一种基于ArUco码的整车木材检尺系统及其方法与流程

技术特征：
1.一种基于aruco码的整车木材检尺系统，其特征在于：其包括aruco码模块、服务器模块以及与服务器模块连接的图像获取标定模块、深度学习模块、材积计算模块和用户操作模块；aruco码模块为已知边长大小的印有aruco码的pvc板，aruco码模块用于校准所拍摄照片以及获取所拍摄照片中单位像素的实际长度；图像获取以及标定模块包括图像获取部分和标定部分，图像获取部分提供工业相机以拍摄木材车头以及车尾照片，标定部分提供黑白格标定板以及开源相机参数标定程序；服务器模块用于存贮和管理木材拍摄图片、部署材积计算算法、存储材积信息数据库以及用户操作界面；深度学习模块进行模型训练以用于识别木材端面，生成木材分割的掩码图，用于后续木材计数以及计算材积；材积计算模块包括aruco码检测程序以及所开发的材积计算程序，用户操作模块提供网页界面，并通过网页界面向用户提供查看木材材积信息、漏检木材的标记及重新存储至数据库的功能。2.根据权利要求1所述的—种基于aruco码的整车木材检尺系统，其特征在于：图像获取以及标定模块包括分别固定于龙门架上的两个八百万工业相机。3.根据权利要求1所述的—种基于aruco码的整车木材检尺系统，其特征在于：黑白格标定板为16*10的黑白格标定板。4.根据权利要求1所述的—种基于aruco码的整车木材检尺系统，其特征在于：服务器模块为腾讯云服务器、阿里云服务器或者谷歌云服务器。5.根据权利要求1所述的—种基于aruco码的整车木材检尺系统，其特征在于：深度学习模块搭载的模型为改进的mask-rcnn实例分割模型。6.一种基于aruco码的整车木材检尺方法，采用权利要求1至5之一所述的—种基于aruco码的整车木材检尺系统，其特征在于：方法包括以下步骤：步骤1，将工业相机固定于龙门架上，并对工业相机进行相机内外参数的标定；步骤2，拍摄带有aruco码的待测图片并上传至服务器模块，步骤3，深度学习模块获取待测图片并利于预先训练好的模型识别木材端面，生成木材的掩码图；步骤4，材积计算模块识别aruco码在待测图片中的位置，并以aruco码为参照物计算得到相机所拍摄待测图片中每像素的实际长度；步骤5，材积计算模块获取木材的掩码图并通过圆拟合或者椭圆拟合，计算出拟合后木材掩码图中每根木材端面在所待测图片中直径或最小径所占像素长度，并结合每像素的实际长度计算得到对应的检尺长；步骤6，将检尺长和利用aruco码所得到的木材的检尺径代入标准材积计算公式计算出对应的木材材积，将所生成的木材材积信息保存至部署于服务器端的数据库中。7.根据权利要求6所述的—种基于aruco码的整车木材检尺方法，其特征在于：步骤1中在正式获取照片之前需要使用标定板拍摄二十至三十张图片用于获取相机内外参数；即拍摄带有手持标定板的木材图像，标定板与木材端面贴近并保持平行，手部不遮挡标定板内部黑白格区域。
8.根据权利要求6所述的—种基于aruco码的整车木材检尺方法，其特征在于：步骤3中模型的预先训练步骤如下：步骤3-1，采集不少于300张的不同拍摄条件下的木材图片，步骤3-2，剔除模糊以及被树枝严重遮挡的图片后保留150张清晰图片，步骤3-3，图片中所有木材使用多边形标注工具对木材轮廓进行标注，步骤3-4，训练模型基于标注的木材图片进行学习木材轮廓特征的训练。9.根据权利要求8所述的—种基于aruco码的整车木材检尺方法，其特征在于：步骤3-3中使用标注软件对图片中所有木材使用多边形标注工具对木材轮廓进行标注。10.根据权利要求6所述的—种基于aruco码的整车木材检尺方法，其特征在于：步骤4的具体步骤如下：步骤4-1，材积计算模块通过aruco码检测程序得到aruco码的四个角在待测图片中的位置，步骤4-2，将aruco码经过透视变换操作矫正位置；步骤4-3，基于aruco码的长度以及aruco码在图片中的所占的像素值，计算待测图片中每像素的实际长度。

技术总结
本发明公开—种基于ArUco码的整车木材检尺系统及其方法，图像获取、标定模块将标定参数，摄像头所获取图像上传至服务器，深度学习模块用于识别木材端面，生成木材分割的掩码图，用于后续木材计数以及计算材积等操作；材积计算模块由ArUco码检测程序以及材积计算程序构成；用户操作系统为主要用于对识别到的木材材积信息进行查漏补缺。在木材装卸工程中，木材端面会出现树叶遮挡等问题，因此所部署的木材识别模型无法做到百分之百完全识别到所有木材，针对漏检误检的木材，需要在人机交互界面进行简单的查漏补缺操作。本发明解放人力提高检尺效率并提高林木材积的计算精度。提高检尺效率并提高林木材积的计算精度。提高检尺效率并提高林木材积的计算精度。


技术研发人员：郑积仕 张世文 孔令华 丁志刚 杨攀 余鸿晖 李少艺 郑俊杰
受保护的技术使用者：福建金森林业股份有限公司
技术研发日：2021.12.14
技术公布日：2022/3/18