一种料仓库位自动标定方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供一种料仓库位自动标定方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，根据仓库的空间扫描数据得到堆料状态信息；根据选定相机的信息构建三维渲染相机对象，将三维渲染相机对象的整个场景渲染到纹理中；将纹理与堆料状态信息相匹配，得到包含各点信息的空间坐标图；根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点；根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围，将所述三维空间范围投影为二维的库位范围。本发明专利技术进行库位标定操作简单、自动化程度高且误差小。化程度高且误差小。化程度高且误差小。

【技术实现步骤摘要】
一种料仓库位自动标定方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及仓库智能化管理领域，更具体地，涉及一种料仓库位自动标定方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智慧园区、智能仓库的发展，对空间内部自动化要求越来越高，如货物运输，物料堆放，商品监管等，可以达到系统自动调度运行，分配堆料库位，监管物料堆放是否合规以及是否发生物料丢失情况。为了更加规范的管理物料以及配合企业日常生产需要，物料需要按照一定要求堆放在固定的区域，称之为“库位”。库位标定物料信息，并用于自动化管理系统合理分配库位使用，更加利于日常生产中的物料调用需要，而且可以用于物料堆放合规监管，丢失审查等。但是这种做法存在测量工作量大，数据误差等问题。
[0003]由于自动化管理系统对空间的使用情况多以图像识别或者物体扫描技术，然后根据物体信息判断空间占用情况，进而进行后续的分配、调度，其他逻辑判断计算。空间坐标系统的建立和库位位置测量可能不在同一个坐标系统下，录入到系统后会存在一定误差。某些企业由于生产计划变更，对应的库位需要相应调整，也会增加库位重新测量和录入工作。市场现有的人工测量、手动录入的方式存在工作量大，且有数据误差较大等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种料仓库位自动标定方法、系统、电子设备及存储介质，其操作简单、自动化程度高且误差小。
[0005]根据本专利技术的第一方面，提供了一种料仓库位自动标定方法，包括：
[0006]根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，根据仓库的空间扫描数据得到堆料状态信息；
[0007]根据选定相机的信息构建三维渲染相机对象，将三维渲染相机对象的整个场景渲染到纹理中；将纹理与堆料状态信息相匹配，得到包含各点信息的空间坐标图；
[0008]根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点；根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围，将所述三维空间范围投影为二维的库位范围。
[0009]在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以作出如下改进。
[0010]可选的，所述根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，包括：
[0011]输入仓库中的各个监控相机的信息，显示各相机的监视画面，选择视角方位清楚、包含多个料堆的相机。
[0012]可选的，所述相机的信息至少包括相机的位置、姿态、视频输出的宽高和视场角。
[0013]可选的，所述堆料状态信息为点云数据或三角网格数据。
[0014]可选的，所述根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点，包括：
[0015]获取选定相机输出的图像数据，对图像数据进行颜色值过滤处理，以滤除颜色值不符要求的像素点，得到边界清晰的全部堆料范围；
[0016]对全部堆料范围的轮廓像素点进行相似点聚类查找，将处于同一像素阈值范围内的轮廓像素作为同一个料堆的轮廓像素点。
[0017]可选的，所述根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围，将所述三维空间范围投影为二维的库位范围，包括：
[0018]将同一个料堆的多个轮廓像素点对应到所述空间坐标图中进行采样，得到同一个料堆的多个轮廓像素点的三维坐标，将所述三维坐标合并得到空间包围盒，所述空间包围盒为各料堆的三维空间范围；
[0019]将所述空间包围盒投影到二维平面得到库位的范围值，根据库位的范围值构建二维矩形表示，直到得到全部料堆对应的二维矩形。
[0020]可选的，还包括：
[0021]对得到的二维的库位范围进行手动校正。
[0022]根据本专利技术的第二方面，提供一种料仓库位自动标定系统，包括：
[0023]获取模块，用于获取各相机的信息以及各相机监视画面、根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，还用于获取仓库的空间扫描数据、并根据仓库的空间扫描数据得到堆料状态信息；
[0024]空间构建模块，用于根据选定相机的信息构建三维渲染相机对象，将三维渲染相机对象的整个场景渲染到纹理中；将纹理与堆料状态信息相匹配，得到包含各点信息的空间坐标图；
[0025]识别模块，用于根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点；还用于根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围，将所述三维空间范围投影为二维的库位范围。
[0026]根据本专利技术的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现一种料仓库位自动标定方法的步骤。
[0027]根据本专利技术的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现一种料仓库位自动标定方法的步骤。
[0028]本专利技术提供的一种料仓库位自动标定方法、系统、电子设备及存储介质，不需要人工去测量库位，而是根据仓库堆料情况以及监视画面自动判断库位范围、库位大小和对库位数量自动识别，避免因为生产要求变更进行多次的测量录入工作，提升了库位标定效率，降低了人员工作劳动强度。计算库位范围时是基于仓库的空间扫描数据，因此数值偏差极小，准确性高。
附图说明
[0029]图1为本专利技术提供的一种料仓库位自动标定方法流程图；
[0030]图2为本专利技术生成空间坐标图的示意图；
[0031]图3为本专利技术颜色值过滤的示意图；
[0032]图4为本专利技术对库位范围进行手动校正的示意图；
[0033]图5为本专利技术提供的一种料仓库位自动标定系统结构框图；
[0034]图6为本专利技术提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
[0035]图7为本专利技术提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0036]下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本专利技术，但不用来限制本专利技术的范围。
[0037]图1为本专利技术提供的一种料仓库位自动标定方法流程图，如图1所示，方法包括：
[0038]101、根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，根据仓库的空间扫描数据得到堆料状态信息；
[0039]102、如图2所示，根据选定相机的信息构建三维渲染相机对象，将三维渲染相机对象的整个场景渲染到纹理中；将纹理与堆料状态信息相匹配，得到包含各点信息的空间坐标图；
[0040]103、根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点；根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围，将所述三维空间范围投影为二维的库位范围。
[0041]可以理解的是，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种料仓库位自动标定方法，其特征在于，包括：根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，根据仓库的空间扫描数据得到堆料状态信息；根据选定相机的信息构建三维渲染相机对象，将三维渲染相机对象的整个场景渲染到纹理中；将纹理与堆料状态信息相匹配，得到包含各点信息的空间坐标图；根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点；根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围，将所述三维空间范围投影为二维的库位范围。2.根据权利要求1所述的一种料仓库位自动标定方法，其特征在于，所述根据各相机监视画面选择与待标定库位对应的相机，包括：输入仓库中的各个监控相机的信息，显示各相机的监视画面，选择视角方位清楚、包含多个料堆的相机。3.根据权利要求1所述的一种料仓库位自动标定方法，其特征在于，所述相机的信息至少包括相机的位置、姿态、视频输出的宽高和视场角。4.根据权利要求1所述的一种料仓库位自动标定方法，其特征在于，所述堆料状态信息为点云数据或三角网格数据。5.根据权利要求1所述的一种料仓库位自动标定方法，其特征在于，所述根据选定相机的图像数据识别全部堆料范围，对堆料范围内的像素点进行聚类查找得到各料堆对应的轮廓像素点，包括：获取选定相机输出的图像数据，对图像数据进行颜色值过滤处理，以滤除颜色值不符要求的像素点，得到边界清晰的全部堆料范围；对全部堆料范围的轮廓像素点进行相似点聚类查找，将处于同一像素阈值范围内的轮廓像素作为同一个料堆的轮廓像素点。6.根据权利要求1或5所述的一种料仓库位自动标定方法，其特征在于，所述根据各料堆对应的轮廓像素点对所述空间坐标图采样，得到各料堆的三维空间范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂磊，陈威，王益，
申请(专利权)人：武汉物易云通网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：