[发明专利]基于机器视觉的双集装箱定位系统无效

专利信息
申请号: 200710169094.5 申请日: 2007-12-29
公开(公告)号: CN101251381A 公开(公告)日: 2008-08-27
发明(设计)人: 周祖德;刘泉;吴巍;苏杭;李方敏;李景松 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: G01C11/00 分类号: G01C11/00;G06T7/00;G06K9/46
代理公司: 武汉开元专利代理有限责任公司 代理人: 潘杰
地址: 430070湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 基于 机器 视觉 集装箱 定位 系统
【权利要求书】:

1、一种基于机器视觉的双集装箱定位系统,所采用的方法是:在现场安装高分辨相机,首先对相机进行标定,即确定相机的参数,包括相机进行图象采集时的内部结构所处的状态和相机相对于所拍摄场景的位置和方向上的关系,然后相机采集集装箱或集卡图像,从图像中提取集装箱下抓点的图像坐标,进行目标匹配后,结合相机标定的参数结果测量两个集装箱的相对位置的精确值,最后将此计算数值传送至桥吊驾驶室,结合控制室的控制与检测装置,在空中调整两吊具的相对位置,实现两吊具与集装箱在空间上的匹配,桥吊司机只需对准其中一个集装箱,另一个集装箱就自动的对准了,进而实现从单箱操作向双箱操作的转化。

2、如权利要求1所述的基于机器视觉的双集装箱定位系统,包括相机标定、拍摄图像中目标提取和特征点匹配和目标定位,其特征在于:

相机标定:以设定的已知参照物为标定,并与成像单元对应,建立物点的空间三维坐标和它们在相机图像坐标的关系,码头现场相机的位置是固定的,所以只需在安装完相机后对它们标定一次,在相当长的时间内,都无需再次标定;

拍摄图像中目标提取和特征点匹配:解决在各种光照条件下集装箱的提取问题,根据集装箱的具体特征加以分析,集装箱提取方法包括提取边缘区域和抑制背景噪声,并提取集装箱的角点、直线,并建立这些特征点在两相机CCD成像的对应关系,在提取的基础上进行目标增强、提取集装箱边线并于图库中的数据相比较、特征点匹配;

目标定位:依据成像关系式,从已知的相机参数、两相机CCD成像特征对应关系,即相机标定和拍摄图像中目标提取和特征点匹配结果得出特征点的实际空间坐标。

3、如权利要求2所述的基于机器视觉的双集装箱定位系统,其特征在于:相机标定采用改进的直接线性变换法,在传统直接线性变换法上加入镜头畸变参数,不把L矩阵分解为内外参数以提高精度,采用圆做控制点,标定结果经计算机处理后储存,作为目标定位的输入值。

4、如权利要求2所述的基于机器视觉的双集装箱定位系统,其特征在于:拍摄图像中目标提取和特征点匹配是用SUSAN算子提取边缘区域得到图像I1,抑制背景噪声提取并保留得到图像I2,以图像I2为初始条件,图像I1为限定条件,进行目标增强得到图像I3,采用Hough变换在图像I3中提取集装箱的至少两条边线,并与图库中的集装箱的各种姿态相匹配,提取出集装箱的上平面,最后将两个相机所拍摄到的图片中的特征点进行特征匹配。

5、如权利要求4所述的基于机器视觉的双集装箱定位系统,其特征在于:抑制背景噪声提取并保留得到图像I2的具体方法为:

1)对原图像进行边缘检测,得到二值图像F1

2)对于F1上的每一个值为1的点,以其为中心,在设定的小窗口内寻找直线,处理后的图像为F2

3)以图像F2为输入图像,图像I1为条件限制图像,进行重构得到新的灰度图像I2

6、如权利要求4所述的基于机器视觉的双集装箱定位系统,其特征在于:进行目标增强得到图像I3的具体方法为:

1)对灰度图像I2采用Ostu方法进行二值化;

2)用结构元对二值化后的图像作闭运算;

3)依据面积大小去除小的孤立的噪声块;

4)对剩下的目标区域进行填充;

5)对图像进行细化,直到只留下区域的最基本信息,其过程就是不断去除区域内不影响连通性的像素,直到只留下区域的最基本信息。

7、如权利要求4所述的基于机器视觉的双集装箱定位系统,其特征在于:将两个相机所拍摄到的图片中的特征点进行特征匹配的具体方法是:建立特征点匹配对应关系,即建立集装箱上的点与图像I1上的对应点和图像I2上存在相同对应点之间的对应规则。

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