CN114162463A - 一种基于图像识别的料盒与料盒定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的料盒与料盒定位方法，包括料盒本体、料盒两侧识别机构、料盒中心识别组件、料盒底部托盘、料盒上部识别机构、料盒物料识别组件和料盒识别组件，所述料盒本体的前侧面由下部的竖直板和上部的倾斜板一体连接而成，所述料盒本体设置于所述料盒底部托盘上，所述料盒中心识别组件竖直设置于所述料盒前侧面竖直板的下部中间位置，所述料盒物料识别组件设置于所述竖直板的上部区域；本发明能够完成对堆叠的料盒进行识别，并且无需对图像做深度学习就可完成以料盒为单位的快速检料，减少了大量存储、计算成本，对AGV的软硬件要求更低，有利于企业更快更好的开展无人仓库作业系统，具有良好的市场应用价值。

Description

一种基于图像识别的料盒与料盒定位方法
技术领域
本发明涉及智能仓储设备技术领域，尤其涉及到一种基于图像识别的料盒与料盒定位方法。
背景技术
随着物联网应用越来越普遍，越来越多的工厂开始使用更多自动或半自动的设备来辅助人工作业，用来降低人员成本和提供人员效率，市面上主流的AGV应用主要体现在运输环节上，即从A点将物料运送到B点的自动化作业，鲜有涉及到某个仓库内物料运转的应用，也有针对物料外形做图像分析和深度学习，针对物料本身进行学习，达到让机械手识别物料，检料的目的。
因此更多的专利主要描述针对大型或批量的物料的运送，如专利CN2021106450789描述的是通过栈板本身图像信息让叉车定位栈板位置，以栈板为单位进行移动；又如CN2020106254149描述了通过图像识别来分析某库位物料的数量，但以上两种物料识别方式前者只适用于无堆叠的物料，物料的管理范围是有限的，而后者需要对物料做深度学习，需要大量的图片（不同角度、不同光线等）和学习时间来支持，对于动则成千上万的仓库物料管理来说并不现实。
因此，现有技术存在缺陷，需要改进。
发明内容
为了解决现有技术存在的缺陷，本发明提供了一种基于图像识别的料盒与料盒定位方法。
本发明提供的技术文案，一种基于图像识别的料盒，包括料盒本体、料盒两侧识别机构、料盒中心识别组件、料盒底部托盘、料盒上部识别机构、料盒物料识别组件和料盒识别组件，所述料盒本体的前侧面由下部的竖直板和上部的倾斜板一体连接而成，所述料盒本体设置于所述料盒底部托盘上，所述料盒两侧识别机构分别竖直设置于所述料盒前侧竖直板的左右两侧，所述料盒中心识别组件竖直设置于所述料盒前侧面竖直板的下部中间位置，所述料盒物料识别组件设置于所述竖直板的上部区域，所述料盒识别组件设置于所述倾斜板的中间区域，所述料盒两侧识别机构分别设置于所述料盒本体左右两侧面的上边缘外侧，所述料盒本体为白色以外的任意颜色材料制作。
优选地，所述料盒两侧识别机构由左侧识别边板和右侧识别边板组成，所述左侧识别边板和所述右侧识别边板分别竖直固定于所述竖直板的左右两侧，且所述左侧识别边板和右侧识别边板的外侧边缘分别与所述竖直板的左右两侧边缘对齐，所述左侧识别边板和右侧识别边板均为白色材料制作。
优选地，所述料盒中心识别组件为中心识别板，所述中心识别板竖直设置于所述竖直板的中心位置，所述中心识别板的宽度为一个数值，例如1CM，宽度数值使用黑色材料填充。
优选地，所述料盒上部识别机构由左侧识别耳板和右侧识别耳板组成，所述左侧识别耳板和右侧识别耳板分别水平设置于所述料盒本体左右两侧面的上边缘外侧，所述左侧识别耳板和右侧识别耳板的前端面均为白色材料填充，所述左侧识别耳板和所述右侧识别耳板的结构相同，均为水平设置的L型结构，L型结构的左侧识别耳板的立板端部固定于所述料盒本体左侧面的上边缘外侧。
优选地，所述料盒物料识别组件用于标识料盒内物料名称、物料号等物料信息。
优选地，所述料盒识别组件为料盒识别区域，所述料盒识别区域由白底黑色的二维码或文字组成，二维码或文字用于标识料盒名称、库位号等料盒信息。
优选地，所述料盒底部托盘为开口朝向地面的E型托盘结构，用于叉取设备进行叉取料盒并移动，所述料盒底部托盘的表面采用白色材料填充。
一种基于图像识别的料盒定位方法，包括以下步骤： S1、用户通过机器人（或AGV）的图像识别功能识别出料盒两侧识别机构，并通过图像二值化算法和边缘算法明确获取料盒的图像边界，为计算料盒实际宽度做基础；S2、机器人（或AGV）在抓取料盒图像信息时，使用OCR技术识别料盒中心识别组件上的宽度数值，并通过该数值信息分析当前拍摄图像的像素与宽度比例，采用料盒实际宽度计算方法，从而计算抓取此图像时料盒的宽度；S3、机器人（或AGV）抓取料盒上部识别机构，通过抓取的二值化图像，并结合料盒两侧识别机构与料盒中心识别组件的位置信息，判断一个完整料盒的位置和料盒宽度；S4、通过S2中的料盒实际宽度计算方法，计算位于料盒同侧的左侧识别耳板的下垂部分与左侧识别边板外边缘的距离，进而计算出叉取设备的可展开最大距离，将叉取设备深入左侧识别耳板和右侧识别耳板内侧将料盒叉起移动。
优选地，所述步骤S2中料盒实际宽度计算方法为：假设当前拍摄到中心识别板的图像横向宽度的像素为mPx中心识别板的真实宽度为mWid，则1像素（1px）代表的真实宽度为mPx/mWid，将此结果记为pm，计算左侧识别边板左侧边缘与左侧识别边板右侧的边缘像素距离，设此距离为xWid，则两侧的实际距离为：xWid * pm。
优选地，所述料盒物料识别组件和所述料盒识别组件上的信息便于人工识别或者机器人识别料盒内的物料信息和料盒信息。
相对于现有技术的有益效果是：本发明多应用于备品备件仓，此类仓库有物料多、杂、规格不一等特点，物料通常存放在料盒内，通过发明的技术方案，可让仓储机器人完成对堆叠的料盒进行识别，并且无需对图像做深度学习就可完成以料盒为单位的快速检料，减少了大量存储、计算成本，对AGV的软硬件要求更低，有利于企业更快更好的开展无人仓库作业系统，具有良好的市场应用价值。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
附图标记：1、料盒本体；2、料盒两侧识别机构；3、料盒中心识别组件；4、料盒底部托盘；5、料盒上部识别机构；6、料盒物料识别组件；7、料盒识别组件；21、左侧识别边板；22、右侧识别边板；51、左侧识别耳板；52、右侧识别耳板。
具体实施方式
需要说明的是，上述各技术特征继续相互组合，形成未在上面列举的各种实施例，均视为本发明说明书记载的范围；并且，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
为了便于理解本发明，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行更详细的说明。附图中给出了本发明的较佳的实施例；但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本说明书所描述的实施例；相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件；当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件；本说明书所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本说明书所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是用于限制本发明。
下面结合附图对本发明作详细说明。
如图1所示，本发明的一个实施例是：一种基于图像识别的料盒，包括料盒本体1、料盒两侧识别机构2、料盒中心识别组件3、料盒底部托盘4、料盒上部识别机构5、料盒物料识别组件6和料盒识别组件7，所述料盒本体1的前侧面由下部的竖直板和上部的倾斜板一体连接而成，所述料盒本体1设置于所述料盒底部托盘4上，所述料盒两侧识别机构2分别竖直设置于所述料盒前侧竖直板的左右两侧，所述料盒中心识别组件3竖直设置于所述料盒前侧面竖直板的下部中间位置，所述料盒物料识别组件6设置于所述竖直板的上部区域，所述料盒识别组件7设置于所述倾斜板的中间区域，所述料盒两侧识别机构2分别设置于所述料盒本体1左右两侧面的上边缘外侧，所述料盒本体1为白色以外的任意颜色材料制作。
优选地，所述料盒两侧识别机构2由左侧识别边板21和右侧识别边板22组成，所述左侧识别边板21和所述右侧识别边板22分别竖直固定于所述竖直板的左右两侧，且所述左侧识别边板21和右侧识别边板22的外侧边缘分别与所述竖直板的左右两侧边缘对齐，所述左侧识别边板21和右侧识别边板22均为白色材料制作，所述左侧识别边板21和所述右侧识别边板22用于方便机器人在图像识别过程中确定料盒本体1的图像边界特征。
优选地，所述料盒中心识别组件3为中心识别板，所述中心识别板竖直设置于所述竖直板的中心位置，所述中心识别板的宽度为一个数值，例如1CM，（也可以使用条码或二维码来表示宽度识别数值，由于二维码代表固定的数值）宽度数值使用黑色材料填充。
进一步地，上述用于标注中心位置的中心识别板仅为一种中心位置标注的实施方式举例，也可以采取其他图像标记方式，例如在角落等位置标记圆形等其它形状标记等不同的标记方式。
优选地，所述料盒上部识别机构5由左侧识别耳板51和右侧识别耳板52组成，所述左侧识别耳板51和右侧识别耳板52分别水平设置于所述料盒本体1左右两侧面的上边缘外侧，所述左侧识别耳板51和右侧识别耳板52的前端面均为白色材料填充，所述左侧识别耳板51和所述右侧识别耳板52的结构相同，均为水平设置的L型结构，L型结构的左侧识别耳板51的立板端部固定于所述料盒本体1左侧面的上边缘外侧，L型结构的左侧识别耳板51和右侧识别耳板52便于叉取设备的叉子进行叉取动作。
优选地，所述料盒物料识别组件6用于标识料盒内物料名称、物料号等物料信息。
优选地，所述料盒识别组件7为料盒识别区域，所述料盒识别区域由白底黑色的二维码或文字组成，二维码或文字用于标识料盒名称、库位号等料盒信息。
优选地，所述料盒底部托盘4为开口朝向地面的E型托盘结构，用于叉取设备进行叉取料盒并移动，所述料盒底部托盘4的表面采用白色材料填充。
一种基于图像识别的料盒定位方法，一个实施例：包括以下步骤： S1、用户通过机器人（或AGV）的图像识别功能识别出料盒两侧识别机构2，并通过图像二值化算法和边缘算法明确获取料盒的图像边界，为计算料盒实际宽度做基础；
S2、机器人（或AGV）在抓取料盒图像信息时，使用OCR技术识别料盒中心识别组件3上的宽度数值，并通过该数值信息分析当前拍摄图像的像素与宽度比例，采用料盒实际宽度计算方法，从而计算抓取此图像时料盒的宽度；
S3、机器人（或AGV）抓取料盒上部识别机构5，通过抓取的二值化图像，并结合料盒两侧识别机构2与料盒中心识别组件3的位置信息，判断一个完整料盒的位置和料盒宽度；
S4、通过S2中的料盒实际宽度计算方法，计算位于料盒同侧的左侧识别耳板51的下垂部分与左侧识别边板21外边缘的距离，进而计算出叉取设备的可展开最大距离，将叉取设备深入左侧识别耳板51和右侧识别耳板52内侧将料盒叉起移动。
优选地，所述步骤S2中料盒实际宽度计算方法为：假设当前拍摄到中心识别板的图像横向宽度的像素为mPx中心识别板的真实宽度为mWid，则1像素（1px）代表的真实宽度为mPx/mWid，将此结果记为pm，计算左侧识别边板21左侧边缘与左侧识别边板21右侧的边缘像素距离，设此距离为xWid，则两侧的实际距离为：xWid * pm。
优选地，所述料盒物料识别组件6和所述料盒识别组件7上的信息便于人工识别或者机器人识别料盒内的物料信息和料盒信息。
一种基于图像识别的料盒定位方法，实施例二：包括以下步骤：S1、用户通过机器人（或AGV）的图像识别功能识别出料盒两侧识别机构2，并通过图像二值化算法和边缘算法明确获取料盒的图像边界，为计算料盒实际宽度做基础；S2、机器人（或AGV）在抓取料盒图像信息时，使用OCR技术识别料盒中心识别组件3上的宽度数值，并通过该数值信息分析当前拍摄图像的像素与宽度比例，采用料盒实际宽度计算方法，从而计算抓取此图像时料盒的宽度；S3、机器人（或AGV）抓取料盒上部识别机构5，通过抓取的二值化图像，并结合料盒两侧识别机构2与料盒中心识别组件3的位置信息，判断一个完整料盒的位置和料盒宽度；S4、若料盒内放置的为重量大的物料，通过料盒位置和料盒宽度进而使叉取设备叉取料盒底部托盘4，对料盒进行叉取移动。
以上技术方案中所描述的白色、黑色等单一颜色，仅为了实现料盒识别方式的一种方案，也可以是红色等其它颜色，通过颜色对料盒本体1的颜色与标识特征颜色进行区别，便于快速识别。
需要说明的是，上述各技术特征继续相互组合，形成未在上面列举的各种实施例，均视为本发明说明书记载的范围；并且，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的料盒，其特征在于，包括料盒本体、料盒两侧识别机构、料盒中心识别组件、料盒底部托盘、料盒上部识别机构、料盒物料识别组件和料盒识别组件，所述料盒本体的前侧面由下部的竖直板和上部的倾斜板一体连接而成，所述料盒本体设置于所述料盒底部托盘上，所述料盒两侧识别机构分别竖直设置于所述料盒前侧竖直板的左右两侧，所述料盒中心识别组件竖直设置于所述料盒前侧面竖直板的下部中间位置，所述料盒物料识别组件设置于所述竖直板的上部区域，所述料盒识别组件设置于所述倾斜板的中间区域，所述料盒两侧识别机构分别设置于所述料盒本体左右两侧面的上边缘外侧，所述料盒本体为白色以外的任意颜色材料制作。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的料盒，其特征在于，所述料盒两侧识别机构由左侧识别边板和右侧识别边板组成，所述左侧识别边板和所述右侧识别边板分别竖直固定于所述竖直板的左右两侧，且所述左侧识别边板和右侧识别边板的外侧边缘分别与所述竖直板的左右两侧边缘对齐，所述左侧识别边板和右侧识别边板均为白色材料制作。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的料盒，其特征在于，所述料盒中心识别组件为中心识别板，所述中心识别板竖直设置于所述竖直板的中心位置，所述中心识别板的宽度为一个数值，例如1CM，宽度数值使用黑色材料填充。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的料盒，其特征在于，所述料盒上部识别机构由左侧识别耳板和右侧识别耳板组成，所述左侧识别耳板和右侧识别耳板分别水平设置于所述料盒本体左右两侧面的上边缘外侧，所述左侧识别耳板和右侧识别耳板的前端面均为白色材料填充，所述左侧识别耳板和所述右侧识别耳板的结构相同，均为水平设置的L型结构，L型结构的左侧识别耳板的立板端部固定于所述料盒本体左侧面的上边缘外侧。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的料盒，其特征在于，所述料盒物料识别组件用于标识料盒内物料名称、物料号等物料信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的料盒，其特征在于，所述料盒识别组件为料盒识别区域，所述料盒识别区域由白底黑色的二维码或文字组成，二维码或文字用于标识料盒名称、库位号等料盒信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的料盒，其特征在于，所述料盒底部托盘为开口朝向地面的E型托盘结构，用于叉取设备进行叉取料盒并移动，所述料盒底部托盘的表面采用白色材料填充。
8.一种基于图像识别的料盒定位方法，包括前述权利要求1-7中任一项所述一种基于图像识别的料盒，其特征在于，包括以下步骤： S1、用户通过机器人（或AGV）的图像识别功能识别出料盒两侧识别机构，并通过图像二值化算法和边缘算法明确获取料盒的图像边界，为计算料盒实际宽度做基础；S2、机器人（或AGV）在抓取料盒图像信息时，使用OCR技术识别料盒中心识别组件上的宽度数值，并通过该数值信息分析当前拍摄图像的像素与宽度比例，采用料盒实际宽度计算方法，从而计算抓取此图像时料盒的宽度；S3、机器人（或AGV）抓取料盒上部识别机构，通过抓取的二值化图像，并结合料盒两侧识别机构与料盒中心识别组件的位置信息，判断一个完整料盒的位置和料盒宽度；S4、通过S2中的料盒实际宽度计算方法，计算位于料盒同侧的左侧识别耳板的下垂部分与左侧识别边板外边缘的距离，进而计算出叉取设备的可展开最大距离，将叉取设备深入左侧识别耳板和右侧识别耳板内侧将料盒叉起移动。
9.根据权利要求8所述一种基于图像识别的料盒定位方法，其特征在于，所述步骤S2中料盒实际宽度计算方法为：假设当前拍摄到中心识别板的图像横向宽度的像素为mPx中心识别板的真实宽度为mWid，则1像素（1px）代表的真实宽度为mPx/mWid，将此结果记为pm，计算左侧识别边板左侧边缘与左侧识别边板右侧的边缘像素距离，设此距离为xWid，则两侧的实际距离为：xWid * pm。
10.根据权利要求8所述一种基于图像识别的料盒定位方法，其特征在于，所述料盒物料识别组件和所述料盒识别组件上的信息便于人工识别或者机器人识别料盒内的物料信息和料盒信息。
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