[发明专利]一种产品称重及三维尺寸测量装置在审

专利信息
申请号: 201711448047.4 申请日: 2017-12-27
公开(公告)号: CN107884049A 公开(公告)日: 2018-04-06
发明(设计)人: 范全通 申请(专利权)人: 金华美诺机电有限公司
主分类号: G01G19/52 分类号: G01G19/52;G01D21/02
代理公司: 北京市金栋律师事务所11425 代理人: 李萍
地址: 321042 浙江省金华*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 产品 称重 三维 尺寸 测量 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及应用立体视觉的测量领域,尤其涉及一种产品称重及三维尺寸测量装置。

背景技术

对商品的三维尺寸、体积、重量、条码等物流属性的自动化精准采集,有利于物流企业达到更高,更快的物流需求。目前国内物流企业中,产品重量和条码信息的采集发展相对成熟,利用电子秤等称重设备称重,用扫描枪等进行条码读取,就能达到良好的效果,但是需要测量产品三维尺寸的场合则一般使用卷尺等工具人工测量。在传统方式下,产品的三维尺寸测量,工具落后,效率低,人工成本高,误差不统一,计量结果也容易引起贸易双方的争议,而所获得的数据也是孤立于物流系统的整个信息流之外。在客户对物流效率和成本结算的要求不断提高的情况下,这种方式已经越来越不能适应高效准确的现代物流要求。虽然国外推出了专业的测量设备可用于对商品物流属性进行采集,但一台设备价格高达30万左右,采购成本过高,并且操作过程繁琐,对环境光线要求高,并不具备广泛的实用性。

针对产品三维尺寸信息的采集,目前已有解决方案所依靠的技术手段主要分(红外)光幕测量、超声波测量、激光测量三种。其中光幕测量难以测量不规则产品的三维尺寸且操作复杂;超声波测量只能测量规则产品的三维尺寸,测量非规则品则需借助其他辅助工具完成,操作复杂,对环境要求较高;激光测量能够适用于规则及不规则产品,但需要依赖高价位的工业传感器,设备成本高,难以普及利用。

发明内容

本发明的目的是:提供一种产品称重及三维尺寸测量装置,用以克服现有技术中适应性差,造价高昂的缺陷。

为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:

一种产品称重及三维尺寸测量装置,其特殊之处在于:包括设置在所述产品上方的立体视觉测量机构和设置在所述产品下方的称重机构,所述立体视觉测量机构包括3D相机、3D点云数据处理模块和显示单元,所述3D相机与3D点云数据处理模块的输入端连接,所述显示单元与3D点云数据处理模块的输出端连接,所述称重机构包括依次连接的称重传感器单元、接线盒单元和称重仪表单元。

进一步地,还包括设置在上述产品上方的条码视觉识别机构,上述条码视觉识别机构包括工业相机单元、工业镜头单元和识别系统单元,上述工业镜头单元与工业相机单元连接,上述识别系统单元与工业相机单元连接。

进一步地,上述条码视觉识别机构还包括LED补光灯单元,上述LED补光灯单元与识别系统单元连接。

本发明还提供一种基于立体视觉的产品三维尺寸测量方法,其特殊之处在于:包括以下步骤:

1)三维信息的获取:通过3D相机获取待测物体的3D点云数据;

2)待测物体的识别:

2.1)计算上述3D点云数据中每一个3D点云到上述3D相机的距离,并剔除距离大于第一预设值的3D点云;

2.2)计算剩下的3D点云中两两之间的距离,并剔除距离大于第二预设值的3D点云;

3)3D相机姿态估算:

3.1)根据上述步骤1)中获得3D点云数据,计算上述3D相机的高度和倾斜角度;

3.2)根据上述高度和倾斜角度,将上述步骤2)处理后的3D点云数据变换到上述3D相机的坐标系下;

4)获取高精度3D点云数据:

4.1)重复上述步骤1)-3)若干次,获取若干组3D点云数据;

4.2)将上述步骤4.1)中得到的3D点云数据缩小误差;

5)计算三维尺寸和体积:

5.1)将上述步骤4)得到的3D点云数据进行三维建模,形成3D模型;

5.2)在上述3D模型上测量出三维尺寸和体积。

进一步地,上述3D相机为双目视觉相机或结构光相机或TOF相机。

进一步地,上述步骤3.1)的具体实现方法是:根据上述步骤1)中获得3D点云数据,使用SLAM方法,计算上述3D相机的高度和倾斜角度。

进一步地,上述步骤4.2)的具体实现方法是:将上述步骤4.1)中得到的3D点云数据使用最小二乘平差法缩小误差。

本发明的有益效果是:为解决不规则产品的三维尺寸测量需求及低价位的市场需求,本发明立体视觉的技术,在成本大幅度降低的基础上,能够简单、快速(1s)、准确(mm)的获取规则或不规则产品的重量、条码及三维尺寸信息,能同时完成三类信息的采集及信息化,为快递、电商(仓储/配货)、中转仓、机场等各场景快速提供准确有效的数据支持。

附图说明

图1是实施例的结构示意图;

图2是立体视觉测量机构的结构示意图;

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