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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110174056A(43)申请公布日2019.08.27(21)申请号201910527540.8(22)申请日2019.06.18(71)申请人上海商米科技集团股份有限公司地址200433上海市杨浦区淞沪路388号创智天地7号楼605申请人深圳米开朗基罗科技有限公司(72)发明人胡华侨蔡晓桓(74)专利代理机构上海专利商标事务所有限公司31100代理人骆希聪(51)Int.Cl.G01B11/00(2006.01)G06T7/62(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/50(2017.01)权利要求书2页说明书9页附图4页(54)发明名称一种物体体积测量方法、装置及移动终端(57)摘要本发明涉及一种物体体积测量方法,包括:获取待测物体的深度图像;根据所述深度图像对待测物体进行粗定位,获得所述待测物体的边缘轮廓区域;扩展所述边缘轮廓区域获得扩展区域,所述扩展区域对应于所述待测物体的支撑面;根据所述边缘轮廓区域和所述扩展区域获取所述待测物体的长度、宽度和高度;使用所述长度、宽度和高度计算所述待测物体的体积。本发明的物体体积测量方法可以快速、准确的测量待测物体的体积,有利于物流打包过程的自动化。CN110174056ACN110174056A权利要求书1/2页1.一种物体体积测量方法,包括:获取待测物体的深度图像;根据所述深度图像对待测物体进行粗定位,获得所述待测物体的边缘轮廓区域;扩展所述边缘轮廓区域获得扩展区域,所述扩展区域对应于所述待测物体的支撑面;根据所述边缘轮廓区域和所述扩展区域获取所述待测物体的长度、宽度和高度;使用所述长度、宽度和高度计算所述待测物体的体积。2.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,获取待测物体的深度图像的步骤之后还包括:对所述深度图像的丢失数据进行修复。3.如权利要求2所述的物体体积测量方法,其特征在于,使用插值算法根据所述丢失数据的邻域数据对所述丢失数据进行修复。4.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,根据所述深度图像对待测物体进行粗定位的步骤包括:对所述深度图像进行二值化或边缘检测,通过轮廓跟踪获得所述待测物体的边缘轮廓区域。5.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,根据所述边缘轮廓区域和所述扩展区域获取所述待测物体的长度、宽度和高度的步骤包括:若所述待测物体为规则物体,对待测物体的边缘轮廓区域进行细定位,获得所述待测物体的细定位区域;对所述细定位区域根据世界坐标和像素坐标的转换关系计算出所述待测物体的长度和宽度;采用平面拟合算法分别对所述细定位区域和扩展区域进行平面拟合得到待测物体的上表面和下表面;所述高度为所述上表面和所述下表面之间的距离。6.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,根据所述边缘轮廓区域和所述扩展区域获取所述待测物体的长度、宽度和高度的步骤包括:若所述待测物体为不规则物体,对所述边缘轮廓区域根据世界坐标和像素坐标的转换关系计算出所述待测物体的长度和宽度;采用平面拟合算法对所述扩展区域进行平面拟合得到待测物体的下表面;所述高度为所述边缘轮廓区域内极小值点和所述下表面之间的距离。7.如权利要求5或6所述的物体体积测量方法,其特征在于,所述平面拟合算法为随机抽样一致算法。8.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,还包括将所述边缘轮廓区域内的深度数据与阈值进行比较,剔除大于所述阈值的深度数据。9.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,还包括显示所述边缘轮廓区域、所述扩展区域以及所述待测物体的体积。10.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,采用结构光或飞行时间获取待测物体的深度图像。11.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,所述边缘轮廓区域和所述扩展区域具有相同的区域轮廓形状。12.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,所述扩展区域小于所述深度2CN110174056A权利要求书2/2页图像的区域。13.如权利要求1所述的物体体积测量方法,其特征在于,获取待测物体的深度图像之后按照一压缩比例对获取深度图像的长度和宽度进行压缩,根据所述边缘轮廓区域和所述扩展区域获取所述待测物体的长度和宽度之后按照一恢复比例对所述待测物体的长度和宽度进行恢复,所述压缩比例与所述恢复比例之积为1。14.一种物体体积测量装置,包括:图像获取模块,获取待测物体的深度图像;粗定位模块,根据所述深度图像对待测物体进行粗定位,获得所述待测物体的边缘轮廓区域,所述边缘轮廓区域对应于所述待测物体的上表面;扩展模块,扩展所述边缘轮廓区域获得扩展区域,所述扩展区域对应于所述待测物体的支撑面;参数确定模块,根据所述边缘轮廓区域和所述