[发明专利]箱体拟合方法、设备和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开一种箱体拟合方法、设备和计算机可读存储介质，所述箱体拟合方法包括：获得多个深度摄像头在不同角度拍摄目标获得的多个三维点云；将多个三维点云进行拼合，而获得具有目标完整长宽高信息的拼合点云；根据拼合点云拟合出多个矩形区域，并且获得每一矩形区域的法线；将达到预设条件的一矩形区域作为参考平面，并且将法线与参考平面的法线垂直的矩形区域作为相关平面；根据所述参考平面和相关平面拟合出箱体区域。本发明具有提高识别箱体形状的准确度，提高机器人分拣的成功率的效果。

技术领域

本发明涉及机器人分拣领域，特别涉及箱体拟合方法、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

目前随着物流自动化的发展，机器人分拣也越来越火热，而物体的形状估计又是其中关键的一步，为机器人对货物摆放位置的选择起着决定性的作用。但是，机器人分拣系统通常采用二维方法估计体积，难以分割出长宽高。另外，物体的大小在二维图像上，形状会随着距离相机的远近而变化，远小近大，因此常常测不准，导致机器人分拣的成功率降低。

发明内容

本发明的主要目的是提供箱体拟合方法、设备和计算机可读存储介质，旨在提高识别箱体形状的准确度，提高机器人分拣的成功率。

为实现上述目的，本发明提出的一种箱体拟合方法，用于机器人分拣系统，所述箱体拟合方法包括：

获得多个深度摄像头在不同角度拍摄目标获得的多个三维点云；

将多个三维点云进行拼合，而获得具有目标完整长宽高信息的拼合点云；

根据拼合点云拟合出多个矩形区域，并且获得每一矩形区域的法线；

将达到预设条件的一矩形区域作为参考平面，并且将法线与参考平面的法线垂直的矩形区域作为相关平面；

根据所述参考平面和相关平面拟合出箱体区域。

可选的，所述根据拼合点云拟合出多个矩形区域包括：

根据拼合点云以及平面提取方法提取出多个平面；

将所提取的每一平面以各自正视方向投影到平面，而获得二维平面数据；

再根据二维平面数据拟合获得矩形区域。

可选的，所述平面提取方法采用RANSAC方法。

可选的，所述将达到预设条件的一矩形区域作为参考平面包括：

获得每一矩形区域的角点信息；

根据角点信息获得密度最大且面积超过预设阈值的一矩形区域，并且该矩形区域作为参考平面。

可选的，

在所述根据角点信息获得密度最大且面积超过预设阈值的一矩形区域，并将该矩形区域作为参考平面之后还包括：

旋转拼合点云，将参考平面的相交两边分别为预设比对坐标系的X轴和Y轴方向，参考平面的法线为Z轴方向；

所述根据所述参考平面和相关平面拟合出箱体区域包括：

将检测到的剩余平面中的所述相关平面保留，并且根据各个相关平面相对于参考平面的位置归入到箱体区域应有的方位；

融合所述参考平面和相关平面的位置，拟合出长方体区域。

本发明还提出了一种箱体拟合设备，所述箱体拟合设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的箱体拟合程序，所述箱体拟合程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获得多个深度摄像头在不同角度拍摄目标获得的多个三维点云；

将多个三维点云进行拼合，而获得具有目标完整长宽高信息的拼合点云；