基于传送带的包裹包装尺寸测量系统及方法

1.本发明涉及快递技术领域，尤其涉及一种基于传送带的包裹包装尺寸测量系统及方法。


背景技术：

2.随着我国快递物流的迅速发展，越来越多的城市有快递包裹的流通，物流行业需要快速获取包裹的尺寸体积用于核算运输费用、优化仓储空间，但是传统的非接触设备往往体积庞大、价格高昂，仅适用于转运集散中心等大型场所。在一般的快递站或物流人员上门取件时，往往仅能依靠手工测量包裹的尺寸体积，效率低下，将包裹包装时，难以很好的对应外包装盒。存放快递时，在类似丰巢代收点，经常会有大空间存放小包裹的情况，导致空间利用率不足。
3.近年来，国内外学术界、工业界提出了很多研究便捷、小型化的包裹测量的方案。其中，发明专利(发明人：陈中悦；邓伟业；张子琪；蒋婧玮；井开；裘红翠，申请号：cn202110700467.7，名称：一种基于双目的包裹体积测量方法)公开了一种基于双目的包裹体积测量方法，使用双目相机获取待测包裹原始图像，并进行双目校正，最终得到待测包裹的长、宽、高和待测包裹体积。但这种方法只能测量非常规则的包裹，且包裹不能太小。因此，如何开发一种能够测量不规则包裹的包裹尺寸测量系统是亟待解决的难题之一。


技术实现要素：

4.为了解决背景技术中提到的至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种基于传送带的包裹包装尺寸测量系统及方法，能够测量任意摆放，任意形状的包裹且操作方便。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.一种基于传送带的包裹包装尺寸测量系统，包括：
7.传送带，用于输送待测包裹；
8.激光雷达，设置于所述传送带上方，用于获取传送带和待测包裹的点云数据；
9.上位机，拟合传送带的点云数据得到传送带所在的第一平面，将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，保留旋转矩阵以及第二平面所在第一z坐标值；将待测包裹的点云数据结合所述旋转矩阵计算得到旋转后的点云坐标集合，根据所述点云坐标集合确定包裹最高点的第二z坐标值；拟合待测包裹四个周侧平面的直线，判断待测包裹的形状是否规则，若规则，则以两两相对平面的直线的距离分别记为包装的长和宽，第二z坐标值和第一z坐标值的差值作为包装的高；若不规则，则以最小包络矩形算法计算出包装的长和宽，第二z坐标值和第一z坐标值的差值作为包装的高。
10.进一步的，所述旋转矩阵的计算方法如下：拟合所述第一平面ax by cz d＝0，令矩阵t＝[a b c]，构建旋转矩阵r将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，求解tr＝[0 0 1]，即可得到旋转矩阵r。
[0011]
进一步的，所述第二z坐标值的确定方法如下：
[0012]
t1，遍历点云坐标集合找到最大z坐标值；
[0013]
t2，统计点云坐标集合内的坐标的z坐标值在最大z坐标值以下一定步长范围内的数量；
[0014]
t3，若所述数量小于设定的数量阈值，则将最大z坐标值减去所述步长，作为新的最大z坐标值，回到t1循环计算，否则所述最大z坐标值即为第二z坐标值。
[0015]
进一步的，在所述t1之前，还对所述点云坐标集合进行筛选，提取z坐标值大于第一z坐标值加上一定高度的坐标构成新的点云坐标集合。
[0016]
进一步的，所述待测包裹的形状是否规则的判断方法如下：
[0017]
pd1，计算点云坐标集合中x坐标值的中位数和y坐标值的中位数；
[0018]
pd2，遍历点云坐标集合，找到x坐标值的中位数所在平面周围的点云坐标，取最小y坐标值和最大y坐标值；找到y坐标值的中位数所在平面周围的点云坐标，取最小x坐标值和最大x坐标值；
[0019]
pd3，再次遍历点云坐标集合，分别取所述最小y坐标值、最大y坐标值、最小x坐标值、最大x坐标值所在的平面周围的点云坐标，拟合4条分别代表了待测包裹四个周侧平面的直线；
[0020]
pd4，分别判断点云坐标集合中位于4条直线附近的点的个数和用于拟合4条直线的点云坐标中位于4条直线附近的点的个数的变化幅度是否小于10％，若都小于10％，则待测包裹是规则包裹，否则是不规则包裹。
[0021]
一种基于传送带的包裹包装尺寸测量方法，包括以下步骤：
[0022]
s1，获取传送带的点云数据；
[0023]
s2，拟合传送带的点云数据得到传送带所在的第一平面，将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，保留旋转矩阵以及第二平面所在第一z坐标值；
[0024]
s3，获取待测包裹的点云数据；
[0025]
s4，将待测包裹的点云数据结合所述旋转矩阵计算得到旋转后的点云坐标集合，根据所述点云坐标集合确定包裹最高点的第二z坐标值；
[0026]
s5，拟合待测包裹四个周侧平面的直线，判断待测包裹的形状是否规则；
[0027]
s6，若规则，则以两两相对平面的直线的距离分别记为包装的长和宽，第二z坐标值和第一z坐标值的差值作为包装的高；若不规则，则以最小包络矩形算法计算出包装的长和宽，第二z坐标值和第一z坐标值的差值作为包装的高。
[0028]
进一步的，所述旋转矩阵的计算方法如下：拟合所述第一平面ax by cz d＝0，令矩阵t＝[a b c]，构建旋转矩阵r将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，求解tr＝[0 0 1]，即可得到旋转矩阵r。
[0029]
进一步的，所述第二z坐标值的确定方法如下：
[0030]
t1，遍历点云坐标集合找到最大z坐标值；
[0031]
t2，统计点云坐标集合内的坐标的z坐标值在最大z坐标值以下一定步长范围内的数量；
[0032]
t3，若所述数量小于设定的数量阈值，则将最大z坐标值减去所述步长，作为新的最大z坐标值，回到t1循环计算，否则所述最大z坐标值即为第二z坐标值。
[0033]
进一步的，在所述t1之前，还对所述点云坐标集合进行筛选，提取z坐标值大于第
一z坐标值加上一定高度的坐标构成新的点云坐标集合。
[0034]
进一步的，所述待测包裹的形状是否规则的判断方法如下：
[0035]
pd1，计算点云坐标集合中x坐标值的中位数和y坐标值的中位数；
[0036]
pd2，遍历点云坐标集合，找到x坐标值的中位数所在平面周围的点云坐标，取最小y坐标值和最大y坐标值；找到y坐标值的中位数所在平面周围的点云坐标，取最小x坐标值和最大x坐标值；
[0037]
pd3，再次遍历点云坐标集合，分别取所述最小y坐标值、最大y坐标值、最小x坐标值、最大x坐标值所在的平面周围的点云坐标，拟合4条分别代表了待测包裹四个周侧平面的直线；
[0038]
pd4，分别判断点云坐标集合中位于4条直线附近的点的个数和用于拟合4条直线的点云坐标中位于4条直线附近的点的个数的变化幅度是否小于10％，若都小于10％，则待测包裹是规则包裹，否则是不规则包裹。
[0039]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0040]
本发明的系统由传送带、上位机组成，传送带输送待测包裹，激光雷达用于检测传送带和待测包裹的外轮廓的点云数据，最终通过上位机对点云数据的分析，对包裹的形状是否规则进行判断，并分别计算规则包裹和不规则包裹的包装尺寸；相较于现有技术，本发明的待测包裹可以是任意的形状和摆放方式，且操作简单。
附图说明
[0041]
图1为本发明一实施例的系统结构示意图。
[0042]
图2为本发明一实施例的整体方法流程图。
[0043]
图3为本发明一实施例的第二z坐标值的确定方法示意图。
[0044]
图4为本发明一实施例的待测包裹的形状是否规则的判断示意图。
[0045]
图中：1、传送带；2、激光雷达；3、上位机；4、安装支架。
具体实施方式
[0046]
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
实施例一：
[0048]
请参阅图1，本实施例提供一种基于传送带的包裹包装尺寸测量系统，包括：
[0049]
传送带1，用于输送待测包裹；
[0050]
激光雷达2，设置于所述传送带1上方，用于获取传送带和待测包裹的点云数据，具体的，传送带1的上方架设有安装支架4，所述激光雷达2固定安装于所述安装支架4上。
[0051]
上位机3，执行以下步骤：
[0052]
使用最小二乘法拟合传送带的点云数据得到传送带所在的第一平面ax by cz d＝0，将所述第一平面ax by cz d＝0旋转至平行于yox平面的第二平面，保留旋转矩阵以及第二平面所在第一z坐标值记为z1；值得一提的是，利用最小二乘法拟合平面为现有技术，
不是本发明请求保护的内容，在此不再赘述。
[0053]
所述旋转矩阵的计算方法如下：拟合所述第一平面ax by cz d＝0，令矩阵t＝[a b c]，构建旋转矩阵r将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，即求解tr＝[0 0 1]，可得到旋转矩阵r。
[0054]
将待测包裹的点云数据结合所述旋转矩阵计算得到旋转后的点云坐标集合pz＝{ai＝《xi,yi,zi》|i＝1,2,
…
,n}，其中，ai表示第i个点云坐标，(xi,yi,zi)表示第i个点云坐标的三维坐标数据，即第i个点云在x轴、y轴和z轴的坐标值，根据所述点云坐标集合确定包裹最高点的第二z坐标值；
[0055]
具体的，请参照图3，所述第二z坐标值的确定方法如下：
[0056]
t0，对所述点云坐标集合进行筛选，提取z坐标值大于第一z坐标值加上一定高度(如10mm)的坐标构成新的点云坐标集合；即将集合pz中满足条件zi》z1 10的所有点云坐标提取出来构成新的三维点云坐标集合其中，m表示集合pt中的元素数量；
[0057]
t1，遍历点云坐标集合pt找到最大z坐标值记为zmax；
[0058]
t2，统计点云坐标集合内的点云坐标的z坐标值在最大z坐标值以下一定步长范围(如5mm)内的数量；具体公式如下：
[0059][0060][0061]
其中，nzk为中间变量，k＝1,2,
…
,m；zk表示集合pt中第k个点云的z轴的坐标值；pnz表示z＝zmax的平面周围5mm内的点的个数即z坐标值在最大z坐标值以下5mm内的数量；
[0062]
t3，若所述数量小于设定的数量阈值5，则将最大z坐标值减去所述步长，作为新的最大z坐标值，回到t1循环计算，否则所述最大z坐标值即为第二z坐标值，具体的：
[0063][0064]
其中，z2表示包裹最高的点的z值，当z2被赋值后，第二z坐标值的确定步骤结束。
[0065]
拟合待测包裹四个周侧平面的直线，判断待测包裹的形状是否规则。具体的：如图4所示，所述待测包裹的形状是否规则的判断方法如下：
[0066]
pd1，计算点云坐标集合pt中所有x坐标值的中位数和y坐标值的中位数，记为xmid和ymid；
[0067]
pd2，遍历点云坐标集合pt，找到x坐标值的中位数xmid所在平面即x＝xmid周围20mm(即满足|x
k-xmid|《＝20的条件，xk代表点云坐标在x轴的坐标值)的点云坐标，取最小y坐标值xymin和最大y坐标值xymax；同理，找到y坐标值的中位数ymid所在平面即y＝ymid周围20mm(即满足|y
k-ymid|《＝20的条件，yk代表点云坐标在y轴的坐标值)的点云坐标，取最小x坐标值yxmin和最大x坐标值yxmax；
[0068]
pd3，再次遍历点云坐标集合，分别取所述最小y坐标值xymin、最大y坐标值xymax、最小x坐标值yxmin、最大x坐标值yxmax所在的平面周围的点云坐标，拟合4条分别代表了待
测包裹四个周侧平面的直线l1，l2，l3，l4；
[0069]
以直线l1为例，遍历点云坐标集合，取平面x＝xymin周围20mm(即满足|x
k-xymin|《＝20的条件，xk代表点云坐标在x轴的坐标值)的点云坐标，使用ransac算法拟合出直线l1。
[0070]
ransac算法拟合直线是现有技术，是“random sample consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。
[0071]
ransac算法和最小二乘的比较及其优缺点：最小二乘法尽量去适应包括局外点在内的所有点。相反，ransac能得出一个仅仅用局内点计算出模型，并且概率还足够高。但是，ransac并不能保证结果一定正确，为了保证算法有足够高的合理概率，必须小心的选择算法的参数(参数配置)。经实验验证，对于包含80％误差的数据集，ransac的效果远优于直接的最小二乘法，因此本发明选择采用ransac算法进行直线的拟合。
[0072]
pd4，分别判断点云坐标集合中位于4条直线附近的点的个数sumo、sumt、sumth、sumf和用于拟合4条直线的点云坐标中位于4条直线附近的点的个数lsumo、lsumt、lsumth、lsumf的变化幅度是否小于10％，若都小于10％，则待测包裹是规则包裹，否则是不规则包裹。
[0073]
以对应直线l1的个数sumo和lsumo为例进行对比，sumo代表点云坐标集合中位于直线l1附近(即点云坐标距离直线l1的距离小于20mm)的点的个数，lsumo代表用于拟合直线l1的点云坐标中位于直线l1附近(即点云坐标距离直线l1的距离小于20mm)的点的个数，并计算的变化幅度值；同理求得其他三条直线对应的变化幅度值。若4个变化幅度值皆小于10％，则判定该包裹为规则包裹，否则为不规则包裹。
[0074]
若是规则包裹，则以两两相对平面的直线的距离分别记为包装的长和宽，即直线l1和l2之间的距离记为包装长echang，直线l3和l4之间的距离记为包装宽ekuan；第二z坐标值和第一z坐标值的差值z2-z1作为包装的高egao；包裹包装的体积为包装长*包装宽*包装高，包裹的体积同包裹包装的体积。
[0075]
若是不规则包裹，则结合点云坐标的x轴坐标值和y轴坐标值以最小包络矩形算法计算包裹最合适的外包装矩形尺寸(最小包络矩形算法为现有技术，不是本发明请求保护的内容，在此不再赘述)，矩形的长记为包装长echang，矩形的宽记为包装宽ekuan，第二z坐标值和第一z坐标值的差值z2-z1作为包装的高egao；包裹包装的体积为包装长*包装宽*包装高。
[0076]
实施例二：
[0077]
请参照图2，本实施例提供一种基于传送带的包裹包装尺寸测量方法，包括以下步骤：
[0078]
s1，获取传送带的点云数据；
[0079]
s2，拟合传送带的点云数据得到传送带所在的第一平面，将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，保留旋转矩阵以及第二平面所在第一z坐标值；旋转矩阵的计算方法如下：拟合所述第一平面ax by cz d＝0，令矩阵t＝[a b c]，构建旋转矩阵r将所述第一平面旋转至平行于yox平面的第二平面，求解tr＝[0 0 1]，即可得到旋转矩阵r。
[0080]
s3，获取待测包裹的点云数据；
[0081]
s4，将待测包裹的点云数据结合所述旋转矩阵计算得到旋转后的点云坐标集合，根据所述点云坐标集合确定包裹最高点的第二z坐标值；第二z坐标值的确定方法如下：
[0082]
t0，对所述点云坐标集合进行筛选，提取z坐标值大于第一z坐标值加上一定高度的坐标构成新的点云坐标集合。
[0083]
t1，遍历点云坐标集合找到最大z坐标值；
[0084]
t2，统计点云坐标集合内的坐标的z坐标值在最大z坐标值以下一定步长范围内的数量；
[0085]
t3，若所述数量小于设定的数量阈值，则将最大z坐标值减去所述步长，作为新的最大z坐标值，回到t1循环计算，否则所述最大z坐标值即为第二z坐标值。
[0086]
s5，拟合待测包裹四个周侧平面的直线，判断待测包裹的形状是否规则；所述待测包裹的形状是否规则的判断方法如下：
[0087]
pd1，计算点云坐标集合中x坐标值的中位数和y坐标值的中位数；
[0088]
pd2，遍历点云坐标集合，找到x坐标值的中位数所在平面周围的点云坐标，取最小y坐标值和最大y坐标值；找到y坐标值的中位数所在平面周围的点云坐标，取最小x坐标值和最大x坐标值；
[0089]
pd3，再次遍历点云坐标集合，分别取所述最小y坐标值、最大y坐标值、最小x坐标值、最大x坐标值所在的平面周围的点云坐标，拟合4条分别代表了待测包裹四个周侧平面的直线；
[0090]
pd4，分别判断点云坐标集合中位于4条直线附近的点的个数和用于拟合4条直线的点云坐标中位于4条直线附近的点的个数的变化幅度是否小于10％，若都小于10％，则待测包裹是规则包裹，否则是不规则包裹。
[0091]
s6，若规则，则以两两相对平面的直线的距离分别记为包装的长和宽，第二z坐标值和第一z坐标值的差值作为包装的高；若不规则，则以最小包络矩形算法计算出包装的长和宽，第二z坐标值和第一z坐标值的差值作为包装的高。
[0092]
以上步骤的具体展开与原理说明请参照实施例一，在此不再赘述。
[0093]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。