对象安装方法、装置、系统和存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种对象安装方法、装置、系统和存储介质。

背景技术

对象安装指的是将对象装进设定好的容器中，例如药品安装就是将药品安装进管状盒子中或其他类型盒子中。在对象安装好之后，在将安装好的对象发放给用户时，就可以实现定量发放，同时比较方便用户携带。由此可见，对象安装过程十分必要。

相关技术中，在药品安装时，通常是通过人眼检测药品试剂瓶口，并通过人工手动将药品装入试剂瓶中，之后，可以人工检测是否安装成功，在安装成功时就可以将安装好的药品进行打包，即进行封装；在安装失败时可以通过人工方式重新进行安装，直至安装成功。

然而上述药品安装技术存在耗时耗力的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在药品安装过程中，节省时间和节省人力的对象安装方法、装置、系统和存储介质。

一种对象安装方法，该方法包括：

获取待安装对象所对应的安装容器的图像；

对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；

根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在其中一个实施例中，上述对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息，包括：

对上述安装容器的图像进行目标提取处理，确定上述安装容器的图像对应的安装容器的边缘图像；

对上述安装容器的边缘图像进行霍夫检测处理，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息。

在其中一个实施例中，在上述根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中之前，上述方法还包括：

对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在其中一个实施例中，上述安装容器的像素位置信息包括上述安装容器的管口中心点的像素位置信息，上述安装容器的管口中心点的像素位置信息包括管口中心点的X轴像素位置信息和管口中心点的Y轴像素位置信息。

在其中一个实施例中，上述对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，包括：

对上述至少一个安装容器的管口中心点的X轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的X轴像素位置排序结果；

基于上述X轴像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在其中一个实施例中，上述根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中，包括：

将上述至少一个安装容器的像素位置信息从像素坐标系转换至世界坐标系，确定上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息；

根据上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

根据预设的像素误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行像素误差补偿；

根据预设的世界坐标误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息进行世界坐标误差补偿。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行绘制，得到至少一个安装容器的像素位置信息绘制图像。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器进行分组以及标号，得到至少一组安装容器。

一种对象安装装置，该装置包括：

获取模块，用于获取待安装对象所对应的安装容器的图像；

目标检测模块，用于对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；

安装模块，用于根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

一种对象安装系统，包括相互连接的计算机设备和机械臂，该计算机设备包括存储器和处理器，上述存储器存储有计算机程序，

上述处理器执行所述计算机程序时，用于获取待安装对象所对应的安装容器的图像；

上述处理器执行所述计算机程序时，还用于对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；

上述机械臂，用于根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待安装对象所对应的安装容器的图像；

对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；

根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

上述对象安装方法、装置、计算机设备和存储介质，通过对获取的待安装对象所对应的安装容器的图像进行目标检测，确定安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息，并根据安装容器的像素位置信息，将待安装对象安装至至少一个安装容器中。在该方法中，由于可以通过安装容器的图像获得安装容器的位置信息，并通过安装容器的位置信息将待安装对象安装至安装容器中，这个过程为自动化安装过程，不需要人工去检测以及安装待安装对象，因此可以节省人力；同时由于自动化安装过程相对人工安装过程速度较快，因此可以节省将待安装对象安装至安装容器的时间。

附图说明

图1为一个实施例中对象安装系统的结构示例图；

图2为一个实施例中对象安装方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中对象安装步骤的流程示意图；

图4为另一个实施例中对象安装方法的流程示意图；

图5为另一个实施例中对象安装方法的流程示意图；

图5a为另一个实施例中模拟阶段的安装容器的示例图；

图6为另一个实施例中实际安装阶段的安装容器的示例图；

图7为一个实施例中对象安装装置的结构框图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请实施例提供的对象安装方法，可以应用于如图1所示的对象安装系统，该对象安装系统包括相互连接的计算机设备102和机械臂104，其中，计算机设备102可以和机械臂104进行通信，实现数据传输，通信方式可以是有线或者无线方式。另外，计算机设备102可以是终端或服务器。机械臂104可以包括摄像头、处理器等等。

需要说明的是，本申请实施例的执行主体可以是对象安装系统，也可以是对象安装装置，以下就以对象安装系统作为执行主体来对本申请的技术方案进行说明。

在一个实施例中，提供了一种对象安装方法，本实施例涉及的是如何通过待安装对象的安装容器的图像获得位置信息，以及通过位置信息安装待安装对象的具体过程。如图2所示，该方法可以包括以下步骤：

S202，获取待安装对象所对应的安装容器的图像。

其中，待安装对象可以是药品、食品等等。安装容器可以是管状器皿、桶装器皿、方形器皿等，安装容器的管口可以是圆形、方形等等。这里安装容器一般是一个或多个，如果是多个安装容器，那么这个多个安装容器通常是相同的安装容器，即形状、长宽高均相同的容器。

具体的，机械臂上可以安装有摄像头，在需要对待安装对象进行安装时，可以预先人为或自动将安装容器摆放好，然后对象安装系统可以控制机械臂上的摄像头对安装容器进行拍摄，得到安装容器的图像；之后，对象安装系统也可以控制机械臂将拍摄的图像传输至计算机设备，这样计算机设备就可以获得安装容器的图像。

S204，对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息。

其中，在对安装容器的图像进行目标检测之前，还可以对安装容器的图像进行预处理，该预处理可以包括灰度化和/或二值化和/或图像形态学操作等处理。这里的图像形态学操作可以包括对图像进行腐蚀操作和膨胀操作等。

在本步骤中，可以采用目标检测相关算法(即机器视觉相关算法)对安装容器的图像进行目标检测，目标检测相关算法可以包括边缘检测算法、YOLO(You Only Look Once)目标检测算法、SSD(Single Shot MultiBox Detector，单发多盒探测器)目标检测算法、霍夫检测算法等等。

具体的，对象安装系统在获得安装容器的图像之后，可以采用目标检测相关算法对安装容器的图像中的安装容器进行检测，得到至少一个安装容器的位置信息，这里安装容器的位置信息指的是安装容器在安装容器的图像上的位置信息，因此，记为安装容器的像素位置信息。另外，这里的至少一个指的是安装容器的数量，并不是像素位置信息的数量。

另外，这里获得的每个安装容器的像素位置信息可以包括安装容器的管口的像素位置信息、构成安装容器的长宽高、半径、直径等的起始点和终止点的像素位置信息等。

S206，根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在本步骤中，在获得每个安装容器的像素位置信息之后，对象安装系统可以控制机械臂直接根据安装容器的像素位置信息，将待安装对象安装至每个安装容器中；也可以是对安装容器的像素位置信息进行坐标转换，并依据转换后的坐标信息，将待安装对象安装至每个安装容器中；当然，还可以是其他方式，这里不作具体限定。

当然，这里假设有多个安装容器，那么在将待安装对象安装至各个安装容器中时，通常每个安装容器中装的待安装对象的数量或体积等也是相同的。

由上述描述可知，本方案可以自动化实现待安装对象的安装这样可以节省人力和时间；同时由于加入了机器视觉算法对安装容器进行检测，这样可以提高对安装容器进行检测的准确率，另外，自动化安装过程以及机器视觉算法不会受人为疲劳等因素的影响，该安装过程比较稳定，因此可以降低安装容器的漏检率或误检率，提升质控中的检测准确率。

上述对象安装方法中，通过对获取的待安装对象所对应的安装容器的图像进行目标检测，确定安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息，并根据安装容器的像素位置信息，将待安装对象安装至至少一个安装容器中。在该方法中，由于可以通过安装容器的图像获得安装容器的位置信息，并通过安装容器的位置信息将待安装对象安装至安装容器中，这个过程为自动化安装过程，不需要人工去检测以及安装待安装对象，因此可以节省人力；同时由于自动化安装过程相对人工安装过程速度较快，因此可以节省将待安装对象安装至安装容器的时间。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装方法，本实施例涉及的是如何对安装容器的图像进行目标检测确定安装容器的像素位置信息的具体过程。在上述实施例的基础上，如图3所示，上述S204可以包括以下步骤：

S302，对上述安装容器的图像进行目标提取处理，确定上述安装容器的图像对应的安装容器的边缘图像。

具体的，在获得安装容器的图像之后，可以采用边缘检测算法对安装容器的图像中的每个安装容器进行边缘检测，即进行目标提取处理，就可以在安装容器的图像上得到每个安装容器的边缘，记为安装容器的边缘图像。

需要说明的是，这里对安装容器进行目标提取，实质上是一个粗检过程，所以这里检测到的安装容器的边缘是比较粗糙的边缘，那么为了进一步得到安装容器更精细的边缘，以下需要进一步对安装容器的边缘图像进行目标检测。

S304，对上述安装容器的边缘图像进行霍夫检测处理，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息。

其中，在上述获得安装容器的边缘图像之后，可以遍历该安装容器的边缘图像中的每个安装容器的边缘，根据提前设定的安装容器的管口的检测半径，对于每一个管口的边缘像素，进行霍夫检测处理，可以把图像数据从图形空间转换至霍夫领域。其中，霍夫检测处理过程中可以根据设定的阈值条件，判定每个安装容器的管口边缘是否为圆形，在判定每个安装容器的管口边缘为圆形时，可以定位出每个安装容器的管口的中点坐标位置以及半径等信息。

这里定位出的每个安装容器的管口的中点坐标位置以及半径等信息均是安装容器在边缘图像上的位置信息，即可以称为安装容器的像素位置信息。

本实施例的对象安装方法，可以对安装容器的图像进行目标提取处理，确定安装容器的边缘图像，并对安装容器的边缘图像进行霍夫检测处理，确定至少一个安装容器的像素位置信息。在本实施例中，由于可以通过目标提取以及霍夫检测对安装容器进行两级目标检测处理，这样可以使最终得到的安装容器的像素位置信息更准确。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装方法，本实施例涉及的是如何对安装容器的像素位置信息进行排序的具体过程。在上述实施例的基础上，在上述S206之前，上述方法还可以包括以下步骤A：

步骤A，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在本步骤中，通常在安装待安装对象时，一般对应的安装容器是多个安装容器，即批量化安装对象，那么为了能够快速安装对象，可以在安装之前对各个安装容器的像素位置信息进行排序，得到排序结果。

可选的，上述安装容器的像素位置信息包括上述安装容器的管口中心点的像素位置信息，上述安装容器的管口中心点的像素位置信息包括管口中心点的X轴像素位置信息和管口中心点的Y轴像素位置信息。

在获得每个安装容器包括两个轴向上的像素位置信息之后，可以按照这两个轴向上的像素位置信息，对各安装容器的像素位置信息进行排序，也就是说，可选的，如图4所示，上述步骤A具体可以包括以下步骤：

S402，对上述至少一个安装容器的管口中心点的X轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的X轴像素位置排序结果。

S404，基于上述X轴像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在S402-S404中，在获得每个安装容器的管口中心点的两个轴向的像素位置信息之后，可以先将各个安装容器的管口中心点的X轴像素位置进行排序，排序方式可以是从小到大排或者从大到小排，总之排序之后可以得到各个安装容器的管口中心点的X轴像素位置的排序结果，记为各个安装容器的X轴像素位置排序结果。这里采用X轴的像素位置进行排序，属于粗排序过程，可以快速地得到各个安装容器的X轴像素位置的排序结果。

之后，可以进一步对各个安装容器进行细排序，即可以将各个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置进行排序，排序方式可以是从小到大排或者从大到小排，总之排序之后可以得到各个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置的排序结果，即各个安装容器最终的像素位置排序结果。这里在粗排序结果基础上，通过Y轴像素位置信息对各安装容器进行细排序，可以使最终得到的像素位置排序结果更准确。

本实施例的对象安装方法，在安装待安装对象之前，可以对至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定至少一个安装容器的像素位置排序结果。这样可以便于后续快速安装对象，提升待安装对象的安装效率。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装方法，本实施例涉及的是对安装容器的像素位置信息进行坐标转换之后，再对待安装对象进行安装的具体过程。在上述实施例的基础上，如图5所示，上述S206可以包括以下步骤：

S502，将上述至少一个安装容器的像素位置信息从像素坐标系转换至世界坐标系，确定上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息。

在本步骤中，可以预先通过已知点在像素坐标系下的位置信息和世界坐标系下的位置信息，来计算像素坐标系与世界坐标系之间的转换关系，该转换关系可以包括转换系数以及偏转角。

以已知点P1和P2为例，可以参照下述公式计算转换系数以及偏转角，公式如下：

在公式(1)中，

转换系数K的计算公式如下公式(2)：

偏转角θ的计算公式如下公式(3)：

θ＝θ

其中，θ

其中，α为偏转系数，可以预先设定好，为已知量。

通过上述公式(1)-(4)可以求得转换系数以及偏转角，即得到像素坐标系与世界坐标系之间的转换关系。

那么在本步骤中，在获得安装容器的像素位置信息之后，就可以根据上述计算的转换系数以及偏转角，对安装容器的像素位置信息进行转换，就可以得到安装容器的世界坐标位置信息。

S504，根据上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在本步骤中，在获得各个安装容器的世界坐标位置信息之后，就可以控制机械臂，按照各个安装容器的世界坐标位置信息，将待安装对象依次安装至各安装容器中。

进一步地，在上述安装对象过程中，由于霍夫检测处理需要对每一边缘像素点进行遍历，同时本方案在前期对安装容器的图像进行预处理时，存在对图像的腐蚀与膨胀操作，腐蚀操作在像素层面上会导致边缘发生收缩，而膨胀操作会导致图像边缘往四周膨胀，相比与实际边缘，腐蚀或膨胀后的图像边缘会扩大或缩小，扩大或缩小的程度和腐蚀膨胀的次数呈正相关。为了最大程度上的减小该误差的影响，本方案中采用腐蚀与膨胀操作组合使用，因此在霍夫检测处理过程中定位安装容器的管口边缘的圆时，会导致管口的中点位置在像素坐标系上存在几个像素的误差。

因此，在本方案初步模拟阶段，可以根据模拟的各个安装容器的管口像素位置信息以及世界坐标位置信息，进行误差统计。在计算误差时，可以对同一排的两个安装容器的管口中点的像素位置信息，在X轴和Y轴分别计算相对像素误差。

以一排安装容器为例，假设这排安装容器包括安装容器0、2、4、6(序号)，具体计算方式为如下公式(5)和(6)：

ξ＝|ΔD

其中，X

同理，可以计算各个安装容器在Y轴像素位置信息之间的相对误差，以及各个安装容器在世界坐标系下的相对误差。

在本方案初步模拟阶段，以10个安装容器为例，参见图5a所示，以及结合上述的误差计算方式，可以计算出这10个安装容器在像素坐标系下以及世界坐标系下的相对误差，参见如下表1所示：

表1

在上述模拟阶段得到安装容器在像素坐标系下以及世界坐标系下的相对误差之后，就可以对上述S502-S504中安装容器的像素位置信息和世界坐标位置信息进行补偿，可选的，可以采用以下步骤B1和B2进行补偿：

步骤B1，根据预设的像素误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行像素误差补偿。

这里预设的像素误差阈值范围包括X轴方向和Y轴方向上的像素误差阈值范围。像素误差阈值范围可以是一个数据范围，也可以是一个阈值，这里以一个阈值为例，例如上述表1中的X轴是1个像素误差，Y轴是2个像素误差。那么这里在得到安装容器的像素位置信息之后，就可以按照X轴的像素误差和Y轴的像素误差分别对各个安装容器对应轴向上的像素位置信息进行补偿，补偿可以是加上或减去像素误差，最终就可以得到各个安装容器补偿后的像素位置信息。

步骤B2，根据预设的世界坐标误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息进行世界坐标误差补偿。

对于这里世界坐标系的误差补偿，与上述像素坐标系的误差补偿同理，可以参见上述像素坐标系的误差补偿，这里不再赘述。

本实施例的对象安装方法，可以将安装容器的像素位置信息从像素坐标系下转换到世界坐标系下，并根据世界坐标系下的世界坐标位置信息，将待安装对象安装至安装容器中。在本实施例中，由于可以通过坐标系转换对待安装对象进行安装，这样可以使安装位置更符合实际，从而可以提高对象安装的成功率和准确率。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装方法，本实施例涉及的是在对安装容器进行排序之后还可以进行绘制的具体过程。在上述实施例的基础上，上述方法还可以包括以下步骤C：

步骤C，基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行绘制，得到至少一个安装容器的像素位置信息绘制图像。

在本步骤中，参见图6所示，提供了一个实际安装阶段的安装容器的示例图，在上述得到各安装容器的像素位置排序结果之后，可以按照排序结果在安装容器的图像上将各安装容器的管口边缘绘制出来，通常各个管口实际是挨着放置的，那么绘制出来的各个管口也是挨着的，这样后续如果通过绘制图发现某两个或某几个绘制管口中间有缺失，那么就可以及时发现漏检了安装容器，从而就可以快速对安装容器的图像进行重新检测，进而可以避免后续漏安装对象，提升对象安装的准确率。

本实施例的对象安装方法，可以基于安装容器的像素位置排序结果，对安装容器的像素位置进行绘制，得到安装容器的像素位置绘制图像，这样在后续安装对象时，通过绘制图像就可以避免后续漏安装对象，提升对象安装的准确率。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装方法，本实施例涉及的是根据安装容器的像素位置排序结果对安装容器进行分组以及标号的具体过程。在上述实施例的基础上，上述方法还可以包括以下步骤D：

步骤D，基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器进行分组以及标号，得到至少一组安装容器。

在本步骤中，继续参见上述图5a中的右图和图6中的右图所示，假设有两排安装容器，分别是第一排和第二排，那么可以根据上述各个安装容器的像素位置排序结果，将第一排和第二排的第一个分为一组，为第一组，将第一排和第二排的第二个分为一组，为第二组，后续依次类推，最终将两排安装容器全部分好组。之后，可以根据分组情况对各安装容器进行标号，可以从0开始，也可以从1开始，这里示例地是从0开始，第一组的两个安装容器分别标记为0和1，第二组的分别标记为2和3，后续依次类推。

需要说明的是，图5a和图6只是示例，不影响本申请实施例的实质内容。

本实施例的对象安装方法，可以基于上述安装容器的像素位置排序结果，对安装容器进行分组以及标号，得到至少一组安装容器。这里通过分组以及标号，可以便于后续快速对安装容器进行对象安装，同时也可以在一定程度上避免对象漏安装。

应该理解的是，虽然图2-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种对象安装装置，包括：获取模块10、目标检测模块11和安装模块12，其中：

获取模块10，用于获取待安装对象所对应的安装容器的图像；

目标检测模块11，用于对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；

安装模块12，用于根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

关于对象安装装置的具体限定可以参见上文中对于对象安装方法的限定，在此不再赘述。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装装置，在上述实施例的基础上，上述目标检测模块11可以包括目标提取单元和霍夫检测单元，其中：

目标提取单元，用于对上述安装容器的图像进行目标提取处理，确定上述安装容器的图像对应的安装容器的边缘图像；

霍夫检测单元，用于对上述安装容器的边缘图像进行霍夫检测处理，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装装置，在上述实施例的基础上，在上述安装模块12根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中之前，上述装置还可以包括排序模块，该排序模块，用于对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

可选的，上述安装容器的像素位置信息包括上述安装容器的管口中心点的像素位置信息，上述安装容器的管口中心点的像素位置信息包括管口中心点的X轴像素位置信息和管口中心点的Y轴像素位置信息。

可选的，上述排序模块可以包括X轴排序单元和Y轴排序单元，其中：

X轴排序单元，用于对上述至少一个安装容器的管口中心点的X轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的X轴像素位置排序结果；

Y轴排序单元，用于基于上述X轴像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装装置，在上述实施例的基础上，上述安装模块12可以包括坐标转换单元和安装单元，其中：

坐标转换单元，用于将上述至少一个安装容器的像素位置信息从像素坐标系转换至世界坐标系，确定上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息；

安装单元，用于根据上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

可选的，上述装置还可以包括像素误差补偿模块和世界坐标误差补偿模块，其中：

像素误差补偿模块，用于根据预设的像素误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行像素误差补偿；

世界坐标误差补偿模块，用于根据预设的世界坐标误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息进行世界坐标误差补偿。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装装置，在上述实施例的基础上，上述装置还可以包括绘制模块，该绘制模块，用于基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行绘制，得到至少一个安装容器的像素位置信息绘制图像。

在另一个实施例中，提供了另一种对象安装装置，在上述实施例的基础上，上述装置还可以包括分组标号模块，该分组标号模块，用于基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器进行分组以及标号，得到至少一组安装容器。

关于对象安装装置的具体限定可以参见上文中对于对象安装方法的限定，在此不再赘述。

上述对象安装装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种对象安装系统，该对象安装系统包括相互连接的计算机设备和机械臂，其中，以该计算机设备是终端为例，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种对象安装方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种对象安装系统，包括相互连接的计算机设备和机械臂，该计算机设备包括存储器和处理器，上述存储器存储有计算机程序，

上述处理器执行所述计算机程序时，用于获取待安装对象所对应的安装容器的图像；

上述处理器执行所述计算机程序时，还用于对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；

上述机械臂，用于根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，具体用于

对上述安装容器的图像进行目标提取处理，确定上述安装容器的图像对应的安装容器的边缘图像；对上述安装容器的边缘图像进行霍夫检测处理，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，还用于

对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在一个实施例中，上述安装容器的像素位置信息包括上述安装容器的管口中心点的像素位置信息，上述安装容器的管口中心点的像素位置信息包括管口中心点的X轴像素位置信息和管口中心点的Y轴像素位置信息。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，具体用于

对上述至少一个安装容器的管口中心点的X轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的X轴像素位置排序结果；基于上述X轴像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，还用于将上述至少一个安装容器的像素位置信息从像素坐标系转换至世界坐标系，确定上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息；

上述机械臂，用于根据上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，还用于

根据预设的像素误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行像素误差补偿；根据预设的世界坐标误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息进行世界坐标误差补偿。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，还用于

基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行绘制，得到至少一个安装容器的像素位置信息绘制图像。

在一个实施例中，上述处理器执行所述计算机程序时，还用于

基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器进行分组以及标号，得到至少一组安装容器。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取待安装对象所对应的安装容器的图像；对上述安装容器的图像进行目标检测，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息；根据上述至少一个安装容器的像素位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对上述安装容器的图像进行目标提取处理，确定上述安装容器的图像对应的安装容器的边缘图像；对上述安装容器的边缘图像进行霍夫检测处理，确定上述安装容器的图像中至少一个安装容器的像素位置信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行排序，确定上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在一个实施例中，上述安装容器的像素位置信息包括上述安装容器的管口中心点的像素位置信息，上述安装容器的管口中心点的像素位置信息包括管口中心点的X轴像素位置信息和管口中心点的Y轴像素位置信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对上述至少一个安装容器的管口中心点的X轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的X轴像素位置排序结果；基于上述X轴像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的管口中心点的Y轴像素位置信息进行排序，得到上述至少一个安装容器的像素位置排序结果。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

将上述至少一个安装容器的像素位置信息从像素坐标系转换至世界坐标系，确定上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息；根据上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息，将上述待安装对象安装至上述至少一个安装容器中。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据预设的像素误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行像素误差补偿；根据预设的世界坐标误差阈值范围，对上述至少一个安装容器的世界坐标位置信息进行世界坐标误差补偿。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器的像素位置信息进行绘制，得到至少一个安装容器的像素位置信息绘制图像。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

基于上述至少一个安装容器的像素位置排序结果，对上述至少一个安装容器进行分组以及标号，得到至少一组安装容器。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。