李永泮 张维忠 罗桂富

摘要：  针对传统的物体体积计算方法难以准确计算实际邮寄中非规则包裹（简称异形件）体积的问题，本文提出了一种新的基于深度相机的异形件体积计算方法。通过深度相机获取深度图像，利用计算机视觉中的膨胀及腐蚀等图像处理方法对深度图像进行形态学处理，去除实验场景中存在的大量噪声，利用体积与深度值的关系计算出包裹的体积，最后将该算法在青岛邮区中心局及威海邮政进行大量的测试实验。实验结果表明，该算法的计算精度达97%以上，有效解决了邮局中大量异形件无法准确计算体积的问题，为计算货车实际装载率提供了重要的理论依据。该研究能够满足包裹实时精准的体积测量要求，具有一定的工程应用价值。

关键词：  深度相机; 深度图像; 异形件; 体积计算

中图分类号： TP391.41 文献标识码： A

3 体积计算

深度图像中每个像素所代表的实际长度不一样，深度示意图如图3所示。图中，A表示镜头所在的点，深度图像中物体距离镜头越近，其所在像素代表的实际长度越小。设某个点所在深度值为h，实际长度为L，该像素镜头的连线与竖直方向夹角为α，则实际长度为L=2htan α。

3.1 确定包裹所在区域

将用背景图处理后的图像二值化，遍历检测区域，根据深度值找到区域中第一个物体上的点，再采用类似深度搜索的思想寻找物体上当前点周围的点，依次将这些点存入表示包裹点的vector中。为避免重复选点，引入一个500×500的数组，对应每个点是否被选取做好标记，最终vector中的点即为组成包裹的点。……