基于双目视觉的纸箱尺寸测量立体匹配方法研究

针对智能仓库物资自动化出入库流程,对于储存于纸箱中物资的出入库,需进行纸箱尺寸测量、纸箱拆解、物资倾倒、物资拣选等任务,因此首先应对纸箱进行无人化尺寸测量,提出自适应GrabCut的SGBM改进算法,实现纸箱尺寸自动测量。该方法首先完成双目相机的标定,利用NLM算法对采集的图片进行去噪处理,完成纸箱图片的立体校正,采用NCC、SGBM、AD-Census三种立体匹配算法得到纸箱的视差图,在分析其效果的基础上,提出基于模板匹配自适应GrabCut的SGBM改进算法用于纸箱立体匹配并得到其尺寸信息。实验结果表明,改进算法可以实现纸箱尺寸信息的精确测量,尺寸误差小于10 mm,满足实际的生产要求。