[发明专利]一种基于机器视觉的包裹体积测量方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：方法步骤如下，

S1、将视觉相机固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定视觉相机，把视觉相机坐标系转换到世界坐标系下，设定世界坐标系与测量台面平行的平面为XOY平面，垂直向下方向为Z轴方向；所述视觉相机为至少两个，并以两两之间具有公共的视野范围的位置关系固定安装于测量台面测量区域的正上方，标定各个视觉相机，把各相机坐标系转换到同一个世界坐标系下，并计算各个视觉相机到同一世界坐标系下的旋转平移矩阵M；

S2、视觉相机高度初始化，清空测量台面，各视觉相机分别采集深度图像A1，分别测得测量台面的高度bg_h，取各视觉相机测得的高度bg_h计算出平均高度作为测量区域外的高度；

S3、将包裹放置于测量台面上测量区域内，视觉相机采集深度图像A2,测得包裹距离视觉相机的高度h1；

S3-1、根据深度图像A2的深度值变化，判断出深度图像A2中包裹的区域范围，得出包裹边缘，检测深度图像A2中包裹边缘与深度图像A2边线最近的距离值来判断包裹的大小尺寸类型，若是小尺寸类型进入步骤S4得出图像的包裹区域，在进入步骤S5，若是大尺寸类型则跳过步骤S4进入步骤S4-1得出包裹点云，进入步骤S4-2在进入步骤S5；S4、仅对一个视觉相机的对深度图像A2进行图像分割，去除包裹区域范围外的背景信息，得出图像的包裹区域；

S4-1、对各个视觉相机的深度图像A2分别计算并获取图像的包裹区域的点云，在去噪处理后进行多个图像的包裹区域的点云拼接并平滑处理，得出包裹点云；

步骤S4-2、分析S4-1的包裹点云尺寸；

S5、计算出图像的包裹区域的长、宽、高尺寸，计算得出包裹的实际体积V，即获得包裹的实际体积V；

步骤S5通过分析图像的包裹区域的边缘信息，获得图像的包裹区域边缘的最小外接矩形，则图像的包裹区域与矩形相接的几个边缘点便是图像的包裹区域的长、宽方向的最值点，取每个最值点邻域的中值作为该点的高度值h，根据下式计算最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值，

X、Y为最值点在相机坐标系下的X、Y坐标值；

i、j为图像像素坐标；

h为最值点的高度值；

f_x、f_y为X、Y轴上的归一化焦距；

通过上式求得的X、Y坐标值来计算出包裹的实际长、宽；

采用区域积分法计算得出包裹的实际体积；

步骤S4中进行图像分割去除背景信息的方法是根据深度图像A1获取的测量台面高度bg_h拟合深度图像A2获取的包裹平面距离视觉相机的高度h1进行初步图像分割，获得被测包裹或物件的主要空间区域，得出图像的包裹区域，计算包裹边缘像素点的像素坐标的计算公式为，

b_i＝h*(i-cxl)/bg_h+cxl

b_j＝h*(j-cyl)/bg_h+cyl

b_i，b_j为包裹边缘实际正投影到测量台面的像素坐标；

i、j为包裹边缘像素点的图像像素坐标；

cxl、cyl为图像中心点像素坐标；

h为包裹边缘点的高度；

bg_h为所述测量台面的高度；

步骤S4-1中点云拼接转换公式如下，

为世界坐标系下的坐标表示；

M为视觉相机到世界坐标系的旋转平移矩阵；

为相机坐标系下的坐标表示；

步骤S4-2中点云分析及尺寸计算过程如下，拼接后的点云进行平滑处理，把三维物体坐标投影到XOY平面，检测该平面图像的轮廓，计算轮廓的外接矩形，该矩形的长和宽为被测物体的长和宽；三维物体在Z轴方向的宽度便是被测物体的高度。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：所述视觉相机为基于结构光或TOF技术的三维相机。

3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的包裹体积测量方法，其特征在于：标定视觉相机采用标定板标定的方法完成视觉相机位置标定。