一种基于视觉检测的自动装车系统及其控制方法

1.本发明涉及货物装车技术领域，具体地讲，涉及一种基于视觉检测的自动装车系统及其控制方法。


背景技术：

2.在现代化生产过程中，货物的装卸日益趋于机械化和程序化，对于大量重复性的工作，机械化的需求越来越大。近年来，随着工业机器人的发展，企业的生产进程得到了很大的发展，因此工业机器人已经成为了现代机械制造的重要组成部分。工业机器人显著提高了劳动生产率，改善产品质量，对于加快实现工业生产机械化和自动化的步伐具有重要的意义。
3.现有装车机一般采用工业机器人实现，工业机器人装车目标点都是根据货车的长宽高和车身姿态提前示教好的。这就要求开始自动装车前，货车司机能够调整货车车身以指定姿态停至指定位置。一旦货车停车的位置或者车身姿态与示教时的位姿不一致，则自动装车系统就无法完成自动装车。而装车现场很多情况下是极其狭窄的，司机有时无法调整货车位置或姿态至指定位姿，这也限制了现有的基于示教工业机器人的自动装车系统。货车的位置信息无法确定，使得装车效率得不到提高。


技术实现要素：

4.本发明要解决的技术问题是提供一种基于视觉检测的自动装车系统及其控制方法，方便自动装车。
5.本发明采用如下技术方案实现发明目的：
6.一种基于视觉检测的自动装车系统及其控制方法，本发明包括车辆高度测量系统、可升降基准杆系统、车体位置检测系统、工业机器人移动系统及传送带的货物运输系统，其特征在于：所述车辆高度测量系统包括固定高度的龙门框架、货车及激光传感器测量装置，所述激光高度测量装置固定在所述龙门架横杆的中间位置，所述激光高度测量装置与所述货车的车体保持垂直状态；所述可升降基准杆系统包括直线电机控制的可升降平台及基准杆，所述基准杆固定连接所述可升降平台的升降滑轨；所述车体位置检测系统包括多个龙门架摄像头及所述货车，所述摄像头固定在所述龙门架的中间横杆的位置，自上而下放置，所述货车停放在所述龙门架的区域范围之内；所述工业机器人移动系统包括滑轨系统及工业机器人组成，所述滑轨系统位于所述货车车体的一侧，驱动电机驱动所述工业机器人在所述滑轨系统上进行移动，所述工业机器人的底座与所述可升降平台底座在同一水平面内；所述传送带运输货物系统包括传送带、传感器检测装置及货物，所述传感器检测装置安装在所述传送带的末端位置。
7.一种基于视觉检测的自动装车系统控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.步骤1：测量待装货车辆的车厢底部距离地面的高度并执行下一步；
9.步骤2：操作所述可升降平台的升降滑轨，使所述基准杆上升至车厢底部的相同高
度，并通过所述基准杆确定单位像素点之间的距离；
10.步骤3：所述摄像头拍摄的货车图像进行图像的拼接，得到完整的车体图像，寻找车厢的角点位置，并计算所述货物摆放的位置坐标将其发送给所述工业机器人；
11.步骤4：所述传送带运输货物，在传送带上的货物到达传送带末端时，所述传感器检测装置检测到货物到达传送带末端，传递信号给所述工业机器人，所述工业机器人的末端执行器运动到所述传送带的末端进行所述货物的夹取；
12.步骤5：使用所述工业机器人进行货物的装车操作，在所述货物不断装车的过程中，所述工业机器人在所述滑轨系统上进行移动，不断调整所述货物在车厢内的坐标位置，并重复进行步骤4及步骤5。
13.作为本技术方案的进一步限定，所述步骤1中，测量待装货所述货车的车厢底部距离地面的高度具体步骤为：
14.步骤1.1：所述货车进入所述龙门架的区域内，所述摄像头实时检测所述货车运动情况；
15.步骤1.2：当检测到所述货车运动到所述龙门架下并停止运动后，开启所述激光测距传感器并获取所述货车车厢顶部距离所述摄像头的距离为l0，设龙门架的高度为l，则l-l0的值即为车厢上表面距离地面的高度。
16.作为本技术方案的进一步限定，所述步骤2中，通过所述基准杆确定单位像素点的长度，具体步骤为：
17.步骤2.1：在所述基准杆的两幅图案上设置三个已知距离的基准点，分别称为起始基准点、水平终止基准点和垂直终止基准点，所述基准杆上方的所述摄像头通过基准点检测算法实时获取基准点的图像坐标；
18.坐标系是装车机系统的世界坐标系，坐标系是以工业机器人为原点的图像坐标系，a是起始基准点，b是水平方向上的终止基准点，e是垂直方向上的终止基准点，c、d是车厢的两个角点，p是工业机器人到起始基准点的实际距离，α是工业机器人和车厢角点d的连线与水平方向上的夹角，β是起始基准点a和车厢角点d的连线与水平方向上的夹角。
19.步骤2.2：将所述基准杆上升到与车厢底部同等高度的位置；
20.步骤2.3：使用起始基准点和水平终止基准点的图像坐标可以得到两个图像坐标之间的图像距离，已知两点之间的实际距离和图像距离我们可以得到水平方向上图像的单位像素点的长度，同理可得到垂直方向上图像的单位像素点的长度；
21.步骤2.3.1：选定起始基准点的图像坐标为(x1，y1)，水平方向上的终止基准点的图像坐标为(x2，y2)，垂直方向上的终止基准点的图像坐标为(x3，y3)；
22.步骤2.3.2：设两点之间的图像距离为s，计算两点之间的图像距离。图像距离的计算公式如下：
[0023][0024]
步骤2.3.3：设水平方向上的单位像素点的长度为d
x
，垂直方向上的单位像素点的长度为dy。起始基准点和终止基准点之间的实际距离为f，单位像素点的长度为s，计算公式如下：
[0025][0026]
通过计算公式可以得到水平方向上的单位像素点的长度d
x
，垂直方向上的单位像素点的长度dy，在所述基准杆上升的过程中，基准点距离所述摄像头的距离是不断改变的，单位像素点的长度也是在不断改变的，因此基准点检测算法需要实时检测基准点，并计算单位像素点的长度。
[0027]
作为本技术方案的进一步限定，所述步骤3中，通过图像拼接得到完整的车辆图像，通过完整的车辆图像寻找车厢的角点位置，计算货物摆放的位置坐标，具体步骤为：
[0028]
步骤3.1：在所述货车进入所述龙门架停车区域后，多个所述摄像头开始采集车辆图像；
[0029]
步骤3.2：将多个位置获取的车辆图像进行图像的拼接，得到完整的车辆图像；
[0030]
步骤3.3：对完整的车辆图像进行图像检测，通过车厢区域角点检测的算法确定货车车厢的四个角点；
[0031]
步骤3.3.1：在完整图像中寻找整个车厢的边界，得到车厢的边界图像；
[0032]
步骤3.3.1.1：在拼接完成的车厢图像中心选取一组原始种子点；
[0033]
步骤3.3.1.2：依次将种子像素周围具有相同性质或者相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中，形成新的种子点；
[0034]
步骤3.3.1.3：重复所述步骤3.3.1.2直到无法形成新的种子点，并将车厢的边界图像显示出来；
[0035]
步骤3.3.2：对车厢的边界图像进行角点检测，确定车厢的四个角点的位置；
[0036]
将所述步骤3.3.1.3得到的车厢边界图像进行处理，通过角点检测的算法确定四个角点在图像中的位置；
[0037]
在边缘区域，平行于边缘方向的像素，两者相似度比较高，然而与边缘方向垂直的附近像素，它们之间的灰度值差异明显，对于角点所在区域，其周围各个方向的像素灰度强度变化显著，通过计算得到边界图像i两个方向的梯度值i
x
与iy，并分别使用高斯函数g与各自的梯度乘积进行高斯加权构造局部自相关矩阵m，最后利用该矩阵m计算响应值r进行最终的角点判决，计算公式如下：
[0038][0039][0040][0041][0042]
表示卷积运算符，σ为高斯尺度，g
x，y
为高斯函数g的两个梯度方向值，如果自相
关矩阵m的两个特征值差异不明显，都比较小并且近似相等，则代表着图像中的同质位置，相反，如果都比较大并且近似相等的话，则说明是角点区域；
[0043]
步骤3.4：确定了角点之后计算角点的坐标，并根据角点坐标计算的车厢长宽与待装货物的尺寸计算码垛坐标；
[0044]
步骤3.4.1：任选一角点，根据车厢角点与起始基准点的像素点个数和单位像素点的大小，可以得到车厢角点与起始基准点之间的实际距离，同理可计算出角点到终止基准点之间的实际距离；
[0045]
在所述步骤3.4.1中，根据角点与起始基准点的像素点个数和夹角β，则可以得到水平方向和垂直方向上的像素点个数，设在水平方向上，角点与起始基准点的像素点个数为m，设两者之间的实际距离为n，则n＝m*d
x
，设在垂直方向上，角点与起始基准点的像素点个数为n，设两者之间的实际距离为q，则q＝n*dy，其中m，d
x
，n，dy都是已知数据。即可以得到角点在图像中的坐标(m，n)，设工业机器人在世界坐标系中的坐标为(x
′
，y
′
，0)，则角点在世界坐标系中的坐标为(x
′
p n，y
′‑
q，l-l0)。同理可以求得其他角点的图像坐标和世界坐标；
[0046]
步骤3.4.2：根据货物的长度、高度和宽度信息以及车厢的高度、长度、宽度，计算得出码垛的层数和数量，实现货物放置的量和种类的改变；
[0047]
步骤3.4.2.1：设车厢的高度为h，车厢的宽度为y，车厢的长度为x，货物的长度为x，货物的宽度为y，货物的高度为h，通过得到在车厢的长度方向所能够装置货物的数量k1和车厢的宽度方向上所能够装置货物的数量k2，以及货物能够码垛的层数k3；
[0048]
步骤3.4.2.2：确定每个货物需要放置的中心点空间坐标位置，空间坐标为其中(k1＝0，1，...k1；k2＝0，1，...k2；k3＝0，1，...k3；)，货物中间点的计算顺序从角点位置的货物开始进行计算，中心点的坐标即可作为货物在车厢中的位置，假如k1＝0，k2＝0，k3＝0，设在水平方向上，中心点与图像坐标系原点的像素点个数为m2，设两者之间的实际距离为n2，则n2＝m2*d
x
，设在垂直方向上，中心点与图像坐标系原点的像素点个数为n2，设两者之间的实际距离为q2，则q2＝n2*dy，其中m2，d
x
，n2，dy都是已知数据，即可以得到中心点在图像坐标系中的坐标(m2，n2)，设工业机器人在世界坐标系中的坐标为(x
′
，y
′
，0)，则中心点在世界坐标系中的坐标为(x
′
n2，y
′‑
q2，l-l0)，同理可以求得第一层货物其他摆放位置的图像坐标和世界坐标，在摆放第k3层货物时，其世界坐标为
[0049]
作为本技术方案的进一步限定，所述的步骤4中，所述传送带运输所述货物，具体步骤为：
[0050]
步骤4.1：将所述传送带运输所述货物至传送带末端，所述激光传感器检测到所述货物之后，所述传送带停止，并传送信号给所述工业机器人；
[0051]
步骤4.2：所述工业机器人收到信号夹取所述货物，所述激光传感器检测到传送带末端没有所述货物之后，所述传送带继续运行，在所述货物再次到达末端时重复操作。
[0052]
作为本技术方案的进一步限定，所述的步骤5中，使用所述工业机器人进行所述货
物的装车，具体步骤为：
[0053]
步骤5.1：在进行所述工业机器人的装车操作前，需要对所述工业机器人进行上电操作；
[0054]
步骤5.2：在得到所述货车停放的位置以及所述货物需要摆放在车厢内的位置之后，所述工业机器人通过所述滑轨系统移动到需要摆放货物位置的附近；
[0055]
步骤5.2.1：以所述工业机器人为中心建立坐标系，当所述工业机器人位于原点时，由所述步骤3.4.2.2得出车厢内需要摆放货物位置的坐标；
[0056]
步骤5.2.2：根据货物坐标控制所述工业机器人实现所述货物抓取及码放，将所述货物摆放在目标位置；
[0057]
步骤5.2.3：在所述工业机器人移动到起始基准点时，设在水平方向上，摆放货物的位置点与起始基准点的像素点个数为m3，设两者之间的实际距离为n3，则n3＝m3*d
x
，设在垂直方向上，摆放货物的位置点与起始基准点的像素点个数为n3，设两者之间的实际距离为q3，则q3＝n3*dy，其中m3，d
x
，n3，dy都是已知数据，设所述工业机器人在世界坐标系中的坐标为(x
′
，y
′
，0)，则角点在世界坐标系中的坐标为(x
′
p n3，y
′‑
q3，l-l0)。在确定角点坐标之后，将所述步骤3.4.2.2的图像坐标系原点用起始基准点代替，得出车厢内需要摆放货物位置的坐标；
[0058]
步骤5.3：所述工业机器人夹取所述货物进行装车操作，所述传送带继续运行，并进行重复进行步骤4和步骤5。
[0059]
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：
[0060]
1、本装置通过激光传感器测量装置、可升降平台、基准杆及摄像头组成视觉检测，坐标系是装车机系统的世界坐标系，坐标系是以工业机器人8为原点的图像坐标系，a是起始基准点，b是水平方向上的终止基准点，e是垂直方向上的终止基准点，c、d是车厢的两个角点，p是工业机器人8到起始基准点的实际距离，α是工业机器人8和车厢角点d的连线与水平方向上的夹角，β是起始基准点a和车厢角点d的连线与水平方向上的夹角。实现对货车的自动定位，方便实现后续自动装车。避免出现，在极其狭窄的，司机有时无法调整货车位置或姿态至指定位姿，提高装车效率。
[0061]
2、本发明在计算单位像素点的长度时，由于基准杆上升的过程中，基准点距离所述摄像头的距离是不断改变的，单位像素点的长度也是在不断改变的，因此使用基准点检测算法实时检测基准点，提高了角点坐标计算和摆放货物位置坐标计算的准确性，从而实现货物的精准装车。
[0062]
3、本发明根据货物的长度、高度和宽度信息以及车厢的高度、长度、宽度，直接计算得出码垛的层数和数量，实现货物放置的数量和种类的改变，极大的解放了劳动力，减轻了劳动力的负担，提高了装车效率，减少了成本的输出。加快了操作的流程,实现现代人工智能化。
[0063]
4、本发明在使用工业机器人进行货物的装车时，工业机器人根据货物需要摆放的位置在滑轨系统上进行移动，实现从货物到货物装车位置的最短距离，极大的提高了装车的效率，节约劳动力，加快了装车的自动化进程。
附图说明
[0064]
图1为本发明的自动装车机控制系统示意图。
[0065]
图2为本发明的激光传感器测量装置及摄像头示意图。
[0066]
图3为本发明的可升降基准杆确定像素点距离装置的示意图。
[0067]
图4为本发明工业机器人滑轨系统的示意图。
[0068]
图5为本发明的传送带运输货物系统。
[0069]
图6为本发明的工业机器人滑轨系统局部示意图。
[0070]
图7为本发明的自动装车机控制系统示意图。
[0071]
图8为本发明的自动装车机控制系统的流程图。
[0072]
图9为本发明的图像坐标系与世界坐标系转换示意图。
[0073]
图中：1、龙门架，2、货车，3、激光传感器测量装置，4、可升降平台，5、基准杆；6、摄像头，7、滑轨系统，8、工业机器人，9、传送带，10、货物，11、传感器检测装置。
具体实施方式
[0074]
下面结合附图，对本发明的一个具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
[0075]
如图1-图9所示，本发明包括车辆高度测量系统、可升降基准杆系统、车体位置检测系统、工业机器人移动系统及传送带的货物运输系统，所述车辆高度测量系统包括固定高度的龙门框架1、货车2及激光传感器测量装置3，所述激光高度测量装置3固定在所述龙门架1横杆的中间位置，所述激光高度测量装置3与所述货车2的车体保持垂直状态；所述可升降基准杆系统包括直线电机控制的可升降平台4及基准杆5，所述基准杆5固定连接所述可升降平台4的升降滑轨；所述车体位置检测系统包括多个龙门架摄像头6及所述货车2，所述摄像头6固定在所述龙门架1的中间横杆的位置，自上而下放置，所述货车2停放在所述龙门架1的区域范围之内；所述工业机器人移动系统包括滑轨系统7及工业机器人8组成，所述滑轨系统7位于所述货车2车体的一侧，驱动电机驱动所述工业机器人8在所述滑轨系统7上进行移动，所述工业机器人8的底座与所述可升降平台4底座在同一水平面内；所述传送带运输货物系统包括传送带9、传感器检测装置11及货物10，所述传感器检测装置11安装在所述传送带9的末端位置。
[0076]
一种基于视觉检测的自动装车系统控制方法，包括以下步骤：
[0077]
步骤1：测量待装货车辆的车厢底部距离地面的高度并执行下一步；
[0078]
步骤2：操作所述可升降平台(4)的升降滑轨，使所述基准杆(5)上升至车厢底部的相同高度，并通过所述基准杆5确定单位像素点之间的距离；
[0079]
步骤3：所述摄像头6拍摄的货车图像进行图像的拼接，得到完整的车体图像，寻找车厢的角点位置，并计算所述货物10摆放的位置坐标将其发送给所述工业机器人8；
[0080]
步骤4：所述传送带9运输货物，在传送带上的货物到达传送带末端时，所述传感器检测装置11检测到货物到达传送带末端，传递信号给所述工业机器人8，所述工业机器人8的末端执行器运动到所述传送带9的末端进行所述货物10的夹取；
[0081]
步骤5：使用所述工业机器人8进行货物的装车操作，在所述货物10不断装车的过程中，所述工业机器人8在所述滑轨系统7上进行移动，不断调整所述货物10在车厢内的坐
标位置，并重复进行步骤4及步骤5。
[0082]
所述步骤1中，测量待装货所述货车2的车厢底部距离地面的高度具体步骤为：
[0083]
步骤1.1：所述货车2进入所述龙门架1的区域内，所述摄像头6实时检测所述货车2运动情况；
[0084]
步骤1.2：当检测到所述货车2运动到所述龙门架1下并停止运动后，开启所述激光测距传感器3并获取所述货车2车厢顶部距离所述摄像头6的距离为l0，设龙门架的高度为l，则l-l0的值即为车厢上表面距离地面的高度。
[0085]
所述步骤2中，通过所述基准杆5确定单位像素点的长度，具体步骤为：
[0086]
步骤2.1：在所述基准杆5的两幅图案上设置三个已知距离的基准点，分别称为起始基准点、水平终止基准点和垂直终止基准点，所述基准杆5上方的所述摄像头6通过基准点检测算法实时获取基准点的图像坐标；
[0087]
坐标系是装车机系统的世界坐标系，坐标系是以工业机器人8为原点的图像坐标系，a是起始基准点，b是水平方向上的终止基准点，e是垂直方向上的终止基准点，c、d是车厢的两个角点，p是工业机器人8到起始基准点的实际距离，α是工业机器人8和车厢角点d的连线与水平方向上的夹角，β是起始基准点a和车厢角点d的连线与水平方向上的夹角。
[0088]
步骤2.2：将所述基准杆5上升到与车厢底部同等高度的位置；
[0089]
步骤2.3：使用起始基准点和水平终止基准点的图像坐标可以得到两个图像坐标之间的图像距离，已知两点之间的实际距离和图像距离我们可以得到水平方向上图像的单位像素点的长度，同理可得到垂直方向上图像的单位像素点的长度；
[0090]
步骤2.3.1：选定起始基准点的图像坐标为(x1，y1)，水平方向上的终止基准点的图像坐标为(x2，y2)，垂直方向上的终止基准点的图像坐标为(x3，y3)；
[0091]
步骤2.3.2：设两点之间的图像距离为s，计算两点之间的图像距离。图像距离的计算公式如下：
[0092][0093]
步骤2.3.3：设水平方向上的单位像素点的长度为d
x
，垂直方向上的单位像素点的长度为dy。起始基准点和终止基准点之间的实际距离为f，单位像素点的长度为s，计算公式如下：
[0094][0095]
通过计算公式可以得到水平方向上的单位像素点的长度d
x
，垂直方向上的单位像素点的长度dy，在所述基准杆5上升的过程中，基准点距离所述摄像头6的距离是不断改变的，单位像素点的长度也是在不断改变的，因此基准点检测算法需要实时检测基准点，并计算单位像素点的长度。
[0096]
所述步骤3中，通过图像拼接得到完整的车辆图像，通过完整的车辆图像寻找车厢的角点位置，计算货物摆放的位置坐标，具体步骤为：
[0097]
步骤3.1：在所述货车2进入所述龙门架1停车区域后，多个所述摄像头6开始采集车辆图像；
[0098]
步骤3.2：将多个位置获取的车辆图像进行图像的拼接，得到完整的车辆图像；
[0099]
步骤3.3：对完整的车辆图像进行图像检测，通过车厢区域角点检测的算法确定货车车厢的四个角点；
[0100]
步骤3.3.1：在完整图像中寻找整个车厢的边界，得到车厢的边界图像；
[0101]
步骤3.3.1.1：在拼接完成的车厢图像中心选取一组原始种子点；
[0102]
步骤3.3.1.2：依次将种子像素周围具有相同性质或者相似性质的像素合并到种子像素所在的区域中，形成新的种子点；
[0103]
步骤3.3.1.3：重复所述步骤3.3.1.2直到无法形成新的种子点，并将车厢的边界图像显示出来；
[0104]
步骤3.3.2：对车厢的边界图像进行角点检测，确定车厢的四个角点的位置；
[0105]
将所述步骤3.3.1.3得到的车厢边界图像进行处理，通过角点检测的算法确定四个角点在图像中的位置；
[0106]
在边缘区域，平行于边缘方向的像素，两者相似度比较高，然而与边缘方向垂直的附近像素，它们之间的灰度值差异明显，对于角点所在区域，其周围各个方向的像素灰度强度变化显著，通过计算得到边界图像i两个方向的梯度值i
x
与iy，并分别使用高斯函数g与各自的梯度乘积进行高斯加权构造局部自相关矩阵m，最后利用该矩阵m计算响应值r进行最终的角点判决，计算公式如下：
[0107][0108][0109][0110][0111]
表示卷积运算符，σ为高斯尺度，g
x，y
为高斯函数g的两个梯度方向值，如果自相关矩阵m的两个特征值差异不明显，都比较小并且近似相等，则代表着图像中的同质位置，相反，如果都比较大并且近似相等的话，则说明是角点区域；
[0112]
步骤3.4：确定了角点之后计算角点的坐标，并根据角点坐标计算的车厢长宽与待装货物的尺寸计算码垛坐标；
[0113]
步骤3.4.1：任选一角点，根据车厢角点与起始基准点的像素点个数和单位像素点的大小，可以得到车厢角点与起始基准点之间的实际距离，同理可计算出角点到终止基准点之间的实际距离；
[0114]
在所述步骤3.4.1中，根据角点与起始基准点的像素点个数和夹角β，则可以得到水平方向和垂直方向上的像素点个数，设在水平方向上，角点与起始基准点的像素点个数为m，设两者之间的实际距离为n，则n＝m*d
x
，设在垂直方向上，角点与起始基准点的像素点个数为n，设两者之间的实际距离为q，则q＝n*dy，其中m，d
x
，n，dy都是已知数据。即可以得到角点在图像中的坐标(m，n)，设工业机器人在世界坐标系中的坐标为(x
′
，y
′
，0)，则角点在
世界坐标系中的坐标为(x
′
p n，y
′‑
q，l-l0)。。同理可以求得其他角点的图像坐标和世界坐标；
[0115]
步骤3.4.2：根据货物的长度、高度和宽度信息以及车厢的高度、长度、宽度，计算得出码垛的层数和数量，实现货物放置的量和种类的改变；
[0116]
步骤3.4.2.1：设车厢的高度为h，车厢的宽度为y，车厢的长度为x，货物的长度为x，货物的宽度为y，货物的高度为h，通过得到在车厢的长度方向所能够装置货物的数量k1和车厢的宽度方向上所能够装置货物的数量k2，以及货物能够码垛的层数k3；
[0117]
步骤3.4.2.2：确定每个货物需要放置的中心点空间坐标位置，空间坐标为其中(k1＝0，1，...k1；k2＝0，1，...k2；k3＝0，1，...k3；)，货物中间点的计算顺序从角点位置的货物开始进行计算，中心点的坐标即可作为货物在车厢中的位置，假如k1＝0，k2＝0，k3＝0，设在水平方向上，中心点与图像坐标系原点的像素点个数为m2，设两者之间的实际距离为n2，则n2＝m2*d
x
，设在垂直方向上，中心点与图像坐标系原点的像素点个数为n2，设两者之间的实际距离为q2，则q2＝n2*dy，其中m2，d
x
，n2，dy都是已知数据，即可以得到中心点在图像坐标系中的坐标(m2，n2)，设工业机器人在世界坐标系中的坐标为(x
′
，y
′
，0)，则中心点在世界坐标系中的坐标为(x
′
n2，y
′‑
q2，l-l0)，同理可以求得第一层货物其他摆放位置的图像坐标和世界坐标，在摆放第k3层货物时，其世界坐标为
[0118]
所述的步骤4中，所述传送带9运输所述货物10，具体步骤为：
[0119]
步骤4.1：将所述传送带9运输所述货物10至传送带末端，所述激光传感器11检测到所述货物10之后，所述传送带9停止，并传送信号给所述工业机器人8；
[0120]
步骤4.2：所述工业机器人8收到信号夹取所述货物10，所述激光传感器检测11到传送带末端没有所述货物10之后，所述传送带9继续运行，在所述货物10再次到达末端时重复操作。
[0121]
所述的步骤5中，使用所述工业机器人8进行所述货物10的装车，具体步骤为：
[0122]
步骤5.1：在进行所述工业机器人8的装车操作前，需要对所述工业机器人8进行上电操作；
[0123]
步骤5.2：在得到所述货车2停放的位置以及所述货物10需要摆放在车厢内的位置之后，所述工业机器人8通过所述滑轨系统7移动到需要摆放货物位置的附近；
[0124]
步骤5.2.1：以所述工业机器人8为中心建立坐标系，当所述工业机器人8位于原点时，由所述步骤3.4.2.2得出车厢内需要摆放货物位置的坐标；
[0125]
步骤5.2.2：根据货物坐标控制所述工业机器人8实现所述货物10抓取及码放，将所述货物10摆放在目标位置；
[0126]
步骤5.2.3：在所述工业机器人8移动到起始基准点时，设在水平方向上，摆放货物的位置点与起始基准点的像素点个数为m3，设两者之间的实际距离为n3，则n3＝m3*d
x
，设在垂直方向上，摆放货物的位置点与起始基准点的像素点个数为n3，设两者之间的实际距离为q3，则q3＝n3*dy，其中m3，d
x
，n3，dy都是已知数据，设所述工业机器人8在世界坐标系中的坐
标为(x
′
，y
′
，0)，则角点在世界坐标系中的坐标为(x
′
p n3，y
′‑
q3，l-l0)。在确定角点坐标之后，将所述步骤3.4.2.2的图像坐标系原点用起始基准点代替，得出车厢内需要摆放货物位置的坐标；
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步骤5.3：所述工业机器人8夹取所述货物10进行装车操作，所述传送带9继续运行，并进行重复进行步骤4和步骤5。
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以上公开的仅为本发明的具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。