CN113538558B - 基于ir图的体积测量优化方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于IR图的体积测量优化方法、系统、设备及存储介质，包括获取目标箱体的点云数据，根据点云数据确定目标箱体顶面的侧边直线段和底面；获取目标箱体的IR图，将顶面的侧边直线段投影到IR图中，并在IR图中将侧边区域选出；在侧边区域进行直线检测生成多条直线，将多条直线合并与筛选后确定顶面的边缘直线段，进而确定顶面的长和宽；根据IR图确定顶面的中心点，根据中心点至底面的距离确定目标箱体的高，进而能够确定目标箱体的体积。本发明中通过将点云数据确定目标箱体顶面的侧边直线段投影到IR图中，在IR图中的侧边区域进行直线检测，确定顶面的边缘直线段，进而确定目标相同的长宽高，实现目标箱体体积的准确计算。

Description

基于IR图的体积测量优化方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及体积自动测量，具体地，涉及一种基于IR图的体积测量优化方法、、系统、设备及存储介质。

背景技术

体积数据作为物体的一项最为基本的属性信息，被广泛应用生产和物流等领域中，如基于物体体积的物流计费、物体的自动装载等。其中，在进行物流计费或物体的自动装载中的物体常常使用标准的长方体箱体。然后通过三维测头进行自动化、高效、准确地计算出箱体的体积，以解决人工拉尺慢，手动输入繁琐，运费计算出错，存储存档困难等问题。

现有技术中，常用的体积确定方法包括采用激光的确定方法和采用手工标尺的确定方法。

其中，采用激光的确定方法虽然具有很高的精度，但是装配昂贵的激光测量设备，性价比低，很难被用户广泛接受；而采用手工标尺的确定方法需要人工配合，且受人工操作及情绪影响，导致无论精度还是效率均无法得到保证。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于IR图的体积测量优化方法、系统、设备及存储介质。

根据本发明提供的基于IR图的体积测量优化方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面；

步骤S2：获取目标箱体的IR图，将所述顶面的侧边直线段投影到所述IR图中确定侧边区域，并在所述IR图中将所述侧边区域选出；

步骤S3：在所述侧边区域进行直线检测生成多条直线，将所述多条直线合并与筛选后确定所述顶面的边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

步骤S4：根据所述IR图确定所述顶面的中心点，根据所述中心点至所述底面的距离确定所述目标箱体的高，进而能够确定所述目标箱体的体积。

优选地，所述步骤S1包括如下步骤：

步骤S101：获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体的多个平面；

步骤S102：根据所述平面的数量及平面之间的角度确定所述目标箱体的测量方式，所述测量方式包括垂直测量、倾斜单侧面测量以及倾斜双侧面测量；

步骤S103：根据所述目标箱体的测量方式和所述平面之间的几何关系确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面。

优选地，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S201：获取目标箱体的IR图，对所述IR图进行自适应灰度变换处理，生成目标IR图；

步骤S202：将所述顶面的侧边直线段投影到所述目标IR图中，在所述目标IR图确定侧边区域；

步骤S203：将所述侧边区域作为ROI区域在所述目标IR图中截取出。

优选地，所述步骤S3包括如下步骤：

步骤S301：在一所述侧边区域进行直线检测生成多条直线；

步骤S302：对于所述多条直线，当两条直线之间的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条直线进行合并生成合并直线；

步骤S303：对所述合并直线进行筛选确定所述顶面的边缘直线段；

步骤S304：重复执行步骤S301至步骤S303以确定所述顶面的多条边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽。

优选地，所述步骤S302包括如下步骤：

步骤S3021：将多条直线按照长度由大到小进行遍历，当遍历到一直线时，按照与该直线形成的角度由小到大的顺序进行与该直线之间距离和角度判断，当一直线与该直线的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时将两条直线进行合并；

步骤S3022：将任意两条直线进行组合形成直线对，计算直线对之间的距离，当两条直线对之间距离小于预设置的第一距离阈值且距离最小时，则将直线对中的直线进行合并；

步骤S3023：重复执行步骤S3022，直至剩余直线中任意两条直线对之间距离均大于等于预设置的第一距离阈值；

步骤S3024：将剩余直线按照长度由大到小进行遍历，当遍历到一剩余直线时，对其他剩余直线按照与该剩余直线形成的角度由小到大的顺序进行与该直线之间距离和角度判断，当一剩余直线与该剩余直线的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条剩余直线进行合并生成合并直线。

优选地，所述步骤S303包括如下步骤：

步骤S3031：当合并直线仅有一条时，且当所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的夹角小于预设置的第二角度阈值，所述合并直线长度大于预设置的长度阈值时，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为边缘直线段，否则执行步骤S3032；

步骤S3032：当所述合并直线与所述顶面的中心点之间的距离在预设置的第三距离阈值范围内，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为候选直线，当所述候选直线为一根时，将所述候选直线作为边缘直线段，当所述候选直线为多根时，执行步骤S3033；

步骤S3033：将所述候选直线按照与所述中心点的距离进行从小到大的排序，遍历所述候选直线，在相邻的两条候选直线之间取ROI区域，统计ROI区域内的点云数量，当所述ROI区域的点云数量小于预设置的点云数量阈值，将该两条候选直线加入到输出队列中并执行步骤S3035，当所述ROI区域的点云数量大于预设置的点云数量阈值时，执行步骤S3034；

步骤S3034：当所述ROI区域的点云的平均深度与所述顶面的平均深度的差值在预设置的第一深度差范围内，则舍弃靠近所述顶面的中心点的候选直线，当所述ROI区域的点云的平均深度与所述底面的平均深度的差值在预设置的第二深度差范围内，则舍弃远离所述顶面的中心点的候选直线；

步骤S3035：在所述输出队列中选择与所述顶面的侧边直线段的距离最近的候选直线作为所述边缘直线段。

优选地，对两条直线进行合并的具体方法为：

对两条直线根据长度进行等比例取点，进而根据取到的点将两条直线进行拟合生成所述合并直线。

根据本发明提供的基于IR图的体积测量系统，包括如下模块：

点云计算模块，用于获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面；

侧边投影模块，用于获取目标箱体的IR图，将所述顶面的侧边直线段投影到所述IR图中，并在所述IR图中将所述侧边区域选出；

边缘确定模块，用于在所述侧边区域进行直线检测生成多条直线，将所述多条直线合并与筛选后确定所述顶面的边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

体积计算模块，用于根据所述IR图确定所述顶面的中心点，根据所述中心点至所述底面的距离确定所述目标箱体的高，进而能够确定所述目标箱体的体积。

根据本发明提供的基于IR图的体积测量设备，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行所述的基于IR图的体积测量优化方法的步骤。

根据本发明提供的计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现所述的基于IR图的体积测量优化方法的步骤。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明中通过将点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段投影到IR图中，并在所述IR图中的所述侧边区域进行直线检测，确定顶面的边缘直线段，进而确定所述目标相同的长宽高，实现目标箱体体积的准确计算，能够应用于物流计费以及物体的自动装载等领域。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明实施例中基于IR图的体积测量优化方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例中根据目标箱体的点云数据获取目标箱体顶面和底面的步骤流程图；

图3为本发明实施例中在目标IR图中截取出侧边区域的步骤流程图；

图4为本发明实施例中对多条直线进行合并和筛选的步骤流程图；

图5为本发明实施例中对多条直线进行合并生成合并直线的步骤流程图；

图6为本发明实施例中根据合并直线确定边缘直线段的步骤流程图；

图7为本发明实施例中根据合并直线确定边缘直线段的示意图；

图8为本发明实施例中基于IR图的体积测量系统的模块示意图；

图9为本发明实施例中基于IR图的体积测量设备的结构示意图；以及

图10为本发明实施例中计算机可读存储介质的结构示意图。

实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

本发明提供的基于IR图的体积测量优化方法，旨在解决现有技术中存在的问题。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

图1为本发明实施例中基于IR图的体积测量优化方法的步骤流程图，如图1所示，本发明提供的基于IR图的体积测量优化方法，包括如下步骤：

步骤S1：获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面；

在本发明实施例中，所述目标箱体为正方体或长方体。由于所述目标箱体的底面和地面为相对的平面，因此所述目标箱体的底面根据地面上的点云数据确定。

图2为本发明实施例中根据目标箱体的点云数据获取目标箱体顶面和底面的步骤流程图，如图2所示，所述步骤S1包括如下步骤：

步骤S101：获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体的多个平面；

步骤S102：根据所述平面的数量及平面之间的角度确定所述目标箱体的测量方式，所述测量方式包括垂直测量、倾斜单侧面测量以及倾斜双侧面测量；

步骤S103：根据所述目标箱体的测量方式和所述平面之间的几何关系确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面。

在本发明实施例中，获取所述点云数据，计算所述点云数据中每个点的特征值，根据所述点的特征值对所述点云数据进行聚类生成多个子平面，将位于同一平面的多个子平面融合为一平面。

在本发明实施例中，所述特征值包括法线、中心点、内点以及范围值，具体计算方式为，基于KD树计算每个点的k临近点，对多个k临近点形成的平面计算出的法线作为该点的法线，并将该点作为中心点，将k临近点作为内点，将多个k临近点与中心点的平均距离作为范围值。

在本发明实施例中，将多个点聚类为子平面时，通过判断每相邻点的法线角度、相邻点之间距离以及种子点与待选定的点之间的角度进行聚类，种子点为聚类开始时选取的点，如当一待选点与子平面中一相邻点之间的法线角度在10度以内，距离在2倍的范围值之内时，且其中的待选点在与种子点之间角度在15度以内时，则经该待选点加入子平面中的范围内。当聚类生成的平面的点数不小于预设置的数量阈值时，如100个点，才作为一子平面；在平面融合时，通过点与点之间的临近关系查找相邻点，然后通过判断相邻子平面之间的法线以及中心点之间的法线角度关系判断是否是两点是否为同一个平面，如果两点之间属于同一个平面，则进行融合，如当具有相邻点的子平面之间法线角度在10度以内，则将该两个子平面进行融合。

在本发明实施例中，将多个平面根据包含点云数据的数量降序排列，所述点云数据通过深度相机以俯视角度采集；

遍历所述平面，选择出夹角小于预设置的第一角度阈值的两个平面，分别作为顶面和底面，其中，所述顶面为深度最小的平面，所述底面为深度最大的平面；

当所述平面的数量为两个时，则对所述目标箱体的测量判定为垂直测量，此时将所述顶面的点云数据投射到一与所述顶面平行的2D平面上，并按预设置的比例系数收缩形成收缩点云图；在所述2D平面上对收缩点云图进行轮廓检测计算轮廓的最小矩形闭包，将所述矩形闭包的四条边作为所述顶面的边缘，进而确定所述四条边的交点和侧边直线段，根据所述比例系数确定所述顶面的长和宽；

当所述平面的数量大于两个时，则获取所述顶面或所述底面垂直的侧面集合，所述侧面集合包括多个侧面；当所述侧面集合内平面的数量为一个时，则对所述目标箱体的测量认定为倾斜单侧面测量；当所述测量方式为倾斜单侧面测量时，计算一侧面和顶面的交线，将所述侧面和所述顶面上的点云数据投影到所述交线上，获取所述交线的两个端点，进而确定所述顶面一侧边直线段；将顶面面上距离交线最远的点云数据到交线的垂直距离作为所述顶面另一侧边直线段的长度，且该侧边直线段与交点连接，进而确定该侧边直线段的位置；

当所述侧面集合内平面的数量大于两个时，遍历所述侧面集合内平面查找出到两个平面之间的夹角与90°角差的绝对值小于预设置的第二角度阈值时，则对所述目标箱体的测量认定为倾斜双侧面测量。当所述测量方式为倾斜双侧面测量时，计算两侧面分别与所述顶面的交线，获得两条交线，进而确定两条交线的交点，即两条交线的一端点；

将所述侧面和所述顶面上的点云数据投影到所述两条交线上，获取两条所述交线另一端点，进而确定所述顶面的两条侧边直线段。

在本发明实施例中，所述目标箱体为正方体或长方体。

图3为本发明实施例中在目标IR图中截取出侧边区域的步骤流程图，如图3所示，

步骤S2：获取目标箱体的IR图，将所述顶面的侧边直线段投影到所述IR图中确定侧边区域，并在所述IR图中将所述侧边区域选出；

所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S201：获取目标箱体的IR图，对所述IR图进行自适应灰度变换处理，生成目标IR图；

步骤S202：将所述顶面的侧边直线段投影到所述目标IR图中，在所述目标IR图确定侧边区域；

步骤S203：将所述侧边区域作为ROI区域在所述目标IR图中截取出。

在本发明实施例中，通过自适应灰度变换处理对所述IR图用于提高所述IR图的对比度。

步骤S3：在所述侧边区域进行直线检测生成多条直线，将所述多条直线合并与筛选后确定所述顶面的边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

图4为本发明实施例中对多条直线进行合并和筛选的步骤流程图，如图4所示，

所述步骤S3包括如下步骤：

步骤S301：在一所述侧边区域进行直线检测生成多条直线；

步骤S302：对于所述多条直线，当两条直线之间的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条直线进行合并生成合并直线；

在本发明实施例中，在进行直线检测时采用EDLines直线检测算法。所述第一距离阈值可以设置为6个像素；所述第一角度阈值可以设置为5°。

图5为本发明实施例中对多条直线进行合并生成合并直线的步骤流程图，如图5所示，所述步骤S302包括如下步骤：

步骤S3021：将多条直线按照长度由大到小进行遍历，当遍历到一直线时，按照与该直线形成的角度由小到大的顺序进行与该直线之间距离和角度判断，当一直线与该直线的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时将两条直线进行合并；

步骤S3022：将任意两条直线进行组合形成直线对，计算直线对之间的距离，当两条直线对之间距离小于预设置的第一距离阈值且距离最小时，则将直线对中的直线进行合并；

步骤S3023：重复执行步骤S3022，直至剩余直线中任意两条直线对之间距离均大于等于预设置的第一距离阈值；

步骤S3024：将剩余直线按照长度由大到小进行遍历，当遍历到一剩余直线时，对其他剩余直线按照与该剩余直线形成的角度由小到大的顺序进行与该直线之间距离和角度判断，当一剩余直线与该剩余直线的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条剩余直线进行合并生成合并直线。

在本发明实施例中，当对两条直线进行合并的具体方法为：

对两条直线根据长度进行等比例取点，进而根据取到的点将两条直线进行拟合生成所述合并直线。

步骤S303：对所述合并直线进行筛选确定所述顶面的边缘直线段；

图6为本发明实施例中根据合并直线确定边缘直线段的步骤流程图，如图6所示，所述步骤S303包括如下步骤：

步骤S3031：当合并直线仅有一条时，且当所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的夹角小于预设置的第二角度阈值，所述合并直线长度大于预设置的长度阈值时，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为边缘直线段，否则执行步骤S3032；

步骤S3032：当所述合并直线与所述顶面的中心点之间的距离在预设置的第三距离阈值范围内，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为候选直线，当所述候选直线为一根时，将所述候选直线作为边缘直线段，当所述候选直线为多根时，执行步骤S3033；

步骤S3033：将所述候选直线按照与所述中心点的距离进行从小到大的排序，遍历所述候选直线，在相邻的两条候选直线之间取ROI区域，统计ROI区域内的点云数量，当所述ROI区域的点云数量小于预设置的点云数量阈值，将该两条候选直线加入到输出队列中并执行步骤S3035，当所述ROI区域的点云数量大于预设置的点云数量阈值时，执行步骤S3034；

步骤S3034：当所述ROI区域的点云的平均深度与所述顶面的平均深度的差值在预设置的第一深度差范围内，则舍弃靠近所述顶面的中心点的候选直线，当所述ROI区域的点云的平均深度与所述底面的平均深度的差值在预设置的第二深度差范围内，则舍弃远离所述顶面的中心点的候选直线；

步骤S3035：在所述输出队列中选择与所述顶面的侧边直线段的距离最近的候选直线作为所述边缘直线段。

步骤S304：重复执行步骤S301至步骤S303以确定所述顶面的多条边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽。

在本发明实施例中，所述第一深度差范围和所述第二深度差范围可以设置为2厘米。所述第二角度阈值为可以设置为8°。所述预设置的长度阈值可以设置为所在所述侧边区域对应侧边直线段长度的二分之一。所述第二距离阈值和所述第三距离阈值均可以设置为所在所述侧边区域对应侧边直线段到顶面中心距离的1.2倍。所述点云数量阈值可以设置为15个。

步骤S4：根据所述IR图确定所述顶面的中心点，根据所述中心点至所述底面的距离确定所述目标箱体的高，进而能够确定所述目标箱体的体积。

图7为本发明实施例中根据合并直线确定边缘直线段的示意图，如图7所示，提取到了三条合并直线，且该合并直线均为候选直线时，遍历排序后的候选直线，从候选直线A开始，在候选直线A和候选直线B之间取ROI区域，统计ROI区域内的点云数量，如果点数数量小于预设置的点云数量阈值，那么将候选直线A和候选直线B加入到输出队列；如果点云数量大于预设置的点云数量阈值，那么计算该ROI区域内点云的平均深度值，当平均深度和顶面的平面深度更接近，那么说明候选直线A是在顶面上，则舍弃掉靠近中心的候选直线A；接着判断候选直线B，在候选直线B和候选直线C之间取ROI区域，统计ROI区域内的点云数量，如果点数数量小于预设置的点云数量阈值，那么将候选直线B和候选直线C加入到输出队列；如果点云数量大于预设置的点云数量阈值，那么计算该ROI区域内点云的平均深度值，当平均深度和地面的平面深度更接近，那么说明候选直线B是在顶面上，则舍弃掉远离中心点的候选直线C。

图8为本发明实施例中基于IR图的体积测量系统的模块示意图，如图8所示，本发明提供的基于IR图的体积测量系统，包括如下模块：

点云计算模块，用于获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面；

侧边投影模块，用于获取目标箱体的IR图，将所述顶面的侧边直线段投影到所述IR图中，并在所述IR图中将所述侧边区域选出；

边缘确定模块，用于在所述侧边区域进行直线检测生成多条直线，将所述多条直线合并与筛选后确定所述顶面的边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

体积计算模块，用于根据所述IR图确定所述顶面的中心点，根据所述中心点至所述底面的距离确定所述目标箱体的高，进而能够确定所述目标箱体的体积。

本发明实施例中还提供一种基于IR图的体积测量设备，包括处理器。存储器，其中存储有处理器的可执行指令。其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行的基于IR图的体积测量优化方法的步骤。

如上，该实施例中通过将点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段投影到IR图中，并在所述IR图中的所述侧边区域进行直线检测，确定顶面的边缘直线段，进而确定所述目标相同的长宽高，实现目标箱体体积的准确计算，能够应用于物流计费以及物体的自动装载等领域。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。

图9是本发明实施例中的基于IR图的体积测量设备的结构示意图。下面参照图9来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图9显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件（包括存储单元620和处理单元610）的总线630、显示单元640等。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述基于IR图的体积测量优化方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元（RAM）6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元（ROM）6203。

存储单元620还可以包括具有一组（至少一个）程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备700（例如键盘、指向设备、蓝牙设备等）通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备（例如路由器、调制解调器等等）通信。这种通信可以通过输入/输出（I/O）接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络（例如局域网（LAN），广域网（WAN）和/或公共网络，例如因特网）通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图9中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

本发明实施例中还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现的基于IR图的体积测量优化方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述基于IR图的体积测量优化方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，通过将点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段投影到IR图中，并在所述IR图中的所述侧边区域进行直线检测，确定顶面的边缘直线段，进而确定所述目标相同的长宽高，实现目标箱体体积的准确计算，能够应用于物流计费以及物体的自动装载等领域。

图10是本发明实施例中的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图10所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网（WAN），连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

在本发明实施例中，通过将点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段投影到IR图中，并在所述IR图的所述侧边区域进行直线检测，确定顶面的边缘直线段，进而确定所述目标相同的长宽高，实现目标箱体体积的准确计算，能够应用于物流计费以及物体的自动装载等领域。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (8)

1.一种基于IR图的体积测量优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面；

步骤S2：获取目标箱体的IR图，将所述顶面的侧边直线段投影到所述IR图中确定侧边区域，并在所述IR图中将所述侧边区域选出；

步骤S3：在所述侧边区域进行直线检测生成多条直线，将所述多条直线合并与筛选后确定所述顶面的边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

步骤S4：根据所述IR图确定所述顶面的中心点，根据所述中心点至所述底面的距离确定所述目标箱体的高，进而能够确定所述目标箱体的体积；

所述步骤S3包括如下步骤：

步骤S301：在一所述侧边区域进行直线检测生成多条直线；

步骤S302：对于所述多条直线，当两条直线之间的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条直线进行合并生成合并直线；

步骤S303：对所述合并直线进行筛选确定所述顶面的边缘直线段；

步骤S304：重复执行步骤S301至步骤S303以确定所述顶面的多条边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

所述步骤S303包括如下步骤：

步骤S3031：当合并直线仅有一条时，且当所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的夹角小于预设置的第二角度阈值，所述合并直线长度大于预设置的长度阈值时，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为边缘直线段，否则执行步骤S3032；

步骤S3032：当所述合并直线与所述顶面的中心点之间的距离在预设置的第三距离阈值范围内，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为候选直线，当所述候选直线为一根时，将所述候选直线作为边缘直线段，当所述候选直线为多根时，执行步骤S3033；

步骤S3033：将所述候选直线按照与所述中心点的距离进行从小到大的排序，遍历所述候选直线，在相邻的两条候选直线之间取ROI区域，统计ROI区域内的点云数量，当所述ROI区域的点云数量小于预设置的点云数量阈值，将该两条候选直线加入到输出队列中并执行步骤S3035，当所述ROI区域的点云数量大于预设置的点云数量阈值时，执行步骤S3034；

步骤S3034：当所述ROI区域的点云的平均深度与所述顶面的平均深度的差值在预设置的第一深度差范围内，则舍弃靠近所述顶面的中心点的候选直线，当所述ROI区域的点云的平均深度与所述底面的平均深度的差值在预设置的第二深度差范围内，则舍弃远离所述顶面的中心点的候选直线；

步骤S3035：在所述输出队列中选择与所述顶面的侧边直线段的距离最近的候选直线作为所述边缘直线段。

2.根据权利要求1所述的基于IR图的体积测量优化方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：

步骤S101：获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体的多个平面；

步骤S102：根据所述平面的数量及平面之间的角度确定所述目标箱体的测量方式，所述测量方式包括垂直测量、倾斜单侧面测量以及倾斜双侧面测量；

步骤S103：根据所述目标箱体的测量方式和所述平面之间的几何关系确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面。

3.根据权利要求1所述的基于IR图的体积测量优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：

步骤S201：获取目标箱体的IR图，对所述IR图进行自适应灰度变换处理，生成目标IR图；

步骤S202：将所述顶面的侧边直线段投影到所述目标IR图中，在所述目标IR图确定侧边区域；

步骤S203：将所述侧边区域作为ROI区域在所述目标IR图中截取出。

4.根据权利要求1所述的基于IR图的体积测量优化方法，其特征在于，所述步骤S302包括如下步骤：

步骤S3021：将多条直线按照长度由大到小进行遍历，当遍历到一直线时，按照与该直线形成的角度由小到大的顺序进行与该直线之间距离和角度判断，当一直线与该直线的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时将两条直线进行合并；

步骤S3022：将任意两条直线进行组合形成直线对，计算直线对之间的距离，当两条直线对之间距离小于预设置的第一距离阈值且距离最小时，则将直线对中的直线进行合并；

步骤S3023：重复执行步骤S3022，直至剩余直线中任意两条直线对之间距离均大于等于预设置的第一距离阈值；

步骤S3024：将剩余直线按照长度由大到小进行遍历，当遍历到一剩余直线时，对其他剩余直线按照与该剩余直线形成的角度由小到大的顺序进行与该直线之间距离和角度判断，当一剩余直线与该剩余直线的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条剩余直线进行合并生成合并直线。

5.根据权利要求1所述的基于IR图的体积测量优化方法，其特征在于，对两条直线进行合并的具体方法为：

对两条直线根据长度进行等比例取点，进而根据取到的点将两条直线进行拟合生成所述合并直线。

6.一种基于IR图的体积测量系统，其特征在于，包括如下模块：

点云计算模块，用于获取目标箱体的点云数据，根据所述点云数据确定所述目标箱体顶面的侧边直线段和底面；

侧边投影模块，用于获取目标箱体的IR图，将所述顶面的侧边直线段投影到所述IR图中，并在所述IR图中将所述侧边区域选出；

边缘确定模块，用于在所述侧边区域进行直线检测生成多条直线，将所述多条直线合并与筛选后确定所述顶面的边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

体积计算模块，用于根据所述IR图确定所述顶面的中心点，根据所述中心点至所述底面的距离确定所述目标箱体的高，进而能够确定所述目标箱体的体积；

其中，所述边缘确定模块在处理时包括如下步骤：

步骤S301：在一所述侧边区域进行直线检测生成多条直线；

步骤S302：对于所述多条直线，当两条直线之间的距离小于预设置的第一距离阈值且角度小于预设置的第一角度阈值时，将两条直线进行合并生成合并直线；

步骤S303：对所述合并直线进行筛选确定所述顶面的边缘直线段；

步骤S304：重复执行步骤S301至步骤S303以确定所述顶面的多条边缘直线段，进而确定所述顶面的长和宽；

所述步骤S303包括如下步骤：

步骤S3031：当合并直线仅有一条时，且当所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的夹角小于预设置的第二角度阈值，所述合并直线长度大于预设置的长度阈值时，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为边缘直线段，否则执行步骤S3032；

步骤S3032：当所述合并直线与所述顶面的中心点之间的距离在预设置的第三距离阈值范围内，所述合并直线与所述顶面的侧边直线段之间的距离小于预设置的第二距离阈值时，则将所述合并直线作为候选直线，当所述候选直线为一根时，将所述候选直线作为边缘直线段，当所述候选直线为多根时，执行步骤S3033；

步骤S3033：将所述候选直线按照与所述中心点的距离进行从小到大的排序，遍历所述候选直线，在相邻的两条候选直线之间取ROI区域，统计ROI区域内的点云数量，当所述ROI区域的点云数量小于预设置的点云数量阈值，将该两条候选直线加入到输出队列中并执行步骤S3035，当所述ROI区域的点云数量大于预设置的点云数量阈值时，执行步骤S3034；

步骤S3034：当所述ROI区域的点云的平均深度与所述顶面的平均深度的差值在预设置的第一深度差范围内，则舍弃靠近所述顶面的中心点的候选直线，当所述ROI区域的点云的平均深度与所述底面的平均深度的差值在预设置的第二深度差范围内，则舍弃远离所述顶面的中心点的候选直线；

步骤S3035：在所述输出队列中选择与所述顶面的侧边直线段的距离最近的候选直线作为所述边缘直线段。

7.一种基于IR图的体积测量设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至5任一项所述的基于IR图的体积测量优化方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至5任一项所述的基于IR图的体积测量优化方法的步骤。