[发明专利]一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法

说明书

本发明公开了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，包括如下步骤：S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断。本发明能够对物品无规则分布进行分拣，效率高，错误率低，有利于物流环境的成长。

技术领域

本发明涉及一种图像处理技术领域，特别是涉及一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法。

背景技术

生产力高度发达的社会，无论是工业生产还是因此带动的物流行业，都有大量的物品需要经过分拣环节才能进行分配运输，且分拣系统的规模越来越大，分拣能力也越来越强。分拣大致可以分为分类和拣边两种行为，包括人工分拣和机械分拣以及智能自动分拣。人工分拣效率低下，作业成本高；机械分拣仍然需要人工操作；只有智能自动分拣通过计算机控制机器人对物品实现自动化、机械化、连续性好、高效率、误差低的分拣。

传统的智能机器人分拣只能够针对大小、形状、摆放一致的物品。具体而言，机器人只能对摆放整齐的物品识别能力强，而无法识别随机杂乱无章的物品。随着科技信息的快速发展，物流行业进入了快速发展时期，对于大货量的不同高度物品的分拣也逐渐成为该行业的巨大压力。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明公开了一种用于智能货物摆放的无规则分布抓取提炼方法，包括如下步骤：

S1，在行进轨迹中拍摄物品图像，对拍摄的物品图像进行预处理，得到待抓取图像，对所述待抓取图像进行视野度处理，得到视野图像，获取所述视野图像的匹配特征，将视野图像的匹配特征与参考抓取图像的匹配特征相对比，若为抓取图像，则抓取物品，否则对下一张拍摄的图像进行抓取判断。

在本发明的一种优选实施方式中，所述S1包括：

S21，对拍摄的物品图像按照时间先后顺序进行排序，分别为其中n为正整数，物品图像的拍摄时间t_i-1早于物品图像的拍摄时间t_i，i为不大于n的正整数；按照顺序时间先后顺序排列可以防止拍摄图片混乱，提高处理效率。

S22，获取参照抓取物品在不同视角下拍摄的图像信息：

S221，以摄像头所在平面为XY平面，以垂直于摄像头平面为Z轴，建立拍照三维坐标系XYZ；

确定参照抓取物品的主视图，将建立的拍照三维坐标系XYZ原点复制并平移至参照抓取物品上，形成参考三维坐标系xyz；确定参考三维坐标系xyz有助于参照抓取物品旋转时的参考对象，提高拍摄效率。

主视图图像信息：其中，表示在主视图状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为L_l′时，在实时图像坐标 (x_p′,y_q′)处的特征信息；p、q、l为正整数；p′为不大于p的正整数，q′为不大于q的正整数，l′为不大于l的正整数；

S222，以参照抓取物品绕x轴旋转θ_x角度的图像信息：其中，表示参照抓取物品绕x 轴旋转θ_x角度状态下且参照抓取物品与摄像头的距离为L_l′时，在实时图像坐标 (x_p′,y_q′)处的特征信息；0＜θ_x＜2π，规定逆时针旋转为正，顺时针旋转为负；