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龙图腾网获悉云南昆钢电子信息科技有限公司申请的专利一种激光点云转深度图像的被吊物检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117218189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311041223.8，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种激光点云转深度图像的被吊物检测方法及装置是由杨奇;尹业华;尹雷;梁其根;李平;沈志彦;董朝云;吴永飞;郭尊杰设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光点云转深度图像的被吊物检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种激光点云转深度图像的被吊物检测方法及装置，属于钢铁厂型材或棒材码堆无人驾驶行车领域。该方法包括原始点云及行车位置的获取及参数配置、原始点云转换成高度表及数据过滤、高度表转换成灰度图并缩放扩展、统计直方图及归一化操作、图像兴趣层阈值化分割及处理、兴趣层边缘检测和轮廓查找、按轮廓矩和Hu矩匹配轮廓形状、被吊物顶点的确定等步骤。本发明有效提高棒材堆垛因形变造成的识别率下降问题，打包区吊取点和堆垛堆放点的第一次小角度扫描识别率明显提高；该方法也适于改善型材和高线卷的第一次扫描识别率，易于推广应用。

本发明授权一种激光点云转深度图像的被吊物检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种激光点云转深度图像的被吊物检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤（1），原始点云及行车位置的获取及参数配置：大角度扫描堆垛区、小角度扫描堆垛区和小角度扫描打包区，采集点云数据及行车位置，之后按这三种扫描类型进行参数配置，并动态更新激光扫描角度和云台旋转角度修正系数； 步骤（2），原始点云转换成高度表及数据过滤：将步骤（1）获得的点云数据转换到高度表，同时过滤掉超兴趣范围域、超斜域和跳变域的数据，之后，对高度表中的数据进行离群点过滤； 步骤（3），高度表转换成灰度图并缩放扩展：将高度表转换成原始深度图像，再把深度图转换成灰度图；然后把灰度图像按缩放倍率缩放，并在首尾加多个空行扩展； 步骤（4），统计直方图及归一化操作：对灰度图进行直方图统计和归一化处理，然后查找直方图值连续段特征，以获取兴趣层灰度阈值及相应的兴趣层高度阈值； 步骤（5），图像兴趣层阈值化分割及处理：用兴趣层灰度阈值对步骤（3）处理后的灰度图进行阈值化分割，保留灰度值在兴趣层灰度阈值上下限范围内的层作为兴趣层并生成兴趣层图像；然后对兴趣层图像依次进行图像形体学操作、滤波及二值化处理； 步骤（6），兴趣层边缘检测和轮廓查找：对经步骤（5）处理的兴趣层图像进行边缘检测，然后进行轮廓查找；然后计算各轮廓长度和面积，并分别按轮廓长度和面积以及轮廓面积长度比进行过滤，留下的轮廓按长度从大到小排序并存储轮廓长度及对应轮廓编号到数组，之后判断有效闭合轮廓数目； 步骤（7），按轮廓矩和Hu矩匹配轮廓形状：计算有效闭合轮廓的轮廓矩，再用轮廓矩计算Hu矩，然后用Hu矩和预存的被吊物轮廓形状样本的Hu矩进行形状匹配及过滤，过滤掉非兴趣形状轮廓，之后整理轮廓长度和编号数组，计算图像中兴趣层当前堆放被吊物的数目； 步骤（8），被吊物顶点的确定：获取各有效矩形轮廓最小矩形外框的四个顶点坐标；用圆形逼近法查找轮廓最小矩形外框四个顶点对应轮廓上距离最近的点；将轮廓上的这四个最近点坐标转换到高度表对应的坐标；在高度表这四个坐标点邻域内先近后远地查找高度值满足兴趣层高度阈值的点作为被吊物顶点； 步骤（9），目标轮廓的选定及处理：根据兴趣轮廓几何特征、在图像中的相对位置和对应高度表中顶点有效值选定目标轮廓；然后计算目标轮廓对应高度表四个顶点对应原始点云的三维坐标x,y,z值；再用被吊物的四个顶点三维坐标计算出被吊物长宽高、中点坐标和放置角度； 步骤（10），激光扫描角度和云台旋转角度修正系数的计算：被吊物的四个顶点邻域内各选20个点计算出高度均值，用四个顶点邻域高度均值在高度方向与激光扫描方向或与云台旋转方向构建直角三角形，用高度差和顶点间距求反正切计算出新的激光扫描和云台旋转方向的动态角度修正系数； 步骤（11），堆垛状态判断及吊取堆放位置坐标和角度计算：按大、小角度堆垛扫描类型、堆垛中点绝对坐标（X,Y,Z）、当前堆放位置相对坐标（x,y,z）和被吊物长宽高判定堆垛状态，并计算修正被吊物吊取点和堆放点位置坐标及放置角度； 步骤（12），下次扫描点的行车位置坐标计算：根据大、小角度堆垛扫描、堆垛状态和当前堆放位置计算修正下次扫描点的行车位置坐标； 步骤（13），被吊物位置及扫描点坐标输出：将计算得到的被吊物吊取点和堆放点及下次扫描点的行车位置坐标通过网络传输给PLC，从而控制行车行驶到扫描点、吊取点和堆放点。

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