CN116843755A - 棒材方向识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种棒材方向识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标棒材堆垛的三维点云数据，目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；根据三维点云数据确定目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过顶层高度值对三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；对轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，子点云为顶层棒材捆中各棒材捆的点云数据；将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定顶层棒材捆的方向，目标子点云为各子点云中尺寸最大的子点云。本发明不仅提高棒材方向识别的准确性，还保证了棒材吊运的可靠性和安全性。

Description

棒材方向识别方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及方向识别技术领域，具体涉及一种棒材方向识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

钢铁工业在国民经济建设中发挥着重要作用，其生产的工业材料产品广泛应用于建筑、机械制造、船舶等多种工业领域，随着钢铁行业技术创新的不断发展，棒材作为钢铁企业生产的主要产品之一，从传统的依靠人工完成吊运发展成由无人行车进行吊运作业，提高了生产效率。但是，在吊运时，棒材难以严格按照标准位置摆放，即棒材以井字形堆垛时，棒材在横向或竖向的堆放方向不标准。例如，通过电磁吊具的方式棒材进行棒材无人吊运时，因为存在电磁这一影响因素，导致棒材的堆放方向出现偏差，并且在棒材堆垛过程中容易发生滚动移位，在棒材的方向不符合标准的情况下，棒材的重心在吊具的边缘，会导致起吊失败或吊运过程中棒材从空中掉落，从而发生安全事故，因此，在无人吊运的过程中，需要对棒材方向进行识别。在相关技术中，对棒材的方向识别主要是通过图像采集设备获得对棒材堆垛顶层的图像信息，然后基于图像信息识别出顶层棒材捆的摆放方向，以使无人行车按照图像识别得到的摆放方向进行吊运，从而提高无人吊运的安全性。

然而，采用图像识别的方式确定棒材方向时，图像信息是平面图像，其采集受吊运现场环境的限制，图像采集设备的拍摄位置、拍摄距离以及在拍摄时的光线等因素，都将影响棒材的方向识别，导致棒材方向识别的准确性低。因此，如何提高棒材方向识别的准确性，以保证棒材无人吊运的可靠性和安全性，是目前亟需解决的问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供一种棒材方向识别方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题中的至少之一。

在第一方面，本发明提供了一种棒材方向识别方法，包括：获取目标棒材堆垛的三维点云数据，所述目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；根据所述三维点云数据确定所述目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过所述顶层高度值对所述三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；对所述轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，所述子点云为所述顶层棒材捆中各所述棒材捆的点云数据；将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向，所述目标子点云为各所述子点云中尺寸最大的子点云。

于本发明的一实施例中，所述将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向，包括：若所述目标子点云的横向尺寸大于竖向尺寸，则所述目标棒材堆垛中所述顶层棒材捆的方向为横向；若所述目标子点云的横向尺寸小于竖向尺寸，则所述目标棒材堆垛中所述顶层棒材捆的方向为竖向。

于本发明的一实施例中，在所述将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向之前，包括：比较每一所述子点云的横向尺寸和竖向尺寸；若所述子点云的横向尺寸大于所述子点云的竖向尺寸，则将所述子点云的横向尺寸作为所述子点云的尺寸；若所述子点云的横向尺寸小于所述子点云的竖向尺寸，则将所述子点云的竖向尺寸作为所述子点云的尺寸。

于本发明的一实施例中，在所述比较每一所述子点云的横向尺寸和竖向尺寸之前，还包括：确定所述子点云中各点的三维坐标；比较所述子点云中各点的三维坐标在X轴的值，确定所述子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值；根据所述子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值计算所述子点云的横向尺寸；比较所述子点云中各点的三维坐标在Y轴的值，确定所述子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值；根据所述子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值计算所述子点云的竖向尺寸。

于本发明的一实施例中，所述根据所述三维点云数据确定所述目标棒材堆垛的顶层高度值，包括：对所述三维点云数据进行去噪处理，并确定所述三维点云数据中各点的三维坐标；比较所述三维点云数据中各点的三维坐标在Z轴的值，确定所述三维点云数据在Z轴的最大值；将所述三维点云数据在Z轴的最大值作为所述目标棒材堆垛的顶层高度值。

于本发明的一实施例中，所述通过所述顶层高度值对所述三维点云数据进行切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据，包括：将所述三维点云数据从位于所述目标棒材堆垛顶层高度值的位置向下切割，直至切割的高度达到预设高度阈值；将所切割预设高度阈值部分的所述三维点云数据作为所述顶层棒材捆的所述轮廓点云数据。

于本发明的一实施例中，所述获取目标棒材堆垛的三维点云数据，包括：确定待识别区域，所述待识别区域放置有所述目标棒材堆垛；利用扫描设备对所述待识别区域中所述目标棒材堆垛的外部形状进行扫描，获得所述目标棒材堆垛的所述三维点云数据。

在第二方面，本发明还提供了一种棒材方向识别装置，包括：获取模块，用于获取目标棒材堆垛的三维点云数据，所述目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；一次切割模块，用于根据所述三维点云数据确定所述目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过所述顶层高度值对所述三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；二次切割模块，用于对所述轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，所述子点云为所述顶层棒材捆中各所述棒材捆的点云数据；方向识别模块，用于将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向，所述目标子点云为各所述子点云中尺寸最大的子点云。

在第三方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的棒材方向识别方法。

在第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上述实施例中所述的棒材方向识别方法。

本发明的有益效果：本发明提出了的一种棒材方向识别方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取目标棒材堆垛的三维点云数据，目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；根据三维点云数据确定目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过顶层高度值对三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；对轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，子点云为顶层棒材捆中各棒材捆的点云数据；将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定顶层棒材捆的方向，目标子点云为各子点云中尺寸最大的子点云。一方面，通过比较最大尺寸子点云的横向尺寸和纵向尺寸，能够实现自动识别棒材方向，提高了棒材无人吊运的工作效率；另一方面，棒材方向识别的准确性提高，保证了棒材无人吊运的可靠性和安全性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，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。在附图中：

图1是本发明的一示例性实施例示出的棒材方向识别方法的流程图；

图2是本发明的一示例性实施例示出的目标棒材堆垛的三维点云数据的示意图；

图3是本发明的一示例性实施例示出的顶层棒材捆的轮廓点云数据的示意图；

图4是本发明的一示例性实施例示出的顶层棒材捆中各棒材捆的点云数据的示意图；

图5是本发明的一示例性实施例示出的目标子点云的示意图；

图6是本发明的一示例性实施例示出的棒材方向识别装置的框图；

图7是本发明的一示例性实施例示出的适于用来实现本发明电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。

请参阅图1，为本发明的一示例性实施例示出的棒材方向识别方法的流程图。如图1所示，在一示例性的实施例中，棒材方向识别方法至少包括步骤S110至步骤S140，详细介绍如下：

步骤S110，获取目标棒材堆垛的三维点云数据，目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成。

具体地，获取三维点云数据包括：确定待识别区域，待识别区域放置有目标棒材堆垛；利用扫描设备对待识别区域中目标棒材堆垛的外部形状进行扫描，获得目标棒材堆垛的三维点云数据。

在本发明的一个实施例中，待识别区域的棒材捆按层纵横堆放，形成目标棒材堆垛，即目标棒材堆垛中的棒材的方向为横向或竖向，两个方向互相垂直，成井字形。扫描设备在测量目标棒材堆垛表面外部形状的点的数据后，就能够输出关于目标棒材堆垛的三维点云数据，其中，目标棒材堆垛也可以直接由棒材堆垛形成，棒材不经过打捆处理，以识别目标棒材堆垛顶层棒材的方向，点云数据为一个三维坐标系统中的一组向量的集合，每一个点都包含有三维坐标，有些点可能还包括有颜色信息或反射强度信息等，两个相邻点之间的角度间隔越小，显得越密集，那么对目标物体，即对目标棒材堆垛的分辨能力越强。

在本发明的一个实施例中，扫描设备可以安装于无人行车上，也可独立于无人行车，其类型包括二维激光扫描仪、三维激光扫描仪、激光雷达等。在进行扫描时，扫描设备可以跟着无人行车运行，进行单线扫描或多线扫描。本实施例不对扫描设备的具体数量、具体类型和具体扫描方式进行限制。

通过上述方式，能够快速稳定的获取目标棒材堆垛的三维点云数据，实现了数据采集的自动化，利于后续棒材方向的识别。

步骤S120，根据三维点云数据确定目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过顶层高度值对三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据。

具体地，通过以下方式确定顶层高度值：

对三维点云数据进行去噪处理，并确定三维点云数据中各点的三维坐标；比较三维点云数据中各点的三维坐标在Z轴的值，确定三维点云数据在Z轴的最大值；将三维点云数据在Z轴的最大值作为目标棒材堆垛的顶层高度值。

在本发明的一个实施例中，在获取三维点云数据的过程中，由于收到待测物体表面(目标棒材堆垛)和扫描时环境等因素的影响，三维点云数据中不可避免会夹杂着一些噪点，这些噪点是对棒材方向识别无用的点云数据，其存在将会影响后续的处理，例如，噪点在Z轴的值是三维点云数据在Z轴的最大值，会导致错误判断目标棒材堆垛的顶层高度值，导致一次切割存在误差，从而使棒材的方向识别产生偏差。因此，为了保证棒材方向识别的准确性，需要对三维点云数据进行去噪处理，以剔除噪点，避免其干扰后续的切割处理。其中，去噪点可以采用的方式包括统计滤波、半径滤波、双边滤波和高斯滤波等，本实施例不对此进行限制。

请参阅图2，为本发明的一示例性实施例示出的目标棒材堆垛的三维点云数据的示意图。如图2所示的点云数据是去噪点后的目标棒材堆垛的三维点云数据，图2中的每个点都包含一个三维坐标，三维坐标中Z轴的值表示了三维坐标对应点所在高度值，也就是说，通过比较三维点云数据各点在Z轴的值，就能够确定三维点云数据在Z轴的值最大的点，将该点所在高度值作为目标棒材堆垛的顶层高度值。

具体地，一次切割包括：将三维点云数据从位于目标棒材堆垛顶层高度值的位置向下切割，直至切割的高度达到预设高度阈值；将所切割预设高度阈值部分的三维点云数据作为顶层棒材捆的轮廓点云数据。

在本发明的一个实施例中，因需要识别的是目标棒材堆垛顶层的棒材方向，为了避免除顶层外，其它层棒材捆的点云数据的干扰，需要对目标棒材堆垛的三维点云数据进行一次切割，即，将三维点云数据自目标棒材堆垛顶层高度值向下切割，切割出的高度为预设高度阈值的部分作为目标棒材堆垛顶层棒材捆的轮廓点云数据。其中，为了保证切割的准确性，预设高度阈值可以根据实际吊运的棒材类型进行调整，本实施例不对其进行限制。

请参阅图3，为本发明的一示例性实施例示出的顶层棒材捆的轮廓点云数据的示意图。图3为图2所示的三维点云数据经过一次切割后的轮廓点云数据，由图3可以看出，切割的高度并不需要包括目标棒材堆垛的整个顶层，只需切割的高度不影响方向识别即可。

通过上述方式，能够精确获得顶层高度值，保证了第一次切割的精度，从而防止棒材方向识别的结果出偏差。

步骤S130，对轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，子点云为顶层棒材捆中各棒材捆的点云数据。

具体地，由于各棒材捆之间的摆放，可能是非常紧密的摆放，或相互独立的摆放，为了便于分割，提高方向识别的效率，将紧密摆放的棒材捆的点云数据作为一个子点云，即每一子点云可以是顶层棒材捆中一捆或多捆棒材的点云数据。

在本发明的一个实施例中，子点云可以采用欧式距离分割和DBSACN(即，基于密度是聚类算法)分割等方式进行二次切割得到。例如，如果对轮廓子点云进行欧式距离分割处理，那么需要确定轮廓子点云中的某一点，判定其余与该点相近的各点和该点之间的距离，将距离小于预设距离阈值的点和该点归为同一子点云中，从而快速实现对轮廓点云数据的二次切割；如果采用DBSACN算法对轮廓子点云进行二次分割，则将预设距离阈值内的点聚类为同一子点云，其中，预设距离阈值可以根据实际情况进行调节，此处不限制预设阈值的取值。本实施例能够快速将轮廓点云数据切割成多个子点云，提高了棒材方向识别的效率。

请参阅图4，为本发明的一示例性实施例示出的顶层棒材捆中各棒材捆的点云数据的示意图。如图4所示，对图3中的顶层棒材捆的轮廓点云数据二次切割后，得到了两个子点云，可以看出两个子点云之间邻近的点距离相对较远。

步骤S140，将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定顶层棒材捆的方向，目标子点云为各子点云中尺寸最大的子点云。

确定顶层棒材捆的方向包括：若目标子点云的横向尺寸大于竖向尺寸，则目标棒材堆垛中顶层棒材捆的方向为横向；若目标子点云的横向尺寸小于竖向尺寸，则目标棒材堆垛中顶层棒材捆的方向为竖向。

具体地，因为在棒材捆堆垛过程中，棒材并不一定能按照预设标准的井字形摆放，预设标准默认设置为各层棒材摆放方向的横向或竖向之间角度为90度，可以根据实际情况进行调整，例如，调整为88度至92度之间，且棒材可能在摆放后可能会发生为位移，而根据目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸判定棒材方向，可以忽略原先堆垛时，棒材摆放方向与预设标准存在角度偏差。也就是说，即使摆放不符合预设标准，直接通过比较目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸，也能够准确识别棒材的方向，例如，棒材摆放方向存在的角度偏差为10度，目标子点云的横向尺寸小于竖向尺寸，那么此时目标棒材堆垛中顶层棒材捆的方向为竖向，即顶层棒材捆的方向为与预设标准相比存在角度偏差为10度的方向。在本实施例中，提高了棒材方向识别时，对棒材摆放不标准的适应性和准确性，保证了无人吊运棒材时的可靠性和安全性。

请参阅图5，为本发明的一示例性实施例示出的目标子点云的示意图。从图4可以看出，两个子点云之间的尺寸大小，即方框内的子点云尺寸大于方框外的子点云尺寸，且目标子点云是二次切割后的得到的多个子点云中尺寸最大的，因此，图4中的目标子点云为图5所示的子点云。

在步骤S240之前，确定各子点云的尺寸包括：比较每一子点云的横向尺寸和竖向尺寸；若子点云的横向尺寸大于子点云的竖向尺寸，则将子点云的横向尺寸作为子点云的尺寸；若子点云的横向尺寸小于子点云的竖向尺寸，则将子点云的竖向尺寸作为子点云的尺寸。

即，对各子点云的横向尺寸和纵向尺寸进行比较，将各子点云中横向尺寸和纵向尺寸中更大的作为子点云的尺寸。

具体地，计算每一子点云的横向尺寸和竖向尺寸包括：确定子点云中各点的三维坐标；比较子点云中各点的三维坐标在X轴的值，确定子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值；根据子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值计算子点云的横向尺寸；比较子点云中各点的三维坐标在Y轴的值，确定子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值；根据子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值计算子点云的竖向尺寸。

在本发明的一个实施例中，通过子点云中某一点在X轴的值和另外一点在X轴的值，能够计算这两点之间的横向距离，通过子点云中某一点在Y轴的值和另外一点在Y轴的值，能够计算这两点之间的纵向距离。因此，通过子点云中在X轴值最大的点和在X轴值最小的点，就能够计算子点云中两点之间的最大横向距离，将该最大横向距离作为子点云的横向尺寸；通过子点云中在Y轴值最大的点和在Y轴值最小的点，就能够计算子点云中两点之间的最大竖向距离，将该最大竖向距离作为子点云的竖向尺寸。

通过上述方式，能够快速准确识别顶层棒材捆的方向，提高了棒材无人吊运的可靠性和安全性。

在本发明的一个实施例中，为了保证使目标棒材堆垛能够最大程度符合预设标准，以提高后续棒材无人吊运的工作效率。可以在对完成打捆的棒材进行堆垛的过程中，识别每层棒材捆的方向，确定每层棒材的摆放方向符合预设标准。即，当每完成一层棒材捆的堆垛时，将堆垛形成的棒材堆垛作为待识别棒材堆垛；对待识别棒材堆垛的顶层棒材捆进行方向识别，确定待识别棒材堆垛的顶层棒材捆的方向；检测待识别棒材堆垛的顶层棒材捆的方向是否符合预设标准；若符合，则继续进行下一层棒材捆的堆垛，直至形成目标棒材堆垛；若不符合，则调整待识别棒材堆垛的顶层棒材捆的方向。

在本发明的一个实施例中，对点云数据的各类处理，即去噪点和切割等，可以由PCL(Point Cloud Library，点云库)、Open3D(即，三维数据处理库)实现。

请参阅图6，为本发明的一示例性实施例示出的棒材方向识别装置的框图。该示例性的棒材方向识别装置包括：获取模块601、一次切割模块602、二次切割模块603和方向识别模块604。

获取模块601，用于获取目标棒材堆垛的三维点云数据，目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；

一次切割模块602，用于根据三维点云数据确定目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过顶层高度值对三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；

二次切割模块603，用于对轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，子点云为顶层棒材捆中各棒材捆的点云数据；

方向识别模块604，用于将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定顶层棒材捆的方向，目标子点云为各子点云中尺寸最大的子点云。

在另一示例性的实施例中，获取模块，包括：扫描单元，用于确定待识别区域，待识别区域放置有目标棒材堆垛；利用扫描设备对待识别区域中目标棒材堆垛的外部形状进行扫描，获得目标棒材堆垛的三维点云数据

在另一示例性的实施例中，一次切割模块，包括：顶层高度确定单元，用于对三维点云数据进行去噪处理，并确定三维点云数据中各点的三维坐标；比较三维点云数据中各点的三维坐标在Z轴的值，确定三维点云数据在Z轴的最大值；将三维点云数据在Z轴的最大值作为目标棒材堆垛的顶层高度值。

在另一示例性的实施例中，一次切割模块，还包括：轮廓点云数据单元，用于将三维点云数据从位于目标棒材堆垛顶层高度值的位置向下切割，直至切割的高度达到预设高度阈值；将所切割预设高度阈值部分的三维点云数据作为顶层棒材捆的轮廓点云数据。

在另一示例性的实施例中，方向识别模块，包括：方向判定单元，用于若目标子点云的横向尺寸大于竖向尺寸，则目标棒材堆垛中顶层棒材捆的方向为横向；若目标子点云的横向尺寸小于竖向尺寸，则目标棒材堆垛中顶层棒材捆的方向为竖向。

在另一示例性的实施例中，方向识别模块，还包括：尺寸判定单元，用于比较每一子点云的横向尺寸和竖向尺寸；若子点云的横向尺寸大于子点云的竖向尺寸，则将子点云的横向尺寸作为子点云的尺寸；若子点云的横向尺寸小于子点云的竖向尺寸，则将子点云的竖向尺寸作为子点云的尺寸。

在另一示例性的实施例中，尺寸判定单元，包括：尺寸计算子单元，用于确定子点云中各点的三维坐标；比较子点云中各点的三维坐标在X轴的值，确定子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值；根据子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值计算子点云的横向尺寸；比较子点云中各点的三维坐标在Y轴的值，确定子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值；根据子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值计算子点云的竖向尺寸。

需要说明的是，上述实施例所提供的棒材方向识别装置与上述实施例所提供的棒材方向识别方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的棒材方向识别装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得电子设备实现上述各个实施例中提供的车辆油量显示的修正方法。

请参阅图7，为本发明的一示例性实施例示出的适于用来实现本发明电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图7示出的电子设备的计算机系统700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7所示，计算机系统700包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)702中的程序或者从储存部分708加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在RAM 703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的储存部分708；以及包括诸如LAN(Local Area NetworK，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分708。

特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本发明的系统中限定的各种功能。

本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前的棒材方向识别方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

需要说明的是，本发明实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读的信号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，其中承载了计算机可读的计算机程序。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种棒材方向识别方法，其特征在于，包括：

获取目标棒材堆垛的三维点云数据，所述目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；

根据所述三维点云数据确定所述目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过所述顶层高度值对所述三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；

对所述轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，所述子点云为所述顶层棒材捆中各所述棒材捆的点云数据；

将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向，所述目标子点云为各所述子点云中尺寸最大的子点云。

2.如权利要求1所述的棒材方向识别方法，其特征在于，所述将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向，包括：

若所述目标子点云的横向尺寸大于竖向尺寸，则所述目标棒材堆垛中所述顶层棒材捆的方向为横向；

若所述目标子点云的横向尺寸小于竖向尺寸，则所述目标棒材堆垛中所述顶层棒材捆的方向为竖向。

3.如权利要求1所述的棒材方向识别方法，其特征在于，在所述将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向之前，还包括：

比较每一所述子点云的横向尺寸和竖向尺寸；

若所述子点云的横向尺寸大于所述子点云的竖向尺寸，则将所述子点云的横向尺寸作为所述子点云的尺寸；

若所述子点云的横向尺寸小于所述子点云的竖向尺寸，则将所述子点云的竖向尺寸作为所述子点云的尺寸。

4.如权利要求3所述的棒材方向识别方法，其特征在于，在所述比较每一所述子点云的横向尺寸和竖向尺寸之前，还包括：

确定所述子点云中各点的三维坐标；

比较所述子点云中各点的三维坐标在X轴的值，确定所述子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值；

根据所述子点云在X轴的最大值和在X轴的最小值计算所述子点云的横向尺寸；

比较所述子点云中各点的三维坐标在Y轴的值，确定所述子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值；

根据所述子点云在Y轴的最大值和在Y轴的最小值计算所述子点云的竖向尺寸。

5.如权利要求1所述的棒材方向识别方法，其特征在于，所述根据所述三维点云数据确定所述目标棒材堆垛的顶层高度值，包括：

对所述三维点云数据进行去噪处理，并确定所述三维点云数据中各点的三维坐标；

比较所述三维点云数据中各点的三维坐标在Z轴的值，确定所述三维点云数据在Z轴的最大值；

将所述三维点云数据在Z轴的最大值作为所述目标棒材堆垛的顶层高度值。

6.如权利要求5所述的棒材方向识别方法，其特征在于，所述通过所述顶层高度值对所述三维点云数据进行切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据，包括：

将所述三维点云数据从位于所述目标棒材堆垛顶层高度值的位置向下切割，直至切割的高度达到预设高度阈值；

将所切割预设高度阈值部分的所述三维点云数据作为所述顶层棒材捆的所述轮廓点云数据。

7.如权利要求1至6中任一所述的棒材方向识别方法，其特征在于，所述获取目标棒材堆垛的三维点云数据，包括：

确定待识别区域，所述待识别区域放置有所述目标棒材堆垛；

利用扫描设备对所述待识别区域中所述目标棒材堆垛的外部形状进行扫描，获得所述目标棒材堆垛的所述三维点云数据。

8.一种棒材方向识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标棒材堆垛的三维点云数据，所述目标棒材堆垛由棒材捆以井字形堆垛形成；

一次切割模块，用于根据所述三维点云数据确定所述目标棒材堆垛的顶层高度值，以通过所述顶层高度值对所述三维点云数据进行一次切割，得到顶层棒材捆的轮廓点云数据；

二次切割模块，用于对所述轮廓点云数据进行二次切割，确定多个子点云，所述子点云为所述顶层棒材捆中各所述棒材捆的点云数据；

方向识别模块，用于将目标子点云的横向尺寸和竖向尺寸进行比较，基于比较结果确定所述顶层棒材捆的方向，所述目标子点云为各所述子点云中尺寸最大的子点云。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括；

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至7中任一项所述的棒材方向识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行如权利要求1至7中任一项所述的棒材方向识别方法。