一种大宗物料堆垛视觉扫描系统及其图像处理方法
专利汇可以提供一种大宗物料堆垛视觉扫描系统及其图像处理方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种大宗物 料堆 垛视觉扫描系统及其 图像处理 方法，包括堆垛组件、视觉系统、工控机、以及用户终端四部分。工控机自动完成装车垛型码放 位置 规划、装车过程中两台 机器人 工作流程的调度及分配；同时对车辆的车辆信息、装车订单等信息进行记录并做好存档，方便数据存储以及物流信息的可追溯。视觉系统包括车辆视觉检测 定位 装置和垛型视觉识别装置。其中，车辆视觉检测定位装置通过激光扫描器扫描获取 车身 点 云 数据，经过视觉处理 算法 ，实现智能化的物流车辆定位和车型判断。垛型视觉识别装置通过工业相机和预设的算法对物料的堆垛状况进行扫描分析，防止堆垛的累积误差，确保物料堆垛整齐。，下面是一种大宗物料堆垛视觉扫描系统及其图像处理方法专利的具体信息内容。
1.一种大宗物料堆垛视觉扫描系统，其特征是包括：
堆垛组件，包括工作台基座，固定在所述工作台基座两侧、且相互平行的滑道，固定在所述滑道两侧的传输道，设置在所述工作台基座中部的下挖基础，以及滑动设置在所述滑道上的码垛机器人；
视觉系统，包括固定在所述码垛机器人末端的车辆视觉检测定位装置，以及固定在所述传输道起点处的垛型视觉识别装置；
工控机，包括与所述堆垛组件和视觉系统建立通讯连接的可编程逻辑控制器和计算机；
用户终端，包括与所述视觉系统远程连接的移动通讯设备，包括但不限于智能手机、手提电脑、智能手表。
2.根据权利要求1所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统，其特征在于：所述码垛机器人包括底座，固定在所述底座上的回转电机，转动连接在所述回转电机上的一级回转关节，与所述一级回转关节的一端转动连接的二级回转关节，以及与所述二级回转关节转动连接的三级回转关节。
3.根据权利要求2所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统，其特征在于：所述回转电机包括转动组件、制动组件、溢流阀、以及回转阻尼组件；所述转动组件包括电机缸体，滑动设置在所述电机缸体内的柱塞，固定在所述柱塞末端的滑靴，以及转动设置在所述电机缸体内的输出轴；所述制动组件包括安装在所述电机缸体一侧的制动控制阀；所述回转阻尼组件包括设置在所述输出轴一端的旋转阻尼器，设置在所述旋转阻尼器内部的油腔室，以及连接前述旋转阻尼器和油腔室的若干管道。
4.根据权利要求2所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统，其特征在于：所述一级回转关节包括固定在所述回转电机上的过渡支架，通过伺服电机与所述过渡支架转动连接的主连杆，铰接在所述过渡支架一侧的第一连杆，以及固定在所述过渡支架上、且位于所述伺服电机一侧的第二连杆；所述二级回转关节包括与所述第一连杆和主连杆共同铰接的第一关节杆，以及铰接在所述第一关节杆一侧、且与所述第二连杆的一端铰接的第二关节杆；所述三级回转关节包括铰接在所述第一关节杆末端的“人”字形转动部，以及共同铰接所述转动部和第二关节杆的第三连杆。
5.根据权利要求1所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统，其特征在于：所述车辆视觉检测定位装置包括至少三个安装在所述码垛机器人末端的激光扫描器；所述垛型视觉识别装置包括固定在所述传输道起点处“倒L形”支撑架，以及安装在所述支撑架一端的工业相机。
6.根据权利要求5所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统，其特征在于：所述工业相机包括IMX264传感器以及千兆以太网接口，所述千兆以太网接口通过网线与所述工控机建立双向通讯连接。
7.一种大宗物料堆垛视觉扫描系统的图像处理方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、堆垛组件启动，通过传输道将大宗物料运送至预定位置处；
S2、位于传输道起点处的垛型视觉识别装置工作，工业相机检测叉车过来的大宗物料垛型的摆放情况，通过网线与工控机建立双向通讯，由工控机指导码垛机器人进行第一次抓取；
S3、当大宗物料经过车辆视觉检测定位装置时，激光扫描器启动，根据检测结果完成装车路径规划，计算出装车码垛放料位置，将位置发送给码垛机器人，并协调码垛机器人完成装车工作；
S4、装车完成后，由运输车将物料运送出站；
S5、用户通过用户终端对物料进行溯源与实时跟踪，检测物流进展。
8.根据权利要求7所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统的图像处理方法，其特征在于：所述码垛机器人还包括贴标机，所述贴标机在对大宗物料抓取前工作，将带有相应信息的溯源二维码贴在物料上；所述溯源二维码包括但不限于以下信息：出库日期、物料名称、物料规格、物料质量；所述激光扫描器在进行装车路径规划前首先对物料上的溯源二维码进行扫描并读取信息，并将读取后的信息反馈至计算机，计算机将所述溯源二维码的信息解码后与原始信息进行比对，比对无误后进行下一步操作。
9.根据权利要求7所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统的图像处理方法，其特征在于所述垛型视觉识别装置的图像处理包括以下步骤：
S201、计算机选取半径为2 像素点、且外围8个像素的圆的作为模板筛选特征点，对工业相机拍摄到的图像进行分割；
S202、计算机比对相邻像素点是否达到阈值，若未达到设定的阈值，则判定不是边界，若达到设定的阈值，则判定为物料边界。
10.根据权利要求7所述的一种大宗物料堆垛视觉扫描系统的图像处理方法，其特征在于所述激光扫描器的图像处理包括以下步骤：
S301、利用“拉普拉斯金字塔”算法，对图像进行拉普拉斯操作，随后进行降采样，将扫描到的原始图像作为金字塔的底层，并逐层堆积；
S302、检测相邻尺度的64个像素点，将邻接像素点的最大值或最小值标记为特征点；
S303、重复上述S302的过程，最终完成图像的特征点提取。
一种大宗物料堆垛视觉扫描系统及其图像处理方法
技术领域
背景技术
发明内容
述传输道起点处的垛型视觉识别装置；
工控机，包括与所述堆垛组件和视觉系统建立通讯连接的可编程逻辑控制器和计算
机；
用户终端，包括与所述视觉系统远程连接的移动通讯设备，包括但不限于智能手机、手提电脑、智能手表。
S2、位于传输道起点处的垛型视觉识别装置工作，工业相机检测叉车过来的大宗物料
垛型的摆放情况，通过网线与工控机建立双向通讯，由工控机指导码垛机器人进行第一次抓取；
S3、当大宗物料经过车辆视觉检测定位装置时，激光扫描器启动，根据检测结果完成装车路径规划，计算出装车码垛放料位置，将位置发送给码垛机器人，并协调码垛机器人完成装车工作；
S4、装车完成后，由运输车将物料运送出站；
S5、用户通过用户终端对物料进行溯源与实时跟踪，检测物流进展。
S202、计算机比对相邻像素点是否达到阈值，若未达到设定的阈值，则判定不是边界，若达到设定的阈值，则判定为物料边界。
S302、检测相邻尺度的64个像素点，将邻接像素点的最大值或最小值标记为特征点；
S303、重复上述S302的过程，最终完成图像的特征点提取。
具体实施方式
410和第二关节杆407铰接。上述第一连杆405、第二连杆406、第三连杆409用于传动上一部分的动力，即第一连杆405用于牵动第一关节杆408，第二连杆406用于牵动第二关节杆407，第三连杆409用于牵动转动部410。上述三个连杆采用仿生学设计，模拟动物体上各个关节的运动方式，关节杆模拟了肌肉体，连杆模拟了肌肉体内的牵动神经，这种驱动方式的效率高、对伺服电机411的负载小。所述车辆视觉检测定位装置5包括至少三个安装在所述码垛机器人4末端的激光扫描器501；所述垛型视觉识别装置6包括固定在所述传输道2起点处“倒L形”支撑架，以及安装在所述支撑架一端的工业相机；所述工业相机包括IMX264传感器以及千兆以太网接口，所述千兆以太网接口通过网线与所述工控机建立双向通讯连接。激光扫描器501主要负责对物流车辆进行视觉检测，并根据检测结果完成装车路径规划，计算出装车码垛放料位置，将位置发送给码垛机器人4，并协调两台机器人共同完成装车工作。
垛型视觉识别装置6主要由工业相机完成，设置于栈板输送线起始位置，用来检测叉车过来的物料垛型的摆放情况，以便于指导机器人第一次抓取的方向。
首先，计算机选取半径为2 像素点、且外围8个像素的圆的作为模板筛选特征点，对工业相机拍摄到的图像进行分割，算法如下：
其中，t为阈值，取值为8，表示中心像素的像素值， 表示外围8个像素的圆的作为
模板时的像素值。计算机统计圆形区域中d或b的个数，若未达到设定的阈值，则判定不是边界，若达到设定的阈值，则判定为物料边界。
其中，尺度空间表示为：
L（ ）= G（ ）* I（x，y）
随后对采集到的图像进行灰度处理，灰度处理采用以下表达式：
其中， 是窗口的偏移量， 是窗口的权重系数。
取，节约装车时间。工控机自动完成装车垛型码放位置规划、装车过程中两台机器人工作流程的调度及分配；同时对车辆的车辆信息、装车订单等信息进行记录并做好存档，方便数据存储以及物流信息的可追溯。视觉系统检测物流车辆车厢区域并定位车厢位置、自动判断物流车辆的类型；通过激光扫描器501扫描获取车身点云数据，经过视觉处理算法，实现智能化的物流车辆定位和车型判断。垛型视觉识别装置6对物料的堆垛状况进行扫描分析，防止堆垛的累积误差，确保物料堆垛整齐。此外，用户可以通过用户终端对物料进行溯源与实时跟踪，检测物流进展。视觉系统将检测获取的参数值反馈给控制系统，以供控制系统根据视觉系统检测获取的参数值规划装车。(由视觉系统给出车厢的长、宽和高，且系统预先设置待码垛物品的长、宽、高，进而计算出物品码垛的层数，根据车宽的不同可以设计摆放方式如两横三竖，两竖两横等码垛方式。机器人只需利用开始端的码垛位位置即可，后续码垛可根据物品(如袋装盐包)的长宽和高度进行固定偏移。激光扫描器501从车厢尾端向前端移动扫描，找出车厢端部和尾部位置，获取车厢长、宽及侧板高度的参数值。
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