(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210807894.X (22)申请日 2022.07.11 (71)申请人 南京中车浦镇工业物流有限公司 地址 210000 江苏省南京市江北新区泰山 园区浦珠北路68号 (72)发明人 陈长健　卢艳华　邱超　庄思越　 崔刘帅　王光辉　郭浩　孙远　 袁穆　 (74)专利代理 机构 南京同泽专利事务所(特殊 普通合伙) 32245 专利代理师 蔡晶晶 (51)Int.Cl. G06K 7/14(2006.01) G06K 7/10(2006.01) G06T 19/00(2011.01)G06V 20/20(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 基于AR与枪球联动的高位物料 可视化方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体涉及基 于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 该方法 包括： 获取物料架上物料的全局图像及其上的高 位物料图像， 获取物料的条码图像及条码图像的 中条码线与水平方向的夹角值， 获取条码图像的 边缘图像的霍夫图像， 计算霍夫图像中霍夫点的 极角值与夹角值的差值绝对值， 计算霍夫点属于 条码图像中条码线的概率值， 确定条码线对应的 目标霍夫点， 对目标霍夫点进行聚类得到最终霍 夫点并得到其对应的最终条码线， 对最终条码线 的像素点进行二值化， 将二值化后的二值图像对 应的物料信息投影至全局图像中对应的物料区 域并传输至AR眼镜进行可视化， 本发明提高了物 料信息获取的精度， 进而提高了物料信息可视化 的准确度。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115169375 A 2022.10.11 CN 115169375 A 1.基于AR与枪球联动的高位物料 可视化方法， 其特 征在于， 该 方法包括： 获取物料架上 所有物料的全局图像及物料架上的高位物料图像； 获取高位物料图像中每个物料的条码图像， 并获取条码图像的中条码线与 水平方向的 夹角值； 获取条码图像的边缘图像并得到边缘图像的霍夫图像， 并获取霍夫图像中各个霍夫点 的极角值， 计算霍夫点的极角值与该霍夫点对应的条码线与水平方向的夹角值的差值绝对 值； 获取霍夫图像中各个霍夫点的霍夫值， 根据每个霍夫点对应的霍夫值、 差值绝对值计 算每个霍夫点属于条码图像中条码线的概 率值； 根据每个霍夫点属于条码图像中条码线的概率值确定所有条码线对应的目标霍夫点， 对所有目标霍夫点进 行密度聚类得到多个目标霍夫点类别， 将每个目标霍夫点类别中的中 心点对应的目标霍夫点作为 最终霍夫点， 获取每 个最终霍夫点对应的最终条码线； 计算每两条相邻的最终条码线之间的平均 灰度值， 根据每个平均灰度值对其对应的两 条相邻的最终条码线上 的像素点进行二值化， 并得到条码图像的二值图像， 获取二值图像 对应的物料信息； 将每个二值图像对应的物料信息投影至全局图像中对应的物料区域并传输至AR眼镜 进行可视化。 2.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 获取 物料架上 所有物料的全局图像及物料架上的高位物料图像的步骤 包括： 采用枪式相机采集物料架上 所有物料的全局图像； 采用智能球 摄像机获取物料架上高位物料图像。 3.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 利用 模板匹配的方法获取高位物料图像中每 个物料上的条码图像。 4.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 获取 条码图像的中条码线与水平方向的夹角值的步骤 包括： 获取条码图像的边 缘图像； 获取边缘图像中的所有连通 域， 并获取每 个连通域的中心点 坐标； 根据所有连通域的中心点坐标利用主成分分析算法得到最小特征值对应的目标主成 分方向； 对目标主成分方向进行奇异值分解得到第一特 征值和第二特 征值； 将第一特 征值与第二特 征值的比值作为条码图像中的条码线的斜 率； 根据条码线的斜 率得到条码线与水平方向的夹角值。 5.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 霍夫 点对应的霍夫值 为霍夫点对应的条码线经 过边缘图像中有值像素点个数。 6.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 根据 每个霍夫点对应的霍夫值、 差值绝对值计算每个霍夫点属于条码图像中条码线的概率值的 公式： Pn＝exp(‑Cn)×fn 式中， Pn表示霍夫点 n属于条码图像中条码线的概 率值；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169375 A 2Cn表示霍夫点 n的极角值与霍夫点 n对应的条码线与水平方向的夹角值的差值 绝对值； fn表示霍夫点 n的霍夫值。 7.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 根据 每个霍夫点属于条码图像中条码线的概率值确定所有条码线对应的目标霍夫点的步骤包 括： 对所有霍夫点对应的属于条码图像中条码线的概 率值进行二分类； 分别获取两个分类内概 率值的平均值； 将两个分类对应的平均值中大的平均值对应的霍夫点记为目标霍夫点， 反之， 则记为 噪声点。 8.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 利用 DBSCAN算法密度聚类对所有目标霍夫点进行密度聚类得到多个目标霍夫点类别。 9.根据权利要求1所述的基于AR与枪球联动的高位物料可视化方法， 其特征在于， 根据 每个平均灰度值对其对应的两条相邻的最终条码线上的像素点进行二 值化的步骤 包括： 根据每个平均灰度值对其对应的两条相邻的最终条码线上的像素点进行二分类得到 两类像素点； 将两类像素点中像素点灰度值大于平均灰度值的像素点类别中像素点的灰度值置为 1； 将两类像素点中像素点灰度值小于平均灰度值的像素点类别中像素点的灰度值置为 0。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169375 A 3