化处理、图像去噪声 处理、图像锐化处理W及图像高斯平滑处理，再利用数学形态学边缘检测方法对图像Fi进 行边缘检测，根据式子(2 )，得到边缘图像G:
[0054]
巧
[005引 其中0<P<1，A G = Gmax-Gmin，Gmax = Hiax {Gl ,62}，Gmin = Hlin (Gl，02}，ei、62 和63 表示 形态学检测用到的结构元素 ，"0 "表示腐蚀操作，"? "表示膨胀操作，"0"表示开运算操作， "?"表示闭运算操作；
[0056] 进一步利用霍夫变换直线检测方法对船槽舱位边缘图像G进行直线检测，得到直 线集合L=化J Ij = I，2,…，m}，m为检测的直线总数;进一步对直线集合L进行直线过滤，分 别得到船槽舱位边缘水平线化和船槽舱位边缘垂直线Lv=化Vi，Lv2}，图4为本实施例中船 槽舱位边缘检测示意图，具体步骤如下：
[0057] 步骤2.1:对船槽边缘的水平线进行检测，首先通过判断直线以的斜率，过滤直线 斜率不满足IKI < 0.087的直线，得到直线候选集合Lsh=化Shk I k= 1，2，…，化}，Nh为过滤后 直线的总数;其次把直线候选集合Lsh中斜率相同的且平行直线之间的距离d满足cK 4的直 线聚为一类，得到直线聚合类Lch=化Chr I r= 1，2，…，Qh} ,Lchr表示第r个直线聚合类，Qh为 直线聚合类的数量;再利用最小二乘法分别对每个直线聚合类中的直线进行拟合，结果得 到一个直线集合L扣={L扣r I r = 1，2，…，Qh}，Qh为直线拟合后的直线总数，L扣r表示由直线 聚合类Lchr拟合得到的直线；最后利用在图像Fl区域内直线Lfhr所经过的像素点灰度值构 成集合并计算该集合的方差，进一步得到直线集合L扣对应的灰度值方差集合化r，获取Lf h 中灰度值方差最小的直线即为船槽舱位水平边缘直线化；
[005引步骤2.2:对船槽舱位边缘垂直线进行检测，首先通过判断直线k的斜率，保留直 线斜率满足IKI > 11.43的直线，进一步得到直线候选集合Lsv= {Lsvk I k= 1，2，…，Nv}，Nv为 过滤后直线的总数;其次把直线候选集合Lsv中斜率相同的且平行直线之间的距离d满足d <4的直线聚为一类，得到直线聚合类1'￥=化'￥,^=1，2,。'，(^，1^趴,表示第：1"个直线聚合 类，Qv为直线聚合类的总数，再利用最小二乘法分别对每个直线聚合类的直线进行拟合，结 果为直线集合Lf V =化f Vr I r = 1，2，…，Qv}，Qv为直线拟合后的直线总数，Lf Vr表示由直线聚 合类Lcvr拟合得到的直线；进一步利用LfVr在图像Fl中的位置，过滤图像中间部分的垂直 线，结果为直线集合化V=化bvr Ir=I，2,…，TvKTv为过滤垂直线后的直线总数;最后利用 在图像Fl区域内直线化Vr所经过的像素点灰度值构成集合并计算该集合的方差，进一步得 到直线集合化V对应的灰度值方差集合Var,获取化V中灰度值方差最小的两条直线即为船 槽舱位垂直边缘直线Lvi和Lv2 ;
[0化9] 步骤2.3:利用步骤2.1和步骤2.2检测到的船槽舱位边缘水平直线化W及垂直直 线Lvi和LV2,分别计算水平直线和垂直直线的交点，结果得到P=化，P2}，其中Pi为直线化和 直线Lvi的交点，h为直线Iii和直线Lv2的交点；
[0060] 步骤2.4:同理，可得到另外一组双目摄像头的船槽舱位图像F2中的船槽舱位水平 边缘直线和垂直边缘直线，进一步可得图像F2中的直线交点P3和P4,其中点P3与点Pl对应，点 P4和点P2对应，运四个点构成了船槽舱位的整体边缘轮廓；
[0061] 进一步根据集装箱船舶船槽安装工艺的标准可知船槽的实际宽度为length,根据 式(3)，利用船槽舱位的四个顶点口1爪爪、口河计算出船槽舱位的长度0:
[0062]
饼
[0063] 其中I PlP2 I为点Pl到P2的距离，I P3P4 I为点P3到点P4的距离；
[0064] 进一步按照船槽宽度对船槽舱位进行分段，具体步骤如下：
[0065] 步骤3.1:首先将点Pi和点P3的坐标保存到第一个船槽Ei中，其次从坐标点Pi开始， 在对应的直线PiP2上找到第一个和点Pi之间的距离为船槽宽度length的点A，同理，从坐标 点P3开始，在对应的直线P3P4上找到第一个和点P3之间的距离为船槽宽度length的点B，同 时保证直线AB和直线PiP3的斜率相同；
[0066] 步骤3.2:将步骤3.1找到的点A和点B保存到第一个船槽E冲，贝帷船槽实体E冲包 含点Pi、P3、A、B，运四个点标识了第一个船槽的位置，再将Ei保存到船槽队列E=KiIi = I, 2,…，K}中；进一步再将点A和点B保存到第二个船槽E2中，再按照步骤3.1的方法，找到属于 第二个船槽的另外两个顶点;循环整个过程，直到点P2和点P4为止，最后得到一个船槽队列， 船槽队列中的每个船槽包括四个顶点，运四个顶点标识船槽的具体位置，即可定位船槽，图 5为本实施例中的船槽Ei定位示意图。
[0067] 实施本发明后，用于船槽的定位，可改善传统W人工引导为主的集装箱装卸工作 模式，提升了船舶集装箱装卸数字化和智能化水平，是一项改善生产和工作环境的多赢工 程，对提高作业效率、提高集装箱装卸安全性W及降低成本非常有利。
[0068]本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护 范围的不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技 术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
【主权项】
1. 一种基于视觉扫描的船槽定位方法，包括集装箱船槽舱位扫描、船槽舱位图像拼接、 图像预处理与数学形态学船槽边缘检测、船槽舱位边缘直线检测、船槽舱位分段及船槽定 位， 所述集装箱船槽舱位扫描：当需要进行集装箱装卸时，首先使用已标定完成的双目视 觉系统，以集装箱船靠岸一侧为起点，逐渐移动吊具并不断拍摄船槽舱位图像，直到吊具到 达船体另一侧为止，结果得到一组有序的船槽舱位图像€={心|1 = 1，2，一11}，其中11为图像 数量，fi表示第i张图像； 所述船槽舱位图像拼接:实时在移动吊具拍摄船槽舱位图像的过程中，图像拼接算法 实时地拼接相邻的两张图像，最后得到一组双目摄像头的完整的船槽舱位图F1; 所述图像预处理与数学形态学船槽边缘检测:对经过图像拼接得到的船槽舱位图像Fi 进行图像灰度化处理、图像去噪声处理、图像锐化处理以及图像高斯平滑处理，进一步利用 数学形态学边缘检测方法对图像Fi进行边缘检测，根据式子(1)，得到边缘图像G:(1) 其中0 < P < 1，Δ G = Gmax-Gmin，Gmax = max{Gl，G2}，Gmin = min{Gl，G2}，ei、e2和Θ3表示形态学 检测用到的结构元素，"Θ"表示腐蚀操作，" Θ "表示膨胀操作，"。"表示开运算操作，" ?" 表示闭运算操作； 所述船槽舱位边缘直线检测：利用霍夫变换直线检测方法对船槽舱位边缘图像G进行 直线检测，得到直线集合L= {Lj I j = l，2，···，m}，m为检测的直线总数;进一步对直线集合L 进行直线过滤，分别得到船槽舱位边缘水