【摘 要】
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目前,航空货物运输的装卸环节多采用人工操作,易导致人体损伤,工作效率低下等问题。为了提高货物装卸环节的自动化水平,本论文对自动码垛系统中的垛型检测方法展开研究,旨在
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目前,航空货物运输的装卸环节多采用人工操作,易导致人体损伤,工作效率低下等问题。为了提高货物装卸环节的自动化水平,本论文对自动码垛系统中的垛型检测方法展开研究,旨在减少码垛过程中货物滑落、货物形变等问题对码垛规划过程的影响。在基于对点云拓扑关系的构建、垛型点云边界特征点的提取、垛型点云角点检测等关键技术研究的基础上,设计并实现了一种垛型点云角点检测方法。首先,为了解决大数据量下散乱点云近邻点的快速查找问题,对空间单元格、八叉树以及KD树建立散乱点云空间拓扑关系的过程进行分析。采用三维KD树建立散乱点云的空间拓扑结构,并通过近邻点查找算法实现近邻点的快速查找。其次,设计一种适用于垛型点云边界点的提取方法。将密度估计与场力法相结合,提取垛型点云的边界点。首先,通过KD树查找采样点的近邻点;接着,计算采样点到重心点的距离以及点与近邻点的合力值;然后,利用边界点判定准则,将大于阈值的点判定为边界点;最后,采用垛型的点云数据进行边界点识别实验。结果表明,该方法减少了垛型点云边界点的缺失,提高了边界点提取的完整度。然后,研究适用于多层次垛型点云的角点检测方法。针对垛型点云的角点检测问题,在已获取垛型边界点的前提下,分析了角点在平面点云中呈现的角度特性,设计了一种基于点云聚类的垛型角点检测方法。首先,采用改进的尖锐度角点检测算法获取候选角点;然后,运用改进的快速密度峰值搜索算法结合K-means算法完成候选角点的聚类;最后,进行角点合并计算,得到垛型的角点坐标,角点坐标误差在8mm以内。最后,基于以上研究,搭建复杂纸箱垛型,采用Kinect采集垛型的三维点云数据,进行垛型检测实验。实验结果表明,针对多层次、非封闭的平面垛型点云,在获取垛型点云边界点的前提条件下,以局部区域的角度特征以及点云聚类为核心,可以完成复杂垛型点云不同深度角点坐标的计算,角点坐标的平均误差为5.3mm,最大误差为8.0mm。
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