基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及自动调节技术领域，具体涉及基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法，包括：获取货车尾部的灰度图像及货车尾部的HSV图像，获取货车尾部的HSV图像中的尾灯区域，判断尾灯区域是否存在光晕，若尾灯区域存在光晕，消除光晕影响得到尾灯区域，若尾灯区域不存在光晕，消除反光条影响得到尾灯区域，利用尾灯区域与车厢下边缘的位置及图像中所有线段的距离及所有线段的斜率和长度得到车厢下边缘，获取车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离调节登车桥的角度和伸长距离。本发明专利技术实现了货物装卸过程中，登车桥的智能调节。登车桥的智能调节。登车桥的智能调节。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法


[0001]本专利技术涉及自动调节
，具体涉及基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法。

技术介绍

[0002]货物装卸是指在运输生产过程中，对货物进行装车、卸车等作业的总称。运输生产过程中的重要组成部分，装卸货物必须严格地按操作规程和安全要求进行，保证货物完好无损，在货物装卸过程中往往需要调节登车台的高度，将登车台调整到合适的位置，方便货物进行装车、卸车。
[0003]现有技术对登车桥的调节往往是利用人工智能控制技术，首先利用摄像头单目测距得到货车尾部图像，摄像头单目测距所得到货车尾部图像视野大，且立体，处理器对所得到的视野大且立体的货车尾部图像进行检测分析可得到货车的车厢下边缘到地面的水平距离和竖直距离，传输系统将货车的车厢下边缘到地面的水平距离和竖直距离传输到控制端，控制端根据车厢下边缘到地面的水平距离和竖直距离可对登车桥的角度和伸长距离进行智能调节；但是实物在图像中往往会产生变形，摄像头单目测距得到货车尾部图像中的车厢下边缘也存在一定的变形，导致根据图像直接得到的货车的车厢下边缘到地面的水平距离和竖直距离不准确，而该人工智能控制技术并未考虑实物在图像中的变形程度，因此，会导致得到的登车桥所需调节的伸长距离和角度不够准确，从而导致登车桥调节不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法，以解决现有的登车桥调节不准确的问题。
[0005]本专利技术的基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法，采用如下技术方案：S1、获取货车尾部的HSV图像，获取货车尾部的HSV图像中的尾灯区域；S2、获取货车尾部的灰度图像，获取灰度图像中的所有线段，将HSV图像中的尾灯区域对应到灰度图像得到灰度图像中的尾灯区域，获取灰度图像中的尾灯区域中心像素点到所有线段的距离及所有线段的斜率和长度得到车厢下边缘，获取灰度图像中车牌区域，利用灰度图像中车牌区域上、下边缘的长度及车牌区域实际宽度得到车厢下边缘到登车桥的水平距离；S3、分别获取车牌区域的上、下边缘在灰度图像中的变形程度，根据车牌区域的上、下边缘在灰度图像中的变形程度和车牌区域宽度得到灰度图像的变形因数，分别获取车牌宽度和车牌上边缘到车厢下边缘在灰度图像中的变形程度；S4、根据车牌宽度和车牌上边缘到车厢下边缘在灰度图像中的变形程度、该灰度图像的变形因数得到车厢下边缘到车牌上边缘在图像中的真实距离，根据车厢下边缘到车牌上边缘在图像中的真实距离与车牌上边缘到登车桥的竖直距离得到车厢下边缘到登车桥的竖直距离,根据车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离得到登车桥的角度和伸长
距离，根据登车桥的角度和伸长距离对登车桥进行调节。
[0006]进一步的，所述HSV图像中的尾灯区域是按如下方法确定的：根据当前货车装卸霍夫时周围的光线判断尾灯区域是否存在光晕，夜晚或光线暗时，尾灯亮则尾灯区域存在光晕，白天或光线强时，尾灯未亮则不存在光晕；对存在光晕的尾灯区域非盲去卷积得到尾灯区域；对不存在光晕尾灯区域，获取所有不存在光晕尾灯区域的中心像素点并两两连接得到连接线，根据连接线的长度和斜率得到尾灯区域。
[0007]进一步的，所述根据连接线的长度和斜率得到尾灯区域的方法是：设置连接线长度阈值和斜率阈值；利用长度阈值和斜率阈值对所有连接线进行筛选，当连接线长度和斜率同时满足对应阈值条件时，该连接线为尾灯区域中心像素点连接线；根据尾灯区域中心像素点连接线端点所在的区域确定出尾灯区域。
[0008]进一步的，所述车厢下边缘是按如下方法确定的：设置阈值，获取灰度图像中单个尾灯区域中心像素点到所有线段的距离；将所有的线段作为目标线段，将斜率最小，长度最长的目标线段作为车厢下边缘。
[0009]进一步的，所述车厢下边缘到登车桥的水平距离是按如下方法确定的：对车牌上边缘长度、下边缘长度和宽度及车牌实际宽度和相机焦距利用相机成像原理进行计算得到车厢下边缘到登车桥的水平距离。
[0010]进一步的，所述车牌的上、下边缘在灰度图像中的变形程度的具体表达式为：式中：表示车牌上边缘在灰度图像中的变形程度，表示灰度图像中车牌上边缘长度，表示相机焦距，表示车牌实际长度，表示车厢下边缘到登车桥的水平距离；同理可得车牌下边缘在灰度图像中的变形程度。
[0011]进一步的，所述灰度图像的变形因数的具体表达式为：式中：表示车牌上边缘在灰度图像中的变形程度，表示车牌下边缘灰度图像中的变形程度，表示灰度图像的变形因数，表示车牌实际宽度，表示车牌上边缘到登车桥的竖直距离，表示车牌下边缘到登车桥的竖直距离，表示灰度图像中车牌上边缘长度，表示灰度图像中车牌下边缘长度。
[0012]进一步的，所述登车桥的角度和伸长距离是按如下方法确定的：
根据车厢下边缘到登车桥的竖直距离和车厢下边缘到登车桥的水平距离得到登车桥的角度；获取登车桥收缩状态下的长度，根据登车桥收缩状态下的长度、车厢下边缘到登车桥的竖直距离和车厢下边缘到登车桥的水平距离得到登车桥的伸长距离。
[0013]本专利技术的有益效果是：本专利技术首先获取了准确的尾灯区域，根据尾灯区域确定出了车厢下边缘的位置，其中，通过尾灯区域，线段的斜率和长度共同确定车厢下边缘，使得到的车厢下边缘更加准确；其次，本专利技术对车牌在灰度图像中的变形程度进行了计算，得到了灰度图像的变形因数，根据灰度图像的变形因数得到了车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离，由于本专利技术计算了变形因数，因此，最终得到的车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离与实际更接近，利用车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离对登车台进行调节，使得最终所调节的登车台更加准确。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0015]图1为本专利技术的基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法的实施例的流程图；图2为本专利技术的基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法的实施例中货车尾部与相机的示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]本专利技术的基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法的实施例，如图1所示，包括：S1、获取货车尾部的HSV图像，获取货车尾部的HSV图像中的尾灯区域。
[0018]获取货车尾部的HSV图像的具体步骤为：已知登车桥的位置是固定的，当登车桥位置不存在车辆时，相机与图像处理系统关闭，减少设备的损耗；当有车辆驶入目标区域时，开启相机与图像识别系统。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法，其特征在于：S1、获取货车尾部的HSV图像，获取货车尾部的HSV图像中的尾灯区域；S2、获取货车尾部的灰度图像，获取灰度图像中的所有线段，将HSV图像中的尾灯区域对应到灰度图像得到灰度图像中的尾灯区域，获取灰度图像中的尾灯区域中心像素点到所有线段的距离及所有线段的斜率和长度得到车厢下边缘，获取灰度图像中车牌区域，利用灰度图像中车牌区域上、下边缘的长度及车牌区域实际宽度得到车厢下边缘到登车桥的水平距离；S3、分别获取车牌区域的上、下边缘在灰度图像中的变形程度，根据车牌区域的上、下边缘在灰度图像中的变形程度和车牌区域宽度得到灰度图像的变形因数，分别获取车牌宽度和车牌上边缘到车厢下边缘在灰度图像中的变形程度；S4、根据车牌宽度和车牌上边缘到车厢下边缘在灰度图像中的变形程度、该灰度图像的变形因数得到车厢下边缘到车牌上边缘在图像中的真实距离，根据车厢下边缘到车牌上边缘在图像中的真实距离与车牌上边缘到登车桥的竖直距离得到车厢下边缘到登车桥的竖直距离,根据车厢下边缘到登车桥的水平距离和竖直距离得到登车桥的角度和伸长距离，根据登车桥的角度和伸长距离对登车桥进行调节。2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法，其特征在于，所述HSV图像中的尾灯区域是按如下方法确定的：根据当前货车装卸霍夫时周围的光线判断尾灯区域是否存在光晕，夜晚或光线暗时，尾灯亮则尾灯区域存在光晕，白天或光线强时，尾灯未亮则不存在光晕；对存在光晕的尾灯区域非盲去卷积得到尾灯区域；对不存在光晕尾灯区域，获取所有不存在光晕尾灯区域的中心像素点并两两连接得到连接线，根据连接线的长度和斜率得到尾灯区域。3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的货物装卸装置自动调节方法，其特征在于，所述根据连接线的长度和斜率得到尾灯区域的方法是：设置连接线长度阈值和斜率阈值；利用长度阈值和斜率阈值对所有连接线进行筛选，当连接线长度和斜率同时满...

【专利技术属性】
技术研发人员：马升东，
申请(专利权)人：南通垣益新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：