[发明专利]一种基于TOF相机的货物托盘检测系统和方法

说明书

本发明提供一种基于TOF相机的货物托盘检测系统和方法，所述系统包括中央控制器和TOF相机；TOF相机采集RGBD图像并传输给中央处理器；中央处理器将其转为灰度深度图并进行检测，将检测出的矩形作为托盘平面候选区域；若该托盘平面候选区域包含至少2个矩形区域，则以其中矩形区域作为叉孔候选区域，计算叉孔候选区域像素面积及叉孔候选区域中心点坐标；计算托盘平面候选区域中任意2个叉孔候选区域R_i与R_j的面积比t_ij，筛选并保留符合阈值范围的2个R_i与R_j视为检测到货物托盘；将保留的R_i、R_j中心点连线中点O_ij作为货物托盘表面中心点，通过O_ij的灰度值得到O_ij与TOF相机之间的距离值d，完成货物托盘定位。本发明具有精度高、价格低、鲁棒性强等优点。

技术领域

本发明涉及工业机器人技术领域，具体地，涉及一种基于TOF相机的货物托盘检测系统和方法。

背景技术

随着现代物流技术的发展，自动引导车(AGV)在智能仓储技术中发挥着越来越重要的作用，而对货物托盘的检测是AGV的核心技术之一。仓储环境具有背景复杂、光线条件不稳定、动/静态障碍物较多等特点，精准高效的对货物托盘检测与定位是目前亟待解决的问题。

经过专利检索，目前对货物托盘的检测主要采用视觉检测、激光雷达检测等方法。其中，单目视觉成本虽然不高，但精度不高、受光线影响大；多线激光雷达和双目视觉检测都具有精度高的特点，但是多线激光雷达价格过于昂贵、双面视觉检测受光照影响大；单线激光雷达成本相对较低，但是获取信息量不足，容易产生误检；基于特征标签的视觉检测方法，对于标签的敷设精度要求比较高，环境鲁棒性不好等等。其中，作者胡建军等在专利“一种全向自动叉车及3D立体视觉导航定位方法”中采用双目立体视觉进行托盘定位，易受仓储环境中复杂光照的影响。

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TOF相机的货物托盘检测系统和方法，具有精度高、价格低、鲁棒性强等优点。

根据本发明的一个方面，提供一种基于TOF相机的货物托盘检测系统，所述系统包括：中央控制器、TOF相机，所述中央控制器与所述TOF相机之间采用有线或无线方式连接；其中：

所述TOF相机用于采集货物托盘的RGBD图像，并将获得的RGBD图像传输给中央处理器；

所述中央控制器接收TOF相机传输的RGBD图像，并通过对TOF相机采集的RGBD图像进行处理，检测出货物托盘，并获得货物托盘相对于所述TOF相机的位姿关系，从而完成对货物托盘的定位。

优选地，所述中央处理器将得到的RGBD图像中每个像素点的深度值转换为0-255的灰度值，从而得到灰度深度图，然后对该灰度深度图进行边缘检测提取轮廓，对轮廓进行直线检测，并以直线角度为约束估计最小包围矩形，将检测出的矩形作为托盘平面候选区域，从而得到若干托盘平面候选区域。

更优选地，所述中央处理器对所得任意托盘平面候选区域进行判定：

若该托盘平面候选区域包含至少2个矩形区域，则以该托盘平面候选区域中矩形区域作为叉孔候选区域，计算叉孔候选区域的像素面积及叉孔候选区域中心点的坐标，否则，忽略该托盘平面候选区域，对其他托盘平面候选区域进行判定；若所有托盘平面候选区域经判定后均不是托盘平面，则重新从RGBD图像中检测托盘平面候选区域。

更优选地，所述中央处理器在计算叉孔候选区域的像素面积及叉孔候选区域中心点的坐标之后，计算托盘平面候选区域中任意2个叉孔候选区域R_i与R_j的面积比t_ij，筛选并保留符合阈值范围的2个叉孔候选区域R_i与R_j，视为检测到货物托盘。