CN108394814A - 基于图像识别的岸桥大车引导***及方法 - Google Patents

基于图像识别的岸桥大车引导***及方法 Download PDF

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Xiamen Container Terminal Group Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的岸桥大车引导***及方法，该***包括图像获取设备、标定参照物、外参标志物、大车、处理设备。其中，外参标志物用以标定图像获取设备的世界坐标系与图像坐标系。利用两个图像获取设备分别采集标定参照物的图像并传输至处理设备，处理设备得到标定参照物的三维坐标信息。处理设备从采集到的图像中提取集装箱轮廓信息，计算集装箱的位置数据，并得到集装箱在图像坐标系与世界坐标系中的坐标转换关系，处理设备根据两个坐标系的关系计算出集装箱的实时位置，并根据实时位置控制大车进行换贝引导。本发明不仅改善了码头司机的工作环境，降低了员工的人力成本，而且提高了港口的作业效率。

Description

基于图像识别的岸桥大车引导***及方法
技术领域
本发明涉及岸桥大车引导***及方法，更具体地说，涉及一种基于图像识别的岸桥大车引导***及方法。
背景技术
集装箱在船舶装载运输过程中，其位置信息是由6位字符代码组成，称为贝位。贝位的6位字符信息分别为排号、列号以及层号组成。前两位字符为排(行)号，它由***数字编号组成，一般是从船首向船尾按自然数顺序排列；中间两位为列号，它由两位***数字编号，以中纵剖面为基准，向右舷用奇数、向左舷用偶数顺序排列；后两位编号为层号，它以编号形式表示，舱内以最下一层为基准，自下而上顺序。
所谓的大车换贝操作，即桥吊由一个排号沿船首尾方向移动到另一个排号，实现对不同排集装的的装卸作业。传统意义上的岸桥作业不仅需要码头司机有很强的经验性，同时司机的工作环境也相当恶劣，而且也造成了码头人员上的浪费。
码头司机在中控室一个人可同时依次远程操控多台岸桥，但其大车换贝是依据海侧下横梁上20/40/45尺刻度线在显示屏上对称画4条线，根据线的对称性来进行大车对位，但由于摄像头无法保证百分百安装水平，显示器线与实际情况不可能保持相同，导致精确度不高，不可避免的造成了效率上的低下。
发明内容
针对现有技术中存在的大车换贝精度不高、效率低下的问题，本发明的目的是提供一种基于图像识别的岸桥大车引导***及方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于图像识别的岸桥大车引导***，包括图像获取设备、标定参照物、外参标志物、大车、处理设备。其中，外参标志物用以标定图像获取设备的世界坐标系与图像坐标系。利用两个图像获取设备分别采集标定参照物的图像并传输至处理设备，处理设备得到标定参照物的三维坐标信息。处理设备从采集到的图像中提取集装箱轮廓信息，计算集装箱的位置数据，并得到集装箱在图像坐标系与世界坐标系中的坐标转换关系，处理设备根据两个坐标系的关系计算出集装箱的实时位置，并根据实时位置控制大车进行换贝引导。
进一步地，外参标志物为圆形，其直径为30cm，水平和垂直方向相邻两个外参标志物的圆心距离为2m，且多个外参标志物呈3行2列排列。
进一步地，图像获取设备有两个，分别固定在大车海侧方向的左右大梁两侧。
进一步地，处理设备将图像获取设备的彩色图像转换为灰度图像，按照自适应阈值的方法得到二值化以后的图像，按照边缘提取算法提取目标集装箱的轮廓区域，从而提取集装箱的参考控制点的位置信息，并标记其重心点，然后进行双目匹配，得到集装箱的参考控制点的三维坐标信息。
进一步地，大车包括海侧和陆侧，标定参照物安装于大车海侧方向的地面，标定参照物处于图像获取设备的图像中心位置。
进一步地，处理设备对图像获取设备中的图像进行实时处理，将集装箱的图像坐标实时转换为世界坐标，并计算当前位置信息下，桥吊大车的中心线的图像位置关系，用来与集装箱中心线进行比对。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于图像识别的岸桥大车引导方法，包括以下步骤：在大车及其周边设置图像获取设备和标定参照物；利用外参标志物标定图像获取设备的世界坐标系与图像坐标系；利用两个图像获取设备分别采集标定参照物的图像，得到标定参照物的三维坐标信息；从采集到的图像中提取集装箱轮廓信息，计算集装箱的位置数据，并得到集装箱在图像坐标系与世界坐标系中的坐标转换关系；根据两个坐标系的关系计算出集装箱的实时位置，并根据实时位置控制大车进行换贝引导。
进一步地，还包括以下步骤：将图像获取设备的彩色图像转换为灰度图像，按照自适应阈值的方法得到二值化以后的图像，按照边缘提取算法提取目标集装箱的轮廓区域，从而提取集装箱的参考控制点的位置信息，并标记其重心点，然后进行双目匹配，得到集装箱的参考控制点的三维坐标信息。
进一步地，还包括以下步骤：对图像获取设备中的图像进行实时处理，将集装箱的图像坐标实时转换为世界坐标，并计算当前位置信息下，桥吊大车的中心线的图像位置关系，用来与集装箱中心线进行比对。
进一步地，标定参照物处于图像获取设备的图像中心位置。
在上述技术方案中，本发明的基于图像识别的岸桥大车引导***及方法不仅改善了码头司机的工作环境，降低了员工的人力成本，而且提高了港口的作业效率，还能够提高码头集装箱港口的竞争力。
附图说明
图1是本发明的设备安装示意图；
图2是外参标志物的示意图；
图3是本发明的设备逻辑框图；
图4是本发明的设备运行模型图；
图5是本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例进一步说明本发明的技术方案。
参照图1，本发明首先公开一种基于图像识别的岸桥大车引导***，其主要设备包括图像获取设备2、标定参照物(或简称为“参照物”)、外参标志物1、大车3、处理设备。本发明的***使用基于图像处理的目标识别传感器***。目标识别传感器***指的是通过机器视觉传感器(例如图像获取设备2和激光器)摄取目标的图像信息和空间距离信息，利用两个图像获取设备2分别采集标定参照物的图像并传输至处理设备，处理设备得到标定参照物的三维坐标信息。传给专用的处理设备(例如图像处理模块和数据处理模块)，经过处理后提取目标的特征，根据目标特征进行视频图像分析，从而对大车3做出运动控制。
具体来说，本发明首先利用外参标志物1标定图像获取设备2的世界坐标系与图像坐标系。通过安装在大车3左右大梁上的两个图像获取设备2(摄像头)分别采集标定参照物的图像(即拍摄船舱中集装箱4的图像)，得到标定参照物的三维坐标信息。
随后，图像获取设备2从采集到的图像中提取集装箱4的轮廓信息，即获得包括集装箱4的箱体、集装箱4的轮廓等在内的视频/图像信息，并传输至处理设备。
然后，处理设备经过图像处理技术将图像中的参照物检测出来，计算其在图像中的坐标，提取集装箱4的轮廓信息。根据图像坐标系与双目坐标系之间的标定关系，将参照物的图像坐标其转换为双目视觉***的的相机坐标，从而计算出集装箱4的箱体在视觉***中的绝对位置，再根据相机在桥吊大车3上的安装外部参数，计算出大车3行进距离与船舱内集装箱4的相对偏移关系，根据该偏移数据来控制桥吊的行进操作，实现大车3的换贝引导操作。
在本发明中，图像获取设备2可以是相机、摄像头等，处理设备可以是图像处理模块、数据处理模块、PLC、工控机等及其任意组合。上述选择仅仅为本发明的若干可选实施方式，并非作为本发明的限制。
进一步参照图1，大车3包括海侧和陆侧，标定参照物安装于大车3海侧方向的地面，标定参照物处于图像获取设备2的图像中心位置。图像获取设备2有两个，分别固定在大车3海侧方向的左右大梁两侧。
如图2所示，外参标志物1为圆形，其直径为30cm，水平和垂直方向相邻两个外参标志物1的圆心距离为2m，且多个外参标志物1呈3行2列排列，共6个外参标志物1，每一个外参标志物1的位置为一个标志点。
作为本发明的一种实施方式，如图3和图4所示，设备1是安装于地面上的若干标志物，是构成基于图像处理的大车换贝引导***的核心标定元件，主要是对设备2进行整体***标定使用。
设备2是采用短焦距广角智能摄像机，主要左右两个构成，拥有较大的视野范围，安装于可上下旋转调节，左右旋转调节设计的防水罩支架外壳里面，以方便现场摄像机拍摄角度的调节，能够做到对船舶贝位中的集装箱4的全貌拍摄。将摄像机及其防水罩支架外壳安装到如图1所示的位置，可做到对作业范围的全面监控拍摄。
设备3是工控机或者嵌入式运算主板等运算处理单元，对设备2采集的视频照片进行实时处理，然后输出运算结果给大车行走PLC。
设备4是大车行走控制器PLC，接受设备3输出的结果，对大车的行走提供驱动控制信号。
另一方面，如图5所示，本发明还公开了对应上述基于图像识别的岸桥大车引导***的方法，包括以下的各个步骤：
S1：标定参照物的安装和调试。
参照物是无源且反射明显的市场上可以买到的标准件。将无源反光参照物按一定分布安装在桥吊海侧边缘附近(优选地，均匀的分布在桥吊大车的海侧方向的地面，其横向间距大约4米)，使得参照物与船舱内集装箱能够同时处于相机的视野范围内，并且保证参照物能被左右两个相机同时拍摄到。
S2：双目摄像机支架的安装。
将两个摄像机(或相机)分别固定在桥吊大车海侧方向的左右大梁两侧，摄像机安装于可上下旋转调节，左右旋转调节设计的防水罩支架外壳里面，以方便现场摄像机拍摄角度的调节。调节支架安装角度，使得船舱该贝位范围在图像的成像视野中处于中心位置，且至少拍摄到该贝位4个明显的集装箱。左右调节摄像机，使参照物在摄像机所拍摄图像的中心位置。
S3：摄像机标定。
将外参标志物摆放于大车坐标系下的固定间距位置，利用安装好的摄像机采集外参标志物图像，标定出摄像机坐标系与大车坐标系之间的外参参数，即旋转参数与平移参数。根据外参参数将图像坐标与世界坐标系中的坐标进行转换，建立世界坐标系与图像坐标系之间的对应关系。外参标志物的世界坐标系与图像坐标系中的坐标完成一一对应的关系后，即确定了摄像机在当前姿态下的成像关系。
在本发明中，外参标志物用以标定图像获取设备的世界坐标系与图像坐标系。外参标志物作为标定的标准，其自身尺寸及位置关系是明确的，可通过莱卡测距仪获得其准确的位置信息，根据应用场景的范围不同，可将标志物间距进行不同的定义。
S4：参照物的检测。
利用两个图像获取设备分别采集标定参照物的图像并传输至处理设备，处理设备得到标定参照物的三维坐标信息。
具体来说，两个摄像机分别采集参照物的图像，并传输给工控机图像处理模块，再将两个摄像机所采集到的贝位中的集装箱图像分别进行处理。工控机首先将原始的彩色图像转换为8位灰度图像，按照OTSU自适应阈值的方法进行图像二值化处理。得到二值化后的图像之后，求取梯度并用形态学对根据参照物的特征进行连通域处理，然后求取连通域的边缘轮廓信息。然后，按照边缘提取算法提取目标集装箱的轮廓区域，从而提取目标集装箱的参考控制点的位置信息，并标记其重心点。最后进行双目匹配，得到该参考控制点的三维坐标信息。
S5：重复S4步骤。
S6：参照图4，工控机从采集到的图像中提取集装箱轮廓信息，计算集装箱位置数据，处理得到的集装箱在图像中的坐标与世界坐标坐标转换关系。
具体来说，工控机或者嵌入式运算主板等运算处理单元对上述步骤中的视频照片进行实时处理，将集装箱参照物的图像坐标实时的转换为世界坐标，并计算当前位置信息下，桥吊大车的中心线的图像位置关系，用来与集装箱中心线进行比对。
S7：运动控制PLC将得到的偏差信号进行桥吊自动换贝引导。
PLC根据两个坐标的关系计算出集装箱实时位置关系，并在图像中显示出来，与图像中提示的参考基准位对齐，达到控制桥吊换贝引导的操作。
综上所述，本发明结合了图像识别和利用参照体测距的优点，综合运用了集装箱体在双目图像中的信息。本发明的***和方法所依据的信息是三维空间上的图像信息，即从左右图像信息中提炼出一个位置信息，因此，它可以克服各种各样的干扰信号，获得稳定且可靠的测量结果。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的岸桥大车引导***，其特征在于，包括：
图像获取设备、标定参照物、外参标志物、大车、处理设备；
所述外参标志物用以标定所述图像获取设备的世界坐标系与图像坐标系；
利用两个图像获取设备分别采集标定参照物的图像并传输至所述处理设备，所述处理设备得到所述标定参照物的三维坐标信息；
所述处理设备从采集到的图像中提取集装箱轮廓信息，计算集装箱的位置数据，并得到集装箱在图像坐标系与世界坐标系中的坐标转换关系；
处理设备根据两个坐标系的关系计算出集装箱的实时位置，并根据所述实时位置控制大车进行换贝引导。
2.如权利要求1所述的基于图像识别的岸桥大车引导***，其特征在于，所述外参标志物为圆形，其直径为30cm，水平和垂直方向相邻两个外参标志物的圆心距离为2m，且多个外参标志物呈3行2列排列。
3.如权利要求1所述的基于图像识别的岸桥大车引导***，其特征在于，所述大车包括海侧和陆侧，所述标定参照物安装于所述大车海侧方向的地面，所述标定参照物处于图像获取设备的图像中心位置。
4.如权利要求3所述的基于图像识别的岸桥大车引导***，其特征在于，所述图像获取设备有两个，分别固定在大车海侧方向的左右大梁两侧。
5.如权利要求1所述的基于图像识别的岸桥大车引导***，其特征在于，所述处理设备将图像获取设备的彩色图像转换为灰度图像，按照自适应阈值的方法得到二值化以后的图像，按照边缘提取算法提取目标集装箱的轮廓区域，从而提取集装箱的参考控制点的位置信息，并标记其重心点，然后进行双目匹配，得到所述集装箱的参考控制点的三维坐标信息。
6.如权利要求1所述的基于图像识别的岸桥大车引导***，其特征在于，所述处理设备对图像获取设备中的图像进行实时处理，将集装箱的图像坐标实时转换为世界坐标，并计算当前位置信息下，桥吊大车的中心线的图像位置关系，用来与集装箱中心线进行比对。
7.一种基于图像识别的岸桥大车引导方法，其特征在于，包括以下步骤：
在大车及其周边设置图像获取设备和标定参照物；
利用外参标志物标定所述图像获取设备的世界坐标系与图像坐标系；
利用两个图像获取设备分别采集标定参照物的图像，得到所述标定参照物的三维坐标信息；
从采集到的图像中提取集装箱轮廓信息，计算集装箱的位置数据，并得到集装箱在图像坐标系与世界坐标系中的坐标转换关系；
根据两个坐标系的关系计算出集装箱的实时位置，并根据所述实时位置控制大车进行换贝引导。
8.如权利要求7所述的基于图像识别的岸桥大车引导方法，其特征在于，还包括以下步骤：
将图像获取设备的彩色图像转换为灰度图像，按照自适应阈值的方法得到二值化以后的图像，按照边缘提取算法提取目标集装箱的轮廓区域，从而提取集装箱的参考控制点的位置信息，并标记其重心点，然后进行双目匹配，得到所述集装箱的参考控制点的三维坐标信息。
9.如权利要求7所述的基于图像识别的岸桥大车引导方法，其特征在于，还包括以下步骤：
对图像获取设备中的图像进行实时处理，将集装箱的图像坐标实时转换为世界坐标，并计算当前位置信息下，桥吊大车的中心线的图像位置关系，用来与集装箱中心线进行比对。
10.如权利要求7所述的基于图像识别的岸桥大车引导方法，其特征在于，所述标定参照物处于图像获取设备的图像中心位置。
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