基于机器视觉的透明包装袋分拣系统、方法和存储介质与流程
本发明属于物料分拣，具体涉及基于机器视觉的透明包装袋分拣系统、方法和存储介质。
背景技术：
1、在相关技术中，自动化仓库虽实现了自动分拣系统的部分自动化，但机器人分拣系统在对透明包装袋进行分拣时，不能准确地识别和分拣包装物品，从而减低了提升分拣效率与准确性，不能满足复杂环境下的分拣需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种基于机器视觉的透明包装袋分拣系统、方法和存储介质，以解决现有的分拣系统对透明包装袋的分拣效率低和不能准确分拣的问题。
2、第一方面，本发明提供了一种基于机器视觉的透明包装袋分拣系统，适于对透明包装袋进行分拣，所述透明包装袋分拣系统包括：光谱成像装置，适于获取所述透明包装袋的点云图像；深度学习训练模块，与所述光谱成像装置通讯连接，所述深度学习训练模块适于对所述点云图像进行学习训练，以识别出所述透明包装袋的位置信息和姿态信息；执行模块，包括控制单元和执行机构，所述控制单元与所述深度学习模块通讯连接，所述控制单元适于根据所述位置信息和所述姿态信息控制所述执行机构动作以将所述透明包装袋放置于指定位置。
3、在一些实施方式中，所述光谱成像装置为3d结构光相机。
4、在一些实施方式中，所述基于机器视觉的透明包装袋分拣系统还包括图像处理模块，所述图像处理模块与所述光谱成像装置通讯连接，所述图像处理模块适于对所述光谱成像装置拍摄的所述点云图像进行滤波处理。
5、第二方面，本发明提供了一种基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，采用任一项所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣系统，所述基于机器视觉的透明包装袋分拣方法包括：获取透明包装袋的点云图像；对所述点云图像进行深度学习训练，以识别出所述透明包装袋的位置信息和姿态信息；根据所述位置信息和所述姿态信息控制执行机构动作以将透明包装袋放置于指定位置。
6、在一些实施方式中，所述基于机器视觉的透明包装袋分拣方法还包括：对所述点云图像进行滤波处理。
7、在一些实施方式中，所述对所述点云图像进行学习训练，以识别出所述点云图像的位置信息和姿态信息，具体包括：获取所述点云图像的边界信息；根据所述边界信息获取所述位置信息和所述姿态信息。
8、在一些实施方式中，所述根据所述边界信息获取所述位置信息和所述姿态信息，具体包括：根据所述边界信息获取所述透明包装袋的透明包装袋中心在图像坐标系中的三维坐标，以获取所述位置信息；根据所述边界信息获取所述透明包装袋的三维角度向量，以获取所述姿态信息。
9、在一些实施方式中，对所述点云图像进行深度学习训练，以识别出所述透明包装袋的位置信息和姿态信息，具体包括：通过pointnet模型对所述点云图像的点云数据进行特征提取，以将所述点云数据转化为全局特征向量；通过gq-cnn网络对所述全局特征向量进行处理，以获取所述位置信息和所述姿态信息。
10、在一些实施方式中，在基于机器视觉的透明包装袋分拣系统第一次启用前，对所述基于机器视觉的透明包装袋分拣系统的光谱成像装置和执行机构进行坐标系矫正。
11、第三方面，本发明提供了一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法。
12、有益效果：点云图像输入深度学习训练模块进行训练，使得深度学习训练模型能够对点云图像进行处理并获得识别结果，识别结果包括透明包装袋的位置信息和姿态信息，从而能够更为准确地识别出透明包装袋，执行模块的控制单元获取到识别结果，并根据识别结果控制执行机构动作，以实现对透明包装袋在物理层面的分拣作业，将透明包装袋放置于指定位置，提高了执行机构对透明包装袋的分拣效率与准确性，满足了复杂环境下的分拣需求。
技术特征：
1.一种基于机器视觉的透明包装袋分拣系统，适于对透明包装袋进行分拣，特征在于，所述透明包装袋分拣系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣系统，其特征在于，所述光谱成像装置(110)为3d结构光相机。
3.根据权利要求1或2所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣系统，其特征在于，所述基于机器视觉的透明包装袋分拣系统还包括图像处理模块(120)，所述图像处理模块(120)与所述光谱成像装置(110)通讯连接，所述图像处理模块(120)适于对所述光谱成像装置(110)拍摄的所述点云图像进行滤波处理。
4.一种基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，其特征在于，采用如权利要求1至3中任一项所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣系统，所述基于机器视觉的透明包装袋分拣方法包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，其特征在于，所述基于机器视觉的透明包装袋分拣方法还包括：
6.根据权利要求4所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，其特征在于，所述对所述点云图像进行学习训练，以识别出所述透明包装袋的位置信息和姿态信息，具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，其特征在于，所述根据所述边界信息获取所述位置信息和所述姿态信息，具体包括：
8.根据权利要求4至7中任一项所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，其特征在于，对所述点云图像进行深度学习训练，以识别出所述透明包装袋的位置信息和姿态信息，具体包括：
9.根据权利要求4至7中任一项所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法，其特征在于，在基于机器视觉的透明包装袋分拣系统第一次启用前，对所述基于机器视觉的透明包装袋分拣系统的光谱成像装置和执行机构进行坐标系矫正。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求5至9中任一项所述的基于机器视觉的透明包装袋分拣方法。
技术总结
本发明属于物料分拣技术领域，公开了一种基于机器视觉的透明包装袋分拣系统、方法和存储介质，适于对透明包装袋进行分拣，透明包装袋分拣系统包括：光谱成像装置，适于获取点云图像；深度学习训练模块，与光谱成像装置通讯连接，深度学习训练模块适于对点云图像进行学习训练，以识别出透明包装袋的位置信息和姿态信息；执行模块，包括控制单元和执行机构，控制单元与深度学习模块通讯连接，控制单元适于根据位置信息和姿态信息控制执行机构动作以将透明包装袋放置于指定位置。通过对获取的点云图像输入深度学习训练模块进行训练，获得透明包装袋的位置信息和姿态信息，从而能够更为准确地识别出透明包装袋，提高了执行机构对透明包装袋的分拣效率与准确性。
技术研发人员：彭秋雨,秦念彬,薛志清,陈实如,李喆,靳培相
受保护的技术使用者：山东浪潮智能生产技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23