[发明专利]棒材计数方法、装置及分钢系统在审
申请号: | 202110635735.1 | 申请日: | 2021-06-08 |
公开(公告)号: | CN113450315A | 公开(公告)日: | 2021-09-28 |
发明(设计)人: | 董霄剑;王希博 | 申请(专利权)人: | 北京伟景智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100094 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 计数 方法 装置 系统 | ||
1.一种棒材计数方法,其特征在于,包括:
获取待检测区域内多根棒材端面的点云数据;
利用深度方向的连续性对所述点云数据进行立体分割以得到多个子点云数据;
对每个所述子点云数据在深度方向进行平面投影以得到相应的深度图像;
利用预先训练好的深度卷积神经网络模型对每个所述深度图像进行棒材识别;
统计每个所述深度图像中识别出的棒材数量。
2.根据权利要求1所述的棒材计数方法,其特征在于,所述利用深度方向的连续性对所述点云数据进行立体分割以得到多个子点云数据的步骤包括:
根据预设深度阈值对所述点云数据进行初步分割得到初分割点云数据;
获取所述初分割点云数据在深度方向的多个不连续点;
根据所述不连续点对所述初分割点云数据进行再分割以得到多个子点云数据。
3.根据权利要求1所述的棒材计数方法,其特征在于,所述对每个所述子点云数据在深度方向进行平面投影以得到相应的深度图像的步骤为:
对每个所述子点云数据进行二维量化处理得到相应的深度图像。
4.根据权利要求1所述的棒材计数方法,其特征在于,所述深度卷积神经网络模型采用YOLO网络结构。
5.根据权利要求4所述的棒材计数方法,其特征在于,所述深度图像的大小为64*64。
6.根据权利要求4所述的棒材计数方法,其特征在于,所述深度卷积神经网络模型使用libtorch用c++部署。
7.根据权利要求1-6任一项所述的棒材计数方法,其特征在于,所述获取待检测区域内多根棒材端面的点云数据的步骤包括:
获取待检测区域内多根棒材端面上投射的线激光的左图像和右图像;
对所述左图像和所述右图像进行立体校正,使校正后的左图像和右图像行对准;
对校正后的左图像和右图像进行匹配得到线激光成像匹配点对;
根据所述线激光成像匹配点对得到左右图像视差,根据所述左右图像视差计算得到所述多根棒材端面的点云数据。
8.一种棒材计数装置,其特征在于,包括棒材传送机构和线激光双目立体相机,所述棒材传送机构上传送多根棒材,所述线激光双目立体相机设置于所述棒材传送机构的一侧且拍摄方向朝向棒材端面;
其中,所述线激光双目立体相机包括视觉处理器,与所述视觉处理器连接的线激光器、以预设距离相对设置的第一摄像头和第二摄像头,所述线激光器发射线激光到所述棒材端面,所述第一摄像头和所述第二摄像头拍摄所述棒材端面上线激光的图像以得到左图像和右图像;
所述视觉处理器包括:获取模块,被配置为根据所述左图像和右图像获取待检测区域内多根棒材端面的点云数据;分割模块,被配置为利用深度方向的连续性对所述点云数据进行立体分割以得到多个子点云数据;投影模块,被配置为对每个所述子点云数据在深度方向进行平面投影以得到相应的深度图像;棒材识别模块,用于利用预先训练好的深度卷积神经网络模型对每个所述深度图像进行棒材识别;以及,统计模块,被配置为统计多个所述深度图像中识别出的棒材数量。
9.根据权利要求8所述的棒材计数装置,其特征在于,所述分割模块包括:
初步分割单元,被配置为根据预设的深度阈值对所述点云数据进行初步分割得到初分割点云数据;
断点获取单元,被配置为获取所述初分割点云数据在深度方向的多个不连续点;
再分割单元,被配置为根据所述不连续点对所述初分割点云数据进行再分割以得到多个子点云数据。
10.一种棒材计数分钢系统,其特征在于,包括:如权利要求8或9所述的棒材计数装置、分钢装置以及主控机,所述棒材计数装置、所述分钢装置均与所述主控机连接,当所述棒材计数装置统计的棒材数量达到预设数量阈值时向所述主控机发送通知消息,所述主控机生成并发送分钢控制指令到所述分钢装置以进行分钢操作。
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