[发明专利]一种基于图像几何特征的周转箱自动定位方法

权利要求书

1.一种基于图像几何特征的周转箱自动定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：根据从相机获取的原始图像得到垂直边缘和水平边缘，截取垂直边缘和水平边缘所在区域作为感兴趣区域Roi图像；

S2：将每张Roi图像依次提取RGB通道分量，再对Roi图像进行灰度化处理得到灰度图像，共得到4张单通道图像，对每张单通道图像求取梯度图像，然后采用局部阈值法将每张梯度图像进行二值化处理，局部阈值为邻域高斯均值，偏移量为C，通过位或运算每一Roi图像最终得到一张二值图；

S3：采用形态学滤波法对上述二值图进行噪声点去除过程；

S4：对所述二值图采用Hough变换策略进行直线检测得到若干条近似直线，然后采用直线融合方法将若干条近似直线融合为一条融合直线；

S5：对上述融合直线进行几何特征描述，寻找符合该特征的区域，标记为待选边缘，遍历融合直线获取全部待选边缘，若待选边缘的数量为零，则返回步骤S2，减小偏移量C，继续迭代直到获得至少一条待选边缘；

S6：在待选边缘区域截取局部图像进行统计特征分析，遍历所有待选边缘获得局部图像，利用卷积神经网络策略确定局部图像的颜色，判断局部图像的熵值和灰度值是否同时在该颜色对应下的熵值和灰度值的正常范围内，滤除假边缘；

S7：整合边缘，将检测结果映射到原始图像中，计算周转箱的中心点及旋转角用以实现定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像几何特征的周转箱自动定位方法，其特征在于，所述步骤S2中的单通道图像的梯度图像的求取过程具体是求取垂直边缘的感兴趣区域的X方向梯度,求取水平边缘的感兴趣区域的Y方向梯度，用以突出周转箱边缘。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像几何特征的周转箱自动定位方法，其特征在于，所述步骤S5在减小偏移量C的过程中若达到最大迭代次数，则返回无目标结果，向机械臂发送终止命令使其停止周转箱抓取操作。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像几何特征的周转箱自动定位方法，其特征在于，所述步骤S4中的直线融合方法具体包括以下步骤：

设有n条直线{l₁,l₂,…,l_i,…,l_j,…,l_n}，对于任意两条直线l_i与l_j，若满足公式(1)：

则判定l_i与l_j近似，其中l_ik和l_jk表示直线l_i和l_j的斜率，l_ib和l_jb表示直线l_i和l_j的截距，T_k表示箱体形变系数，T_b表示融合截距阈值；对于直线l_i，遍历所有直线后将所有与其近似的直线以及其本身加入集合C_i，遍历所有直线，得到m个集合{C₁,C₂,…,C_m}；将集合C_i内所有直线斜率的均值作为融合后的斜率k_i，所有直线截距的均值作为融合后的截距b_i；遍历所有集合后得到m条融合后的直线。