[发明专利]一种体积测量方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202210817217.6 | 申请日: | 2022-07-12 |
公开(公告)号: | CN115359111A | 公开(公告)日: | 2022-11-18 |
发明(设计)人: | 龚国基;王卫芳;朱毅博;胡正;王闯闯 | 申请(专利权)人: | 奥比中光科技集团股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/62 | 分类号: | G06T7/62;G06T7/00 |
代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 廖厚琪 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区粤海街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 体积 测量方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
本申请提供了一种体积测量方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该体积测量方法包括:控制深度相机拍摄目标物体,得到目标物体的第一深度图像;去除第一深度图像中的背景,得到第二深度图像;检测第二深度图像中目标物体的平面;计算目标物体的平面的平整度和矩形度;根据平整度和矩形度,判断目标物体为规则物体或非规则物体;若目标物体为规则物体,根据规则物体计算方法计算目标物体的体积;若目标物体为非规则物体,且深度相机的拍摄角度在预设角度范围内,根据非规则物体计算方法计算目标物体的体积。通过本申请方案的实施,可以测量规则物体和非规则物体的体积,提高了物体体积测量的灵活性。
技术领域
本申请涉及机器视觉技术领域,尤其涉及一种体积测量方法、装置、设备、及计算机可读存储介质。
背景技术
随着物流行业的不断发展,提高仓储空间的利用率对于节省物流成本有着积极作用,从而如何测量物体体积成为值得考虑的问题。
在实际应用中,出于人工手动测量物体体积的操作较为繁琐且测量误差较大,目前技术人员通常采用机器视觉方式来进行体积测量,也即采集物体的图像/视频信息,然后根据图像/视频信息来识别物体的体积,有效提高了物体体积测量的便捷性,但是,目前基于机器视觉的物体体积测量方法通常仅能针对某种特定形状的物体进行体积测量,而在实际应用中物体的形状多种多样,并无法满足多样化的物体体积测量场景,体积测量的局限性较高。
发明内容
本申请实施例提供了一种体积测量方法、装置、设备及计算机可读存储介质,至少能够解决相关技术中基于机器视觉的物体体积测量方法通常仅能针对某种特定形状的物体进行体积测量,而无法满足多样化的物体体积测量场景的问题。
本申请实施例第一方面提供了一种体积测量方法,包括:控制深度相机拍摄目标物体,得到所述目标物体的第一深度图像;去除所述第一深度图像中的背景,得到第二深度图像;检测所述第二深度图像中所述目标物体的平面;计算所述目标物体的平面的平整度和矩形度;根据所述平整度和所述矩形度,判断所述目标物体为规则物体或非规则物体;若所述目标物体为规则物体,根据规则物体计算方法计算所述目标物体的体积;若所述目标物体为非规则物体,且所述深度相机的拍摄角度在预设角度范围内,根据非规则物体计算方法计算所述目标物体的体积。
本申请实施例第二方面提供了一种体积测量装置,包括:控制模块,用于控制深度相机拍摄目标物体,得到所述目标物体的深度图像;去除模块,用于去除所述第一深度图像中的背景,得到第二深度图像;检测模块,用于检测所述第二深度图像中所述目标物体的平面;第一计算模块,计算所述目标物体的平面的平整度和矩形度;判断模块,用于根据所述平整度和所述矩形度,判断所述目标物体为规则物体或非规则物体;第二计算模块,若所述目标物体为规则物体,用于根据规则物体计算方法计算所述目标物体的体积;第三计算模块,若所述目标物体为所述非规则物体,且所述深度相机的拍摄角度在预设角度范围内,用于根据非规则物体计算方法计算所述目标物体的体积。
本申请实施例第三方面提供了一种电子设备,包括:深度相机、存储器及处理器,其中,深度相机用于采集深度图像;处理器用于执行存储在存储器上的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现上述本申请实施例第一方面提供的体积测量方法中的各步骤。
本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,实现上述本申请实施例第一方面提供的体积测量方法中的各步骤。
由上可见,根据本申请方案所提供的体积测量方法、装置、设备及计算机可读存储介质,根据深度图像中目标物体的平面的平整度和矩形度,判定目标物体为规则物体或非规则物体,判定结果更加准确;若目标物体为规则物体,根据规则物体计算方法计算目标物体的体积;若目标物体为非规则物体,且深度相机的拍摄角度在预设角度范围内,根据非规则物体计算方法计算目标物体的体积。通过本申请方案的实施,先对物体形态进行识别,然后适应于物体形态采用相应体积测量策略实现物体体积的测量,提高了物体体积测量的灵活性,有效拓展了基于机器视觉的物体体积测量方法的适用场景。
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