智能识别的方法及系统与设计方案

本技术提供了一种智能识别的方法及系统，所述的方法包括：S1：设置检测传感器并初始化；S2：启动检测传感器，获取目标物及周边环境的点云数据或图像数据；S3：采用滤波算法对采集到的数据进行筛选；S4：通过与预存的标准模型进行比较，判断是否存在目标物，若有，进入S5，若无，返回S2；S5：以空间内的任意一点为基准点，建立并输出目标物的三维坐标。所述的系统包括：检测传感器，用于采集目标物及周边环境的点云数据或图像数据；数据处理模块，用于识别并输出目标物的三维坐标。该方案能够对目标物进行有效识别，从而在后续的搬运过程中，辅助实现对移位几十厘米以内的货物进行搬运，同时避免与货物发生碰撞。

权利要求书

1.一种智能识别的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：

S1：设置检测传感器并初始化；

S2：启动检测传感器，获取目标物及周边环境的点云数据或图像数据；

S3：采用滤波算法对采集到的数据进行筛选；

S4：通过与预存的标准模型进行比较，判断是否存在目标物，若有，进入S5，若无，返回S2；

S5：以空间内的任意一点为基准点，建立并输出目标物的三维坐标。

2.根据权利要求1所述的一种智能识别的方法，所述的方法还包括：

S6：将S5中获得三维坐标与标准坐标比较，判断目标物位置是否偏移，若是，进入S7，若否，则执行既定的操作指令；

S7：判断目标物位置偏移是否大于设定阈值，若是，将偏移过大的信息发送给控制程序，若否，将最新的目标物相对车的位置反馈给控制程序。

3.根据权利要求1或2所述的一种智能识别的方法，其特征在于，步骤S1中，所述的检测传感器包括但不限于激光传感器或视觉传感器，用于获取包含目标物位置信息的点云数据或图像数据。

4.根据权利要求1或2所述的一种智能识别的方法，其特征在于，步骤S4中，判断是否存在目标物的方法为：基于采集到的目标物数据建立实时模型或提取特征，利用整体匹配算法或特征值匹配算法对对标准值和实时值进行比较，若比较结果一致，则采集的数据中存在目标物，否则，就不存在目标物。

5.根据权利要求1或2所述的一种智能识别的方法，其特征在于，步骤S6中，目标物位置的偏移包括以下位移中的一种或多种：水平方向上的水平位移、目标物上下高度的变形位移、目标物左右宽度的变形位移。

6.根据权利要求5所述的一种智能识别的方法，其特征在于，步骤S7中，所述的阈值包括水平位移阈值或变形位移阈值，其中，水平位移阈值X1的计算公式为：X1＝h1*tan(α/2)*2-

h2/2，其中，h1为检测传感器到目标物中心点的距离，α为检测传感器的水平视角，h2为目标物检测面的长度；变形位移阈值X2的计算公式为：X2＝(H*β)-h，其中，H为标准目标物的原始高度或宽度，系数β的取值范围为0.1≤β≤0.9，h为测量误差。

7.一种智能识别的系统，其特征在于，所述的系统包括：

检测传感器，用于采集目标物及周边环境的点云数据或图像数据；

数据处理模块，用于识别并输出目标物的三维坐标。

8.根据权利要求7所述的一种智能识别的系统，其特征在于，所述的数据处理模块包括：

采集单元，用于控制检测传感器采集目标物及周边环境的点云数据或图像数据；

滤波单元，用于采用滤波算法对采集的数据进行滤波处理；

比较单元，用于通过与预存的标准值进行比较，判断是否存在目标物；

输出单元，用于以空间内任意一点为基准点，建立并输出目标物的三维坐标。

9.根据权利要求8所述的一种智能识别的系统，其特征在于，所述的数据处理模块还包括：

第一判断单元，用于判断目标物位置是否偏移；和

第二判断单元，用于判断目标物的水平位移是否超过阈值；或

第三判断单元，用于判断目标物的变形位移是否超过阈值；

反馈单元，用于根据判断单元的判断结果，向控制程序发送反馈信息。

10.根据权利要求7-9任意一项所述的一种智能识别的系统，其特征在于，所述检测传感器数量的选择标准为：其中n为整数，是所需的摄像头数量，l为检测目标物体正对摄像头的面的长度，d为检测目标物体与摄像头的最近距离，δ为摄像头的视角。

技术说明书

一种智能识别的方法及系统

技术领域

本技术涉及仓储、物流领域，具体涉及一种针对料箱、纸箱、托盘等目标物进行智能识别的方法，以及实现识别方法所需的系统。

背景技术

随着现在自动化及智能设备的飞速发展，各种自动化设备或AGV可用于实现无人化货物的输送及搬运，而在货物存放过程中，货物需要放置在料箱或纸箱内，并将料箱或纸箱放置在货架的托盘中，因此，现有的货物移动过程中，需要涉及到对料箱、纸箱、托盘等目标物位置的识别。

现有的自动化设备或AGV等，都是根据指定的指令对某一区域的货物或物品直接处理，当料箱、纸箱或托盘位置摆放出现问题时，或者AGV定位过程中出现故障或异常，就会导致

对货物位置出现识别异常，即使是最轻微的异常，在现有技术的体系下，也会造成系统的停止报警，影响正常生产效率，严重时，则会导致AGV与货物发生碰撞，造成货物损坏，甚至造成人身方面的安全事故。

技术内容

为了解决上述问题，本申请提供了一种智能识别的方法及系统，能够对料箱、纸箱或托盘等目标物进行有效识别，从而在后续的搬运过程中，辅助实现对轻微移位的货物进行搬运，同时避免与货物发生碰撞。

本技术公开了如下技术方案：

一种智能识别的方法，所述的方法包括以下实现过程：

S1：设置检测传感器并初始化；

S2：启动检测传感器，获取目标物及周边环境的点云数据或图像数据；

S3：采用粒子滤波、双边滤波，或者具有等同功能的其它算法，对采集到的数据进行筛选；

S4：通过与预存的标准值进行比较，判断是否存在目标物，若有，进入S5，若无，返回

S2；

S5：以空间内任意一点为基准点，建立并输出目标物的三维坐标。

进一步的，所述的方法还包括：

S6：将S5中获得三维坐标与标准坐标比较，判断目标物位置是否偏移，若是，进入S7，若否，则执行既定的操作指令；