一種基于視覺掃描的船槽定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于計算機(jī)視覺技術(shù)和圖像處理結(jié)合技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種用于船舶集 裝箱裝卸的基于視覺掃描的船槽定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化和外貿(mào)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，集裝箱運輸逐漸成為了當(dāng)今航運的 必然發(fā)展方向。集裝箱碼頭、港口的運輸主要包括集裝箱堆放、集裝箱運輸、集裝箱裝卸作 業(yè)，其中的集裝箱的裝卸效率直接影響到船公司和港口裝卸的市場競爭力，隨著集裝箱運 輸量的不斷增長和集裝箱船的噸位增加，集裝箱碼頭的裝卸效率必須要得到提高，增強(qiáng)集 裝箱裝卸的自動化是提高集裝箱裝卸效率的有效途徑之一，其核屯、部分就是對船舶集裝箱 導(dǎo)軌定位(船槽)和箱體定位，進(jìn)而引導(dǎo)起重機(jī)吊具的抓取、裝卸等后續(xù)作業(yè)。
[0003] 為了實現(xiàn)集裝箱運輸?shù)淖詣踊?，提高碼頭集裝箱裝卸效率W及安全性，該領(lǐng)域的 相關(guān)國內(nèi)外研究者對此都有研究，其中與本發(fā)明最接近的技術(shù)方案包括:發(fā)明專利（申請 號：201410400655.8，名稱:一種集裝箱裝、卸船操作方法、裝船操作系統(tǒng)）中提出一種結(jié)合 第一終端和第二終端互相協(xié)作的集裝箱裝卸方法，集裝箱裝卸主要是通過助理人員所在的 第一終端將船上的信息確認(rèn)清楚后，把位置信息傳送給圖形化服務(wù)器，岸橋操作人員通過 第二終端獲取圖形化服務(wù)器中的位置信息，再進(jìn)行集裝箱的裝卸，該方法在整個集裝箱的 裝卸過程中太過依賴于工作人員的經(jīng)驗;發(fā)明專利（申請?zhí)?DE10107048,名稱:一種集裝箱 起重機(jī)裝卸的方法）中提出一種方便起重機(jī)駕駛員進(jìn)行集裝箱裝卸的方法，駕駛員可通過 觀察監(jiān)視器操作觸摸屏，使起重機(jī)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)位置，該方法雖然便利了操作，但在 裝卸集裝箱時依賴于工作人員操作熟練程度；
[0004] 綜上所述，在實現(xiàn)船舶集裝箱的裝卸時，現(xiàn)有的方法無法完全脫離集裝箱本身進(jìn) 行操作，并且過多依賴于操作人員的經(jīng)驗，特別是在船舶為空船時，怎樣精確地將集裝箱放 置在指定的船槽位置，運對于整個集裝箱裝卸是一個至關(guān)重要的工作，本發(fā)明針對運一不 足提出了一種基于視覺掃描的船槽定位方法。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0005] 針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于視覺掃描的船 槽定位方法，該方法極大方便了司機(jī)遠(yuǎn)程操控船舶的集裝箱裝卸作業(yè)，提升了船舶集裝箱 裝卸數(shù)字化和智能化水平，提高作業(yè)效率并提高集裝箱裝卸工作的安全性。
[0006] 本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：
[0007] 所述的一種基于視覺掃描的船槽定位方法，包括集裝箱船槽艙位掃描、船槽艙位 圖像拼接、圖像預(yù)處理與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)船槽邊緣檢測、船槽艙位邊緣直線檢測、船槽艙位分段 及船槽定位，
[0008] 所述集裝箱船槽艙位掃描：當(dāng)需要進(jìn)行集裝箱裝卸時，首先使用已標(biāo)定完成的雙 目視覺系統(tǒng)，W集裝箱船靠岸一側(cè)為起點，逐漸移動吊具并不斷拍攝船槽艙位圖像，直到吊 具到達(dá)船體另一側(cè)為止，結(jié)果得到一組有序的船槽艙位圖像f={fi Ii = I，2，一n}，其中n為 圖像數(shù)量，fi表示第i張圖像；
[0009] 所述船槽艙位圖像拼接:實時在移動吊具拍攝船槽艙位圖像的過程中，圖像拼接 算法實時地拼接相鄰的兩張圖像，最后得到一組雙目攝像頭的完整的船槽艙位圖Fi;
[0010] 所述圖像預(yù)處理與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)船槽邊緣檢測:對經(jīng)過圖像拼接得到的船槽艙位圖 像Fi進(jìn)行圖像灰度化處理、圖像去噪聲處理、圖像銳化處理W及圖像高斯平滑處理，進(jìn)一步 利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測方法對圖像Fi進(jìn)行邊緣檢測，根據(jù)式子（1)，得到邊緣圖像G:
[00"]
識
[0012] 其中0<P<1，A G = Gmax-Gmin，Gmax = Hiax {Gl ,62}，Gmin = Hlin (Gl，〇2}，ei、62 和63 表示 形態(tài)學(xué)檢測用到的結(jié)構(gòu)元素，"0 "表示腐蝕操作，"? "表示膨脹操作，"0"表示開運算操作， "?"表示閉運算操作；
[0013] 所述船槽艙位邊緣直線檢測：利用霍夫變換直線檢測方法對船槽艙位邊緣圖像G 進(jìn)行直線檢測，得到直線集合L=化J Ij = I，2,…，m}，m為檢測的直線總數(shù);進(jìn)一步對直線集 合L進(jìn)行直線過濾，分別得到船槽艙位邊緣水平線化和船槽艙位邊緣垂直線Lvi和Lv2，再計 算水平直線和垂直直線的交點，結(jié)果得到P= {Pi，P2}，其中Pi為直線化和直線Lvi的交點，P2 為直線化和直線LV2的交點，重復(fù)船槽艙位圖像拼接、圖像預(yù)處理與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)船槽邊緣檢 測及船槽艙位邊緣直線檢測步驟，得到另外一組雙目攝像頭的船槽艙位圖像F2中的船槽艙 位水平邊緣直線和垂直邊緣直線，進(jìn)一步得圖像F2中的直線交點P3和P4,其中點P3與點Pl對 應(yīng)，點P4和點P2對應(yīng)，運四個點構(gòu)成了船槽艙位的整體邊緣輪廓；
[0014] 所述船槽艙位分段及船槽定位:根據(jù)船槽安裝工藝的標(biāo)準(zhǔn)，量出船槽的實際寬度 為length,根據(jù)式(2)，利用船槽艙位的四個頂點口1爪爪、口4計算出船槽艙位的長度0:
[0015]
(2)
[0016] 其中IPlPsI為點Pl到P2的距離，IP3P4I為點P3到點P4的距離，得到的四個頂點用于標(biāo) 識船槽的具體位置，即能定位船槽。
[0017] 所述的一種基于視覺掃描的船槽定位方法，其特征在于所述船槽艙位圖像拼接具 體步驟如下：
[0018] 步驟1.1:當(dāng)船槽艙位圖像序列f中有兩張船槽艙位圖像時，就啟動圖像拼接算法； [0019]步驟1.2:從圖像序列帥獲取相鄰的兩張船槽艙位圖像fi和f2,再分別利用SIFT算 法提取圖像的SIFT特征；
[0020] 步驟1.3:利用K-D Tree和BBN算法，對步驟1.2提取的兩張船槽艙位圖的SIFT特征 匹配點進(jìn)行查詢；
[0021] 步驟1.4:利用RANSAC算法篩選步驟1.3所查詢的特征匹配點并計算變換矩陣H，該 變換矩陣表示兩張圖像的重疊區(qū)域；
[0022] 步驟1.5:利用步驟1.4得到的變換矩陣H、圖像fi和f2進(jìn)行圖像拼接，得到拼接圖 Fi，并將圖像拼接過程分為=部分：（1)取圖像f2經(jīng)變換矩陣H變換生成一張新圖像作為拼接 圖Fi的初始圖像；（2)取圖像fi和圖像f2重疊區(qū)域的加權(quán)平均作為拼接圖像Fi的中間部分； (3)取圖像fi去掉重疊區(qū)域的剩余部分作為拼接圖像Fi的左邊部分，其中加權(quán)平均的權(quán)重選 擇根據(jù)圖像fi和f2重疊區(qū)域的寬度W及重疊區(qū)域中的點到重疊區(qū)域左邊界和右邊界的距離 來計算重疊區(qū)域的像素值PixelF,具體見式(3):
[0023]觀
[0024] 其中山為圖像重疊區(qū)
域中的點到左進(jìn)界的距離，Cb為圖像重疊區(qū)域中的點到右邊 界的距離，Aw//,為重疊區(qū)域中的點在圖像f沖的像素值，Pbe//為重疊區(qū)域中的點在圖像 f 2中的像素值。
[0025] 所述的一種基于視覺掃描的船槽定位方法，其特征在于所述船槽艙位邊緣直線檢 測具體步驟如下：
[0026] 步驟2.1:對船槽邊緣的水平線進(jìn)行檢測，首先通過判斷直線以的斜率，過濾直線 斜率不滿足IKI < 0.087的直線，得到直線候選集合Lsh=化Shk I k= 1，2，…，化}，Nh為過濾后 直線的總數(shù);其次把直線候選集合Lsh中斜率相同的且平行直線之間的距