所在平面的距离；
第二获取模块，用于获取目标物体的标定图像，并计算所述标定图像的第一拟合函数值和第二拟合函数值；
边缘检测模块，用于对所述标定图像进行边缘检测得到所述标定图像的轮廓，并根据所述轮廓得到所述标定图像的外接矩形；
第一计算模块，用于根据所述第一拟合函数值和所述第二拟合函数值，计算所述外接矩形的长度和所述宽度；
第二计算模块，用于根据所述待测高度、所述长度和宽度计算所述目标物体的体积。
9.根据权利要求8所述的目标物体的体积测量装置，其特征在于，还包括：
校正模块，用于对所述标定图像进行校正。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的目标物体的体积测量方法的步骤。
11.一种目标物体的体积测量设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述的目标物体的体积测量方法的步骤。
CN201810438339.8A 2018-05-09 2018-05-09 一种目标物体的体积测量方法及装置 Active CN110490833B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810438339.8A CN110490833B (zh) 2018-05-09 2018-05-09 一种目标物体的体积测量方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810438339.8A CN110490833B (zh) 2018-05-09 2018-05-09 一种目标物体的体积测量方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110490833A true CN110490833A (zh) 2019-11-22
CN110490833B CN110490833B (zh) 2023-04-18

Family

ID=68543281

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810438339.8A Active CN110490833B (zh) 2018-05-09 2018-05-09 一种目标物体的体积测量方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110490833B (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112102393A (zh) * 2020-09-11 2020-12-18 杭州埃博特机器人技术有限公司 物件体积测算方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112254635A (zh) * 2020-09-23 2021-01-22 洛伦兹（北京）科技有限公司 体积测量方法、装置及系统
CN113124753A (zh) * 2021-04-19 2021-07-16 北京麦哲科技有限公司 一种体积测量方法和装置
CN113820254A (zh) * 2021-08-30 2021-12-21 中国石油大学(北京) 微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN116681751A (zh) * 2023-07-27 2023-09-01 深圳市平方科技股份有限公司 一种吊装石材体积识别方法、装置及终端
CN117422777A (zh) * 2023-12-18 2024-01-19 科大讯飞(苏州)科技有限公司 安检机标定方法及相关方法、装置、设备和存储介质
CN117422777B (zh) * 2023-12-18 2024-04-12 科大讯飞(苏州)科技有限公司 安检机标定方法及相关方法、装置、设备和存储介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07103715A (ja) * 1993-10-01 1995-04-18 Nippondenso Co Ltd 視覚に基く三次元位置および姿勢の認識方法ならびに視覚に基く三次元位置および姿勢の認識装置
US5644512A (en) * 1996-03-04 1997-07-01 Advanced Surface Microscopy, Inc. High precision calibration and feature measurement system for a scanning probe microscope
US6424421B1 (en) * 1996-12-23 2002-07-23 Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Method and devices for measuring distances between object structures
JP2008170279A (ja) * 2007-01-11 2008-07-24 Omron Corp 三次元形状計測装置及びその校正方法、プログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体
EP2182319A1 (en) * 2008-11-04 2010-05-05 Canon Kabushiki Kaisha Interferometric distance measuring apparatus
CN101876535A (zh) * 2009-12-02 2010-11-03 北京中星微电子有限公司 一种高度测量方法、装置及监控系统
CN104240264A (zh) * 2014-08-29 2014-12-24 青岛海信电器股份有限公司 一种运动物体的高度检测方法和装置
CN105973140A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 维沃移动通信有限公司 一种测量物体空间参数的方法及移动终端
CN107560550A (zh) * 2017-09-08 2018-01-09 广东工业大学 一种物体表面参数的获取方法及系统

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07103715A (ja) * 1993-10-01 1995-04-18 Nippondenso Co Ltd 視覚に基く三次元位置および姿勢の認識方法ならびに視覚に基く三次元位置および姿勢の認識装置
US5644512A (en) * 1996-03-04 1997-07-01 Advanced Surface Microscopy, Inc. High precision calibration and feature measurement system for a scanning probe microscope
US6424421B1 (en) * 1996-12-23 2002-07-23 Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Method and devices for measuring distances between object structures
JP2008170279A (ja) * 2007-01-11 2008-07-24 Omron Corp 三次元形状計測装置及びその校正方法、プログラム、並びにコンピュータ読み取り可能な記録媒体
EP2182319A1 (en) * 2008-11-04 2010-05-05 Canon Kabushiki Kaisha Interferometric distance measuring apparatus
CN101876535A (zh) * 2009-12-02 2010-11-03 北京中星微电子有限公司 一种高度测量方法、装置及监控系统
CN104240264A (zh) * 2014-08-29 2014-12-24 青岛海信电器股份有限公司 一种运动物体的高度检测方法和装置
CN105973140A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 维沃移动通信有限公司 一种测量物体空间参数的方法及移动终端
CN107560550A (zh) * 2017-09-08 2018-01-09 广东工业大学 一种物体表面参数的获取方法及系统

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112102393A (zh) * 2020-09-11 2020-12-18 杭州埃博特机器人技术有限公司 物件体积测算方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112254635A (zh) * 2020-09-23 2021-01-22 洛伦兹（北京）科技有限公司 体积测量方法、装置及系统
CN112254635B (zh) * 2020-09-23 2022-06-28 洛伦兹（北京）科技有限公司 体积测量方法、装置及系统
CN113124753A (zh) * 2021-04-19 2021-07-16 北京麦哲科技有限公司 一种体积测量方法和装置
CN113820254A (zh) * 2021-08-30 2021-12-21 中国石油大学(北京) 微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113820254B (zh) * 2021-08-30 2022-06-21 中国石油大学(北京) 微颗粒质量确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN116681751A (zh) * 2023-07-27 2023-09-01 深圳市平方科技股份有限公司 一种吊装石材体积识别方法、装置及终端
CN116681751B (zh) * 2023-07-27 2024-03-15 深圳市平方科技股份有限公司 一种吊装石材体积识别方法、装置及终端
CN117422777A (zh) * 2023-12-18 2024-01-19 科大讯飞(苏州)科技有限公司 安检机标定方法及相关方法、装置、设备和存储介质
CN117422777B (zh) * 2023-12-18 2024-04-12 科大讯飞(苏州)科技有限公司 安检机标定方法及相关方法、装置、设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110490833B (zh) 2023-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110490833A (zh) 一种目标物体的体积测量方法及装置
WO2019200837A1 (zh) 一种包裹体积的测量方法、系统、储存介质及移动终端
CN110095062B (zh) 一种物体体积参数测量方法、装置及设备
CN110276808B (zh) 一种单相机结合二维码测量玻璃板不平度的方法
KR102559661B1 (ko) 부피 측량 방법, 시스템, 설비 및 컴퓨터 판독이 가능한 저장매체
CN104665836B (zh) 长度量测方法与长度量测装置
CN110956660B (zh) 定位方法、机器人以及计算机存储介质
WO2018232900A1 (zh) 空间定位装置、定位处理方法及装置
WO2018227576A1 (zh) 地面形态检测方法及系统、无人机降落方法和无人机
CN113167569B (zh) 体积测量装置、系统、方法和程序
TW201520508A (zh) 探針補點系統及方法
US10348961B2 (en) Camera modeling system
CN111307046B (zh) 基于半球图像的树高测量方法
CN103795935B (zh) 一种基于图像校正的摄像式多目标定位方法及装置
CN111539943A (zh) 基于多相机的锂电池极片堆叠位置测量方法、装置及系统
CN113465573A (zh) 单目测距方法、装置及智能装置
CN108489423A (zh) 一种产品表面水平倾斜角度的测量方法及系统
CN115239819A (zh) 相机标定方法、装置、系统、电子装置和存储介质
US20220148153A1 (en) System and method for extracting and measuring shapes of objects having curved surfaces with a vision system
CN111699513B (zh) 一种标定板、内参数标定方法、机器视觉系统及存储装置
CN112200002B (zh) 一种体温测量方法、装置、终端设备及存储介质
CN112734862A (zh) 深度图像的处理方法、装置、计算机可读介质以及设备
CN115294277A (zh) 一种物体的三维重建方法、装置、电子设备及存储介质
CN112907677B (zh) 一种单帧图像的相机标定方法、装置及存储介质
CN111489384B (zh) 基于互视角的遮挡评估方法及装置、设备、系统和介质

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant