自动化卸货技术：基于改进Canny的堆叠货箱分割与定位

"这篇论文提出了一种基于改进Canny边缘检测的堆叠货箱分割定位方法，用于提高集装箱卸货的自动化水平。该方法通过图像预处理、边缘检测、边缘特征筛选、直线拟合和区域化处理，有效地解决了堆叠货箱在图像中的分割和定位问题，具有较高的定位精度。" 在自动化物流系统中，准确地分割和定位堆叠货箱是提升效率和减少错误的关键。传统的Canny边缘检测算法在处理复杂背景和边缘不连续的情况时可能会出现误检或漏检。针对这一问题，徐志祥等人提出了一种改进的Canny边缘检测方法，旨在增强堆叠货箱的边缘检测效果。 首先，论文采用了阈值分割和形态学处理技术对原始图像进行预处理，目的是消除背景噪声，突出货箱区域。这一步骤有助于简化图像，使得后续的边缘检测更为精确。 接着，通过改进的Canny算法进行边缘检测。改进之处在于更好地处理了边缘线条不连续和虚假边缘问题，提高了边缘检测的准确性。这通常涉及调整Canny算法的高斯滤波器参数、梯度计算以及非极大值抑制策略，以适应堆叠货箱的特点。 在边缘检测完成后，研究者根据堆叠货箱的边缘特征进行筛选，选取有意义的边缘线条。随后，利用最小二乘法对筛选后的边缘进行直线拟合，这有助于修复断裂的边缘线条，进一步提高边缘的连续性。 接下来，论文采用了区域化处理，将连续的边缘线条组合成货箱的边界，从而将堆叠货箱分割成独立的货箱区域。这一过程对于识别和分离紧密堆叠的货箱至关重要。 最后，通过对每个独立货箱的边界进行分析，提取其最小外接矩形，并计算出每个货箱的中心点位置，实现了高精度的货箱定位。实验结果显示，该方法的定位精度小于5毫米，远高于实际应用中的精度要求。 这篇研究通过改进Canny边缘检测技术，结合图像处理和数学模型，提供了一种有效解决堆叠货箱分割和定位的方法，对于提升物流系统的自动化水平和准确性具有重要的实践意义。关键词包括改进Canny边缘检测、最小二乘法、图像分割以及堆叠货箱。