公开(公告)号：CN116309817A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211638336.1

申请日：2022-12-19

Applicant: 东北大学

Inventor： 方正 ,  谷作旭 ,  崔宇波 ,  单佳瑶 ,  李智恒

IPC: G06T7/73 ,  G06T7/80 ,  G06T7/10 ,  G06T7/66 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于RGB‑D相机的托盘检测与定位方法，涉及工厂仓储运输技术领域。本发明采用基于深度学习的视觉目标检测方法训练数据集得到托盘检测模型，再对相机传输来的图像数据进行推理，得出托盘感兴趣区域，然后根据RGB‑D相机内参和深度图像获得托盘三维点云，对其进行三维平面分割，根据平面法向量的朝向确定托盘叉取平面；最后根据托盘叉取平面几何形状获得托盘的几何中心和朝向角。本发明通过构建托盘数据集并进行模型训练，利用深度神经网络强大的学习能力对托盘进行检测识别，不仅对一定程度光线变化和遮挡情况等复杂环境下的托盘检测具有较高的准确性和鲁棒性，还能快速去除背景，减少计算成本，与之前的方法相比具有较高的精度和鲁棒性。