[发明专利]一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法

权利要求书

1.一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

对双目相机进行标定，获取相机的内外参数和畸变参数；

根据已有的托盘数据集和畸变参数对图像进行去畸变处理；

通过深度学习识别畸变处理后图像中的托盘，获取托盘中心点的像素坐标；

根据相机的内外参数和托盘中心点的像素坐标获取托盘中心点空间三维坐标。

2.根据权利要求1所述一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，所述托盘中心点空间三维坐标获取方法还包括：

判断叉车当前工作环境的复杂程度；

若环境复杂，则采用双目交叉原理利用相机的内外参数和托盘中心点的像素坐标计算得到托盘中心点空间三维坐标；

若环境简单，则利用双目相机捕获深度图，根据深度图获取托盘中心点距离，根据托盘中心点距离、内外参数和托盘中心点的像素坐标计算得到托盘中心点空间三维坐标。

3.根据权利要求2所述一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，叉车当前工作环境的复杂程度根据叉车自身坐标来判断。

4.根据权利要求2所述一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，所述托盘中心点距离根据相机深度模式下的点云图或深度图获取。

5.根据权利要求1所述一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，所述方法还包括：

对托盘中心点空间三维坐标进行误差分析与纠正；

利用通信协议将误差分析与纠正后的托盘中心点空间三维坐标发送给叉车。

6.根据权利要求1所述一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，采用张氏相机标定法对双目相机进行标定。

7.根据权利要求1所述一种基于双目深度相机的托盘识别和定位方法，其特征在于，所述托盘中心点的像素坐标获取方法包括：

对托盘数据集进行数据集标注，确定托盘的边缘和范围；

根据托盘的边缘和范围构建训练集；

利用深度神经网络和深度学习算法对训练集进行训练，获得参数模型；

利用参数模型识别图片中的托盘和托盘中心点的像素坐标。