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龍圖騰網獲悉云南昆鋼電子信息科技有限公司申請的專利一種激光點云轉深度圖像的被吊物檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117218189B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311041223.8，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種激光點云轉深度圖像的被吊物檢測方法及裝置是由楊奇;尹業華;尹雷;梁其根;李平;沈志彥;董朝云;吳永飛;郭尊杰設計研發完成，并于2023-08-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種激光點云轉深度圖像的被吊物檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及一種激光點云轉深度圖像的被吊物檢測方法及裝置，屬于鋼鐵廠型材或棒材碼堆無人駕駛行車領域。該方法包括原始點云及行車位置的獲取及參數配置、原始點云轉換成高度表及數據過濾、高度表轉換成灰度圖并縮放擴展、統計直方圖及歸一化操作、圖像興趣層閾值化分割及處理、興趣層邊緣檢測和輪廓查找、按輪廓矩和Hu矩匹配輪廓形狀、被吊物頂點的確定等步驟。本發明有效提高棒材堆垛因形變造成的識別率下降問題，打包區吊取點和堆垛堆放點的第一次小角度掃描識別率明顯提高；該方法也適于改善型材和高線卷的第一次掃描識別率，易于推廣應用。

本發明授權一種激光點云轉深度圖像的被吊物檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種激光點云轉深度圖像的被吊物檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟（1），原始點云及行車位置的獲取及參數配置：大角度掃描堆垛區、小角度掃描堆垛區和小角度掃描打包區，采集點云數據及行車位置，之后按這三種掃描類型進行參數配置，并動態更新激光掃描角度和云臺旋轉角度修正系數； 步驟（2），原始點云轉換成高度表及數據過濾：將步驟（1）獲得的點云數據轉換到高度表，同時過濾掉超興趣范圍域、超斜域和跳變域的數據，之后，對高度表中的數據進行離群點過濾； 步驟（3），高度表轉換成灰度圖并縮放擴展：將高度表轉換成原始深度圖像，再把深度圖轉換成灰度圖；然后把灰度圖像按縮放倍率縮放，并在首尾加多個空行擴展； 步驟（4），統計直方圖及歸一化操作：對灰度圖進行直方圖統計和歸一化處理，然后查找直方圖值連續段特征，以獲取興趣層灰度閾值及相應的興趣層高度閾值； 步驟（5），圖像興趣層閾值化分割及處理：用興趣層灰度閾值對步驟（3）處理后的灰度圖進行閾值化分割，保留灰度值在興趣層灰度閾值上下限范圍內的層作為興趣層并生成興趣層圖像；然后對興趣層圖像依次進行圖像形體學操作、濾波及二值化處理； 步驟（6），興趣層邊緣檢測和輪廓查找：對經步驟（5）處理的興趣層圖像進行邊緣檢測，然后進行輪廓查找；然后計算各輪廓長度和面積，并分別按輪廓長度和面積以及輪廓面積長度比進行過濾，留下的輪廓按長度從大到小排序并存儲輪廓長度及對應輪廓編號到數組，之后判斷有效閉合輪廓數目； 步驟（7），按輪廓矩和Hu矩匹配輪廓形狀：計算有效閉合輪廓的輪廓矩，再用輪廓矩計算Hu矩，然后用Hu矩和預存的被吊物輪廓形狀樣本的Hu矩進行形狀匹配及過濾，過濾掉非興趣形狀輪廓，之后整理輪廓長度和編號數組，計算圖像中興趣層當前堆放被吊物的數目； 步驟（8），被吊物頂點的確定：獲取各有效矩形輪廓最小矩形外框的四個頂點坐標；用圓形逼近法查找輪廓最小矩形外框四個頂點對應輪廓上距離最近的點；將輪廓上的這四個最近點坐標轉換到高度表對應的坐標；在高度表這四個坐標點鄰域內先近后遠地查找高度值滿足興趣層高度閾值的點作為被吊物頂點； 步驟（9），目標輪廓的選定及處理：根據興趣輪廓幾何特征、在圖像中的相對位置和對應高度表中頂點有效值選定目標輪廓；然后計算目標輪廓對應高度表四個頂點對應原始點云的三維坐標x,y,z值；再用被吊物的四個頂點三維坐標計算出被吊物長寬高、中點坐標和放置角度； 步驟（10），激光掃描角度和云臺旋轉角度修正系數的計算：被吊物的四個頂點鄰域內各選20個點計算出高度均值，用四個頂點鄰域高度均值在高度方向與激光掃描方向或與云臺旋轉方向構建直角三角形，用高度差和頂點間距求反正切計算出新的激光掃描和云臺旋轉方向的動態角度修正系數； 步驟（11），堆垛狀態判斷及吊取堆放位置坐標和角度計算：按大、小角度堆垛掃描類型、堆垛中點絕對坐標（X,Y,Z）、當前堆放位置相對坐標（x,y,z）和被吊物長寬高判定堆垛狀態，并計算修正被吊物吊取點和堆放點位置坐標及放置角度； 步驟（12），下次掃描點的行車位置坐標計算：根據大、小角度堆垛掃描、堆垛狀態和當前堆放位置計算修正下次掃描點的行車位置坐標； 步驟（13），被吊物位置及掃描點坐標輸出：將計算得到的被吊物吊取點和堆放點及下次掃描點的行車位置坐標通過網絡傳輸給PLC，從而控制行車行駛到掃描點、吊取點和堆放點。

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