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申请/专利权人：盛视科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于3D视觉的空筐检测方法，包括：步骤A：标定深度相机安装位置，得到基于相机坐标系下的装放筐底平面方程；步骤B：采用深度学习的关键点检测方法来确定检测区域，检测区域为装放筐的整个底面区域；步骤C：在检测前判断出是否粘贴广告，然后对不同的判断结果采用不同的检测方法执行检测；步骤D：进行点云转换，计算点云到装放筐底平面的距离，若超过预设高度阈值，则保留该点云，然后对保留的点云进行聚类，生成团簇，判定每个团簇中点云数量是否超过数量阈值，若点云数量超过数量阈值，则保留该团簇，若点云数量未超过数量阈值，对整体团簇过滤完毕后，检查是否还存在团簇，若遗留团簇，则判定装放筐为非空，反之为空。

主权项：1.一种基于3D视觉的空筐检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：标定深度相机安装位置，采集空筐情况下的装放筐深度数据，手动标定出筐体的底面区域，标出筐体的四个顶点关键点的坐标，确定为底面拟合区域，得到基于相机坐标系下的装放筐底平面方程；步骤B：通过深度相机采集不同角度下的装放筐的红外图，建立红外图像以及装放筐底面四个顶点关键点的深度检测模型，应用建立好的模型，采用测试集进行效果验证；采用深度学习的关键点检测方法来确定检测区域，检测区域为装放筐的整个底面区域；步骤C：通过深度学习的目标检测方法对于存在广告和无广告的装放筐建立一个二分类模型，在检测前判断出是否粘贴广告，然后对不同的判断结果采用不同的检测方法执行检测；步骤D：若装放筐存在广告，则结合深度图，通过转换公式将检测区域内的深度数据转换为点云数据，通过目标检测，计算点云到装放筐底平面的距离；若装放筐不存在广告，则对采集到的红外图，采用高斯滤波降低图像的噪点数据，采用边缘检测算法进行边缘检测，获取梯度的幅度以及方向，采用非极大值抑制的方法获取到更细致的边缘，过双阈值算法确定最终的边缘信息，将获取的边缘转化为目标区域，并对应将目标区域转化为点云信息，计算点云到装放筐底平面的距离，若超过预设高度阈值，则保留该点云，然后对保留的点云进行聚类，生成团簇，判定每个团簇中点云数量是否超过数量阈值，若点云数量超过数量阈值，则保留该团簇，若点云数量未超过数量阈值，则去除掉该团簇，定义检测的目标为划痕或者污渍，对整体团簇过滤完毕后，检查是否还存在团簇，若遗留团簇，则判定装放筐为非空，若没有遗留，则判定装放筐为空。

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