一种机器人绘画教学方法、装置及其机器人与流程

本发明实施例涉及智能控制领域，尤其是一种机器人绘画教学方法、装置及其机器人。

背景技术：

随着移动通信、计算机以及互联网技术的发展，智能设备由于其体积较小，处理能力强，被用于用户教育。

现有技术中的智能教育设备，设计成易于被用户接受的机器人，现有技术中智能机器人对用户的教育仅限于，与用户进行谈话交流，通过语音向孩童进行文化教育，与其教育意义相比，现有技术中的机器人更倾向于是一种陪伴型的玩具。

本发明创造的发明人在研究中发现，现有技术中的教育机器人，其实更倾向于是一种陪伴型的玩具，对孩童的绘画行为缺乏辨识能力，对孩童绘画学习行为缺乏的评判能力，无法对用户教育起到较好的辅助作用。

技术实现要素：

本发明实施例主要解决的技术问题是提供一种机器人绘画教学方法、装置及其机器人。通过机器人的显示屏显示绘画参考模型，使用户临摹该绘画参考模型，使用户学习掌握绘画的基本要领，并且将用户临摹该绘画参考模型的过程进行拍摄，提取用户临摹是的画笔痕迹，将该画笔痕迹与绘画参考模型进行比对，并根据比对结果该对用户的临摹水平进行评判，使用户能够掌握绘画技巧，解决现有技术中的机器人，由于缺乏对孩童行为的辨识能力，以及对孩童学习行为的评判能力，无法对用户教育起到辅助作用的问题。

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种机器人绘画教学方法，包括下述步骤：

显示绘画参考模型；

在显示绘画参考模型的同时拍摄用户临摹所述绘画参考模型的影像信息；

提取所述影像信息中用户临摹时的画笔痕迹，并同时显示在显示装置上；

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，确定对应于所述画笔痕迹评价信息。

可选地，所述在显示绘画参考模型的同时拍摄用户临摹所述绘画参考模型的影像信息，包括：

通过设置于机器人摄像视界范围内的光学镜片，拍摄位于所述摄像视界正下方的临摹过程。

可选地，提取所述影像信息中用户临摹时的画笔痕迹，包括：

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行同步显示。

可选地，将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行同步显示，包括：

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行图案重叠比对，并将画笔痕迹中与所述绘画参考模型不重叠的部分进行警示显示。

可选地，所述显示绘画参考模型，包括：

显示所述绘画参考模型后，显示所述绘画参考模型的轮廓图形。

可选地，显示所述绘画参考模型后，显示所述绘画参考模型的轮廓图形，包括：

通过动画演示所述参考模型的轮廓图形。

可选地，将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，确定对应于所述画笔痕迹评价信息，包括：

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的轮廓图形进行图案重叠比对，根据重叠面积的占比对所述画笔痕迹进行评价。

可选地，将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，确定对应于所述画笔痕迹评价信息步骤之后，包括：

将所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分截取出来；

对所述不重叠部分进行警示显示。

可选地，所述对所述不重叠部分进行警示显示步骤之后，包括：

通过动画演示所述不重叠部分的绘画方法。

可选地，所述机器人绘画教学方法还包括：

记录所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分的轮廓；

搜索包括所述不重叠部分的轮廓的绘画参考模型；

显示该包括所述不重叠部分的轮廓的绘画参考模型。

可选地，所述机器人绘画教学方法还包括：

记录所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价；

根据所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价生成教学日志；

向外部网络发送所述教学日志。

为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种绘画教学装置，包括：

显示模块，用于显示绘画参考模型；

拍摄模块，用于在显示绘画参考模型的同时拍摄用户临摹所述绘画参考模型的影像信息；

痕迹提取模块，用于提取所述影像信息中用户临摹时的画笔痕迹，并同时显示在显示装置上；

第一处理模块，用于将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，并根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，对所述画笔痕迹进行评价。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

光学模块，所述光学模块设置于机器人摄像视界范围内，用于通过光学折射使所述拍摄模块，拍摄位于所述摄像视界正下方的临摹过程。

可选地，所述显示模块将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行同步显示。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

实时警示模块，用于将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行图案重叠比对，并将画笔痕迹中与所述绘画参考模型不重叠的部分进行警示显示。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

轮廓显示模块，用于在所述显示模块显示所述绘画参考模型后，显示所述绘画参考模型的轮廓图形。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

第一演示模块，用于通过动画演示所述参考模型的轮廓图形。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

第二处理模块，用于将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的轮廓图形进行图案重叠比对，并根据重叠面积的占比对所述画笔痕迹进行评价。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

截取模块，用于将所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分截取出来；

警示显示模块，用于对所述不重叠部分进行警示显示。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

第二演示模块，用于通过动画演示所述不重叠部分的绘画方法。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

第一记录模块，用于记录所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分的轮廓；

搜索模块，用于搜索包括所述不重叠部分的轮廓的绘画参考模型；

所述显示模块显示该包括所述不重叠部分的轮廓的绘画参考模型。

可选地，所述绘画教学装置还包括：

第二记录模块，用于记录所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价；

日志生成模块，用于根据所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价生成教学日志；

发送模块，用于向外部网络发送所述教学日志。

为解决上述技术问题本发明实施例还提供一种绘画教学机器人，包括：

触敏显示器；

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于：

显示绘画参考模型；

在显示绘画参考模型的同时拍摄用户临摹所述绘画参考模型的影像信息；

提取所述影像信息中用户临摹时的画笔痕迹，并同时显示在显示装置上；

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，对所述画笔痕迹进行评价。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

通过设置于机器人摄像视界范围内的光学镜片，拍摄位于所述摄像视界正下方的临摹过程。

可选地，述一个或多个程序还被配置用于：

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行同步显示。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行图案重叠比对，并将画笔痕迹中与所述绘画参考模型不重叠的部分进行警示显示。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

显示所述绘画参考模型后，显示所述绘画参考模型的轮廓图形。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

通过动画演示所述参考模型的轮廓图形。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的轮廓图形进行图案重叠比对，根据重叠面积的占比对所述画笔痕迹进行评价。

可选地，将所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分截取出来；

对所述不重叠部分进行警示显示。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

通过动画演示所述不重叠部分的绘画方法。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

记录所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分的轮廓；

搜索包括所述不重叠部分的轮廓的绘画参考模型；

显示该包括所述不重叠部分的轮廓的绘画参考模型。

可选地，所述一个或多个程序还被配置用于：

记录所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价；

根据所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价生成教学日志；

向外部网络发送所述教学日志。

本发明实施例的有益效果是：通过机器人的显示屏显示绘画参考模型，使用户临摹该绘画参考模型，使用户学习掌握绘画的基本要领，并且将用户临摹该绘画参考模型的过程进行拍摄，提取用户临摹是的画笔痕迹，将该画笔痕迹与绘画参考模型进行比对，并根据比对结果该对用户的临摹水平进行评判，使用户能够掌握绘画技巧，解决现有技术中的机器人，由于缺乏对孩童行为的辨识能力，以及对孩童学习行为的评判能力，无法对用户教育起到辅助作用的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例机器人绘画教学方法基本流程图；

图2为本发明实施例具有垂直拍摄能力机器人示意图；

图3为本发明实施例显示参考模型轮廓的方法流程图；

图4为本发明实施例通过动画演示参考模型轮廓图形的方法流程图；

图5为本发明实施例通过比对画笔痕迹与绘画参考模型的轮廓图进行评价的方法流程图；

图6为本发明实施例对临摹过程中出现的错误进行警示显示的流程图；

图7为本发明实施例对不重叠部分进行演示教学的流程图；

图8为本发明实施例对不重叠部分进行反复教学方法流程图；

图9为本发明实施例绘画教学方法的远程传输流程图；

图10为本发明实施例绘画教学装置基本结构示意图；

图11为本发明实施例中具有显示参考模型轮廓功能的绘画教学装置结构示意图；

图12为本发明实施例中具有动画演示参考模型轮廓图形功能的绘画教学装置结构示意图；

图13为本发明实施例中通过比对画笔痕迹与绘画参考模型的轮廓图进行评价的绘画教学装置结构示意图；

图14为本发明实施例中具有错误进行警示显示功能的绘画教学装置结构示意图；

图15为本发明实施例中具有对不重叠部分进行演示教学功能的绘画教学装置结构示意图；

图16为本发明实施例中具有对不重叠部分进行反复教学功能的绘画教学装置结构示意图；

图17为本发明实施例中具有远程传输功能的绘画教学装置结构示意图；

图18为本发明实施例中绘画教学机器人的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1，图1为本实施例机器人绘画教学方法基本流程图。

如图1所示，一种机器人绘画教学方法，包括下述步骤：

S1110、显示绘画参考模型。机器人内部存储有供用户参照的绘画参考模型，用户在使用本实施例中提供的机器人学习绘画时，需要在屏幕上选择临摹的绘画参考模型。该绘画参考模型能够是(不限于)现实当中存在的实物拍摄的照片、实物的卡通图样或虚拟的绘画作品等。

S1120、在显示绘画参考模型的同时拍摄用户临摹所述绘画参考模型的影像信息。机器人对用户的临摹过程进行拍摄。用户在使用该机器人进行学习时，用户临摹时将临摹用具放置在机器人的正前方。机器人上设置有摄像头，且机器人上的摄像头设置在机器人面向用户的侧面上，即机器人摄像头的拍摄视界与临摹用具处于相互垂直的位置，因此，若用户在靠近机器人得位置进行临摹时，机器人摄像头无法采集到用户临摹时的影像。由于摄像头拍摄视界是随着其拍摄距离不断扩展延伸的，因此，用户在远离摄像头一定距离的位置进行临摹，摄像头能够拍摄到用户的临摹过程，但是由于距离较远，不能够清楚地拍摄出用户临摹时画笔的痕迹，拍摄的影像无法满足后续处理的要求。

请参阅图2，图2为本实施例具有垂直拍摄能力机器人示意图。

如图2所示，为解决上述技术问题，本实施例中在机器人上加装了一个光学模具，光学模具卡接安装在机器人上，光学模具与机器人的连接方式不局限与此，在一些选择性实施例中，光学模具与机器人之间通过设置永磁体，进行相互连接。光学模具面向机器人摄像头的一侧放置反射镜，反射镜呈倾斜放置，且反射镜放置在机器人摄像头拍摄视界范围内。由于反射镜倾斜放置，且倾斜位置面向机器人拍摄视界的正下方，故反射镜能够接收到来自用户临摹过程的反射光线，并通过光线折射将该光线射入到机器人的摄像头内，使机器人摄像头能够获取到用户的临摹过程的影像信息。

机器人拍摄临摹过程的方法不局限于使用光学模具，在一些选择性实施例当中，机器人顶部延伸出载体件，载体件与机器人面向临摹方向的面相互垂直，在一些选择性实施方式中，载体件在不使用的时候收纳在机器人内部，使用时从机器人内部取出后使用。在载体件上设置有摄像头，摄像头的拍摄视界面向载体件的正下方，这种结构能够使机器人上的摄像头拍摄到用户临摹的影像。

S1130、提取所述影像信息中用户临摹时的画笔痕迹，并同时显示在显示装置上。机器人根据摄像头拍摄的用户临摹影像，提取出其中临摹的画笔痕迹。机器人摄像头采集的影像画面中，一般包括：用户的手、画笔、画布以及画笔痕迹。机器人在对用户的画笔痕迹提取时，先要将影像中用户的手以及画笔移除，移除的具体办法为：在机器人内预存储人体手的颜色信息与轮廓信息，机器人通过比对该颜色与轮廓跟拍摄影像中用户的手的形态相同时，机器人能够在拍摄的影像中识别用户的手，并将识别出的用户手型移除。采用相同的原理，机器人识别画笔并在拍摄的影像中移除该画笔。在选用的画笔时选用画笔颜色与画布区别较大的画笔，至此机器人通过图像处理技术能够获取影像信息中用户临摹时形成的画笔痕迹。

机器人提取影像信息中用户临摹时的画笔痕迹的方法不限于上述提取方法，在一些选择性实施方式中，用户在临摹结束后，会将手以及画笔从画布上拿开，此时画布上仅具有画笔痕迹，摄像头拍摄此时的画面，机器人截取摄像头拍摄的画面，通过图像处理技术将取影像信息中用户临摹时形成的画笔痕迹提取出来。

图像处理技术是指，机器人通过画布与画笔痕迹之间存在的色差值，将涂画在画布上的画笔痕迹从画布上分离提取出来。图像处理技术还包括：对影像信息中位于拍摄边缘位置的画布进行放大处理，由于光学模组在收集光线时，位于画布边缘处的光线是斜射入的，导致拍摄的影像信息中，位于拍摄视界范围边缘处的画布比实际的画布面积要小，为了解决这一技术问题，通过多次测量实验得出拍摄时画布的实际变化的比率，然后在后期处理中，对拍摄边缘位置的画布进行相同比率的放大，以使拍摄出的影像信息不发生形变，同样的，在同比率放大时，将位于拍摄视界范围内的画笔痕迹也进行同步放大。同比率放大完成后，对画笔痕迹进行提取。

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行同步显示。本实施方式中，为使用户能够在进行临摹时，既能够看到自己临摹的画笔痕迹，将画笔痕迹提取出来后，将其与绘画参考模型进行同步显示。

S1140、将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，确定对应于所述画笔痕迹评价信息。机器人将画笔痕迹提取出来后，将该画笔痕迹与绘画参考模型进行比对，比对的主要内容为画笔痕迹与绘画参考模型的相似程度。具体为，机器人中存储的绘画参考模型主要有轮廓图与细节图构成，如绘画参考模型是一只彩色的气球时，构成该彩色气球的绘画元素包括：构成该彩色气球的轮廓以及构成该彩色气球内部的花色。比较时先比较气球轮廓的相似度，然后再对其颜色进行相似度比对。比对时根据比对的相似度对用户临摹的画笔痕迹进行打分，打分根据与相似度相关，如相似度在百分之八十时，对该临摹打八十分；相似度为百分之六十时，对该临摹打六十分。对于画笔痕迹的评价不局限与此，在一些选择性实施方式中，按照分数段对临摹的画笔痕迹进行打分，如A、B、C和D等，或者优秀、良好和一般等。

通过机器人的显示屏显示绘画参考模型，使用户临摹该绘画参考模型，使用户学习掌握绘画的基本要领，并且将用户临摹该绘画参考模型的过程进行拍摄，提取用户临摹是的画笔痕迹，将该画笔痕迹与绘画参考模型进行比对，并根据比对结果该对用户的临摹水平进行评判，使用户能够掌握绘画技巧，解决现有技术中的机器人，由于缺乏对孩童行为的辨识能力，以及对孩童学习行为的评判能力，无法对用户教育起到辅助作用的问题。

在一些实施方式中，将画笔痕迹与所述绘画参考模型进行图案重叠比对，并将画笔痕迹中与所述绘画参考模型不重叠的部分进行警示显示。机器人将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，计算出临摹的分数后，需要对用户临摹中出现的错误进行警示，以使用户发现在临摹过程中存在错误，便于用户认识错误并改正错误。具体实现方法为，将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，机器人通过图形软件处理将画笔痕迹中不与绘画参考模型叠加的部分截取出来，被截取出来的部分即为用户临摹出错的地方。为方便用户辨识，将出错位置进行警示显示。警示显示是指，对出错位置进行颜色区别或闪烁等能够引起用户注意的显示方式，本实施方式中警示显示时，将出错的位置标记为红色，并进行闪烁，以引起用户的注意。

请参阅图3，图3为本实施例显示参考模型轮廓的方法流程图。

如图3所示，包括步骤：

S1111、显示所述绘画参考模型后，显示所述绘画参考模型的轮廓图形。用户在使用机器人进行绘画联系时，为方便起见，往往仅会对绘画参考模型的轮廓进行临摹，以快速掌握该绘画参考模型的临摹技巧。为使客户有选择的临摹整个绘画参考模型或绘画参考模型的轮廓图，机器人在显示了绘画参考模型后，显示绘画参考模型的轮廓图形。示绘画参考模型的轮廓图形是指构成绘画参考模型的主体架构，如绘画参考模型为一个桃子时，构成桃子外形轮廓的类心形图案就是该绘画参考模型的轮廓图形。显示时首先显示绘画参考模型，再显示绘画参考模型，显示时间的长短能够进行设定，显示的先后顺序是初始设定，用户能够通过向机器人发送控制指令，控制显示参考模型和绘画参考模型轮廓图形。控制指令的发送方式包括(不限于)：远程遥控、语音指令、触屏控制指令或手势指令等。

请参阅图4，图4为通过动画演示参考模型轮廓图形的方法流程图。

如图4所示，包括步骤：

S1112、通过动画演示所述参考模型的轮廓图形。使用本实施例中的机器人进行绘画练习的用户一般为儿童，学习绘画时一般处于跟随学习的状态，即在学习绘画时，需要告诉孩子如何起笔，曲线如何进行描绘，画笔走势等绘画的基本执行要素，如果在显示参考模型的轮廓图形时，仅显示该轮廓图，则儿童往往不知道从什么地方开始画，同样也不知道应该怎样进行绘画，进而乱画一通，使机器人无法起到很好地教学作用。为解决上述技术问题，在本实施方式中，参考模型的轮廓图形是通过动画演示的方式呈现出来的，动画演示中会通过图像与语音的方式，向用户介绍在临摹该参考模型的轮廓图形时，用户应该从哪里起笔，先画那一条曲线以及该曲线如何进行绘制等。通过动画一步步教用户学习临摹该参考模型的轮廓图形，容易使用户掌握绘画的要点与技巧，提高用户的学习效率，且以动画的方式进行教学，能够使用户提起学习兴趣。动画演示参考模型的轮廓图形并非必须步骤，在用户能够熟练掌握该参考模型的轮廓图形绘画技巧时，用户能够通过下达指令的方式，跳过该步骤。

请参阅图5，图5为通过比对画笔痕迹与绘画参考模型的轮廓图进行评价的方法流程图。

如图5所示，包括步骤：

S1141、将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的轮廓图形进行图案重叠比对，根据重叠面积的占比对所述画笔痕迹进行评价。机器人获取到用户的临摹的画笔痕迹后，识别该画笔痕迹是对该绘画参考模型整体的临摹，还是对该绘画参考模型的轮廓图进行临摹，由于绘画参考模型与其轮廓图之间的区别在于一些细节图形和颜色，轮廓图一般不具有一些细节图形和多种色彩，机器人通过鉴别获取的影像中是否具有上述细节图形与颜色，就能够区别出用户是在临摹绘画参考模型还是绘画参考模型的轮廓图形。

当机器人鉴别出画笔痕迹是在临摹绘画参考模型的轮廓图形后，将该画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，图样叠加后，以轮廓图为标准参考，计算画笔痕迹中不与轮廓图重合的部分，并计算出不重合部分占整个轮廓图的比率，“1-比率”即为用户的临摹的评价成绩，如计算出的比率为百分之二十时，则该用户的临摹成绩为八十分。对于画笔痕迹的评价不局限与此，在一些选择性实施方式中，按照分数段对临摹的画笔痕迹进行打分，如A、B、C和D等，或者优秀、良好和一般等。

请参阅图6，图6对临摹过程中出现的错误进行警示显示的流程图。

如图6所示，包括步骤：

S1210、将所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分截取出来。机器人将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，计算出临摹的分数后，需要对用户临摹中出现的错误进行警示，以使用户发现在临摹过程中存在错误，便于用户认识错误并改正错误。具体实现方法为，将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，机器人通过图形软件处理将轮廓图中不与画笔痕迹叠加的部分截取出来，被截取出来的部分即为用户临摹出错的地方。

S1220、对所述不重叠部分进行警示显示。机器人通过图形软件处理将轮廓图中不与画笔痕迹叠加的部分截取出来，为方便用户辨识，将出错位置进行警示显示。警示显示是指，对出错位置进行颜色区别或闪烁等能够引起用户注意的显示方式，本实施方式中警示显示时，将出错的位置标记为红色，并进行闪烁，以引起用户的注意。

请参阅图7，图7对不重叠部分进行演示教学的流程图。

如图7所示，包括步骤：

S1230、通过动画演示所述不重叠部分的绘画方法。用户在临摹的过程中出现了错误，机器人在确定用户的错误位置后，对用户警醒警示显示，以引起用户的注意，传统教育方式中，对于错误的矫正方式为，指出错误让犯错方自己寻找解决错误的方法。传统的教育方式对于知错但不知道正确解法的用户收效极微，因为用户知道自己错了，但是不指导正确的画法，只能自己摸索，长此以往将使用户失去改正的兴趣甚至不愿意继续学习绘画。为突破传统教育中的弊端，本实施方式中，将用户错误的绘画位置用动画进行演示，帮助用户学习正确的绘画方法。具体方法为：通过图像确定处理软件确定不重叠部分的起始位置，并在动画演示的中截去与该起始位置相对应的两个帧画面，将两个帧画面之间的动画截取出来，即为该不重叠部分的动画演示方法，机器人播放该截取出来的动画，即向用户演示该不重叠部分的绘画方法。

请参阅图8，图8对不重叠部分进行反复教学方法流程图。

如图8所示，包括步骤：

S1310、记录所述绘画参考模型轮廓图中与所述画笔痕迹不重叠部分的轮廓。将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，机器人通过图形软件处理将轮廓图中不与画笔痕迹叠加的部分截取出来，机器人将该截取出来的轮廓图进行存储。

S1320、搜索包括所述不重叠部分轮廓的绘画参考模型。机器人内存储的绘画参考模型，构成绘画参考模型数据库，数据库中包括该绘画参考模型的轮廓图，每一个轮廓图都是有多个线段的组合，如绘画参考模型为字母B，则构成该绘画参考模型的线段组合为竖直直线段与两个半圆形的弧线段构成，相同的数据库中将复杂的绘画参考模型的轮廓图拆分为多个线段，并对构成绘画参考模型的线段进行记录。搜索时先确定不重叠部分轮廓的线段类型，然后在数据库中搜索包括该线段类型的其他绘画参考模型。

S1330、显示该包括所述不重叠部分轮廓的绘画参考模型。为使用户掌握错误画笔痕迹的正确画法，对该错误绘画痕迹所表示的线段进行反复的练习，以掌握正确的画法。因此将与不重叠部分轮廓相似的绘画参考模型显示出来，如不重叠部分轮廓为半圆形线段时，显示包括具有半圆形线段的绘画参考模型。

请参阅图9，图9为绘画教学方法的远程传输流程图。

如图9所示，包括步骤：

S1410、记录所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价。机器人绘画教育的直接使用用户为儿童，为方便家长、老师或者大数据收集的需要，将用户临摹时的绘画影像与机器人做出的画笔痕迹的评价进行记录，其中评价包括：用户临摹的得分和用户临摹时绘画出错的位置等用户行为。

S1420、根据所述影像信息和对所述画笔痕迹的评价生成教学日志。将记录的绘画影像与机器人做出的画笔痕迹的评价生成教学日志，教学日志包括视频日志、图文日志与文字日志，视频日志是指将用户临摹的整个视频即评价时的图片编辑为一整个视频。图文日志时将用户临摹时的时间、绘画参考模型、画笔痕迹和评价，编辑成文字文本。

S1430、向外部网络发送所述教学日志。机器人将生成的教学日志通过外部网络发送到指定接收的外部设备中，外部设备是指(不限于)：移动终端和服务器等能够通过外部网络获取和存储该日志的设备。机器人能够通过3G、4G、5G或WiFi等外部网络向用户发送教学日志，对移动终端用户发送教学日志时，先与移动终端建立联系，获取移动终端所在的网络环境，然后在确定向用户发送视频日志、图文日志或文字日志，如用户在4G无线环境下，则向其发送图文日志，在3G环境下，则向其发送文字日志，在WiFi环境下则向其发送视频日志，以节省用户阅读日志时的流量。

本实施例还提供一种绘画教学装置。

请参阅图10，图10为本实施例绘画教学装置基本结构示意图。

如图10所示，一种绘画教学装置，包括：显示模块2110、拍摄模块2120、痕迹提取模块2130与第一处理模块2140。其中显示模块2110用于显示绘画参考模型；拍摄模块2120用于拍摄用户临摹绘画参考模型的影像信息；痕迹提取模块2130用于提取影像信息中用户临摹时的画笔痕迹；第一处理模块2140用于将画笔痕迹与绘画参考模型进行比对，并根据比对画笔痕迹与绘画参考模型的相似程度，对画笔痕迹进行评价。

绘画教学装置内部存储有供用户参照的绘画参考模型，用户在使用本实施例中提供的绘画教学装置学习绘画时，需要通过显示模块2110显示绘画参考模型。该绘画参考模型能够是(不限于)现实当中存在的实物拍摄的照片、实物的卡通图样或虚拟的绘画作品等。

拍摄模块2120卡接安装在绘画教学装置上，拍摄模块2120与绘画教学装置的连接方式不局限与此，在一些选择性实施例中，拍摄模块2120与绘画教学装置之间通过设置永磁体，进行相互连接。拍摄模块2120面向绘画教学装置摄像头的一侧放置光学模块，光学模块具体为反射镜，反射镜呈倾斜放置，且反射镜放置在绘画教学装置摄像头拍摄视界范围内。由于反射镜倾斜放置，且倾斜位置面向绘画教学装置拍摄视界的正下方，故反射镜能够接收到来自用户临摹过程的反射光线，并通过光线折射将该光线射入到绘画教学装置的摄像头内，使绘画教学装置摄像头能够获取到用户的临摹过程的影像信息。

绘画教学装置摄像头采集的影像画面中，一般包括：用户的手、画笔、画布以及画笔痕迹。痕迹提取模块2130在对用户的画笔痕迹提取时，先要将影像中用户的手以及画笔移除，移除的具体办法为：在绘画教学装置内预存储人体手的颜色信息与轮廓信息，痕迹提取模块2130通过比对该颜色与轮廓跟拍摄影像中用户的手的形态相同时，痕迹提取模块2130能够在拍摄的影像中识别用户的手，并将识别出的用户手型移除。采用相同的原理，绘画教学装置识别画笔并在拍摄的影像中移除该画笔。在选用的画笔时选用画笔颜色与画布区别较大的画笔，至此绘画教学装置通过图像处理技术能够获取影像信息中用户临摹时形成的画笔痕迹。

痕迹提取模块2130将画笔痕迹提取出来后，第一处理模块2140将该画笔痕迹与绘画参考模型进行比对，比对的主要内容为画笔痕迹与绘画参考模型的相似程度。具体为，绘画教学装置中存储的绘画参考模型主要有轮廓图与细节图构成，如绘画参考模型是一只彩色的气球时，构成该彩色气球的绘画元素包括：构成该彩色气球的轮廓以及构成该彩色气球内部的花色。第一处理模块2140比较时先比较气球轮廓的相似度，然后再对其颜色进行相似度比对。比对时根据比对的相似度对用户临摹的画笔痕迹进行打分，打分根据与相似度相关，如相似度在百分之八十时，对该临摹打八十分；相似度为百分之六十时，对该临摹打六十分。对于画笔痕迹的评价不局限与此，在一些选择性实施方式中，按照分数段对临摹的画笔痕迹进行打分，如A、B、C和D等，或者优秀、良好和一般等。

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行同步显示。本实施方式中，为使用户能够在进行临摹时，既能够看到自己临摹的画笔痕迹，将画笔痕迹提取出来后，将其与绘画参考模型进行同步显示。

在一些实施方式中，绘画教学装置还包括：实时警示模块(图未示)。用于将画笔痕迹与所述绘画参考模型进行图案重叠比对，并将画笔痕迹中与所述绘画参考模型不重叠的部分进行警示显示。实时警示模块将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，计算出临摹的分数后，需要对用户临摹中出现的错误进行警示，以使用户发现在临摹过程中存在错误，便于用户认识错误并改正错误。具体实现方法为，将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，实时警示模块通过图形软件处理将画笔痕迹中不与绘画参考模型叠加的部分截取出来，被截取出来的部分即为用户临摹出错的地方。为方便用户辨识，实时警示模块将出错位置进行警示显示。警示显示是指，对出错位置进行颜色区别或闪烁等能够引起用户注意的显示方式，本实施方式中警示显示时，将出错的位置标记为红色，并进行闪烁，以引起用户的注意。

请参阅图11，图11为本实施例中具有显示参考模型轮廓功能的绘画教学装置结构示意图。

如图11所示，绘画教学装置还包括：轮廓显示模块2210。轮廓显示模块2210用于在显示模块2110显示绘画参考模型后，显示绘画参考模型的轮廓图形。

户在使用绘画教学装置进行绘画联系时，为方便起见，往往仅会对绘画参考模型的轮廓进行临摹，以快速掌握该绘画参考模型的临摹技巧。为使客户有选择的临摹整个绘画参考模型或绘画参考模型的轮廓图，显示模块2110在显示了绘画参考模型后，轮廓显示模块2210显示绘画参考模型的轮廓图形。示绘画参考模型的轮廓图形是指构成绘画参考模型的主体架构，如绘画参考模型为一个桃子时，构成桃子外形轮廓的类心形图案就是该绘画参考模型的轮廓图形。显示时首先显示绘画参考模型，再显示绘画参考模型，显示时间的长短能够进行设定，显示的先后顺序是初始设定，用户能够通过向绘画教学装置发送控制指令，控制显示参考模型和绘画参考模型轮廓图形。控制指令的发送方式包括(不限于)：远程遥控、语音指令、触屏控制指令或手势指令等。

请参阅图12，图12为本实施例中具有动画演示参考模型轮廓图形功能的绘画教学装置结构示意图。

如图12所示，绘画教学装置还包括：第一演示模块2310，第一演示模块2310用于通过动画演示参考模型的轮廓图形。

使用本实施例中的绘画教学装置进行绘画练习的用户一般为儿童，学习绘画时一般处于跟随学习的状态，即在学习绘画时，需要告诉孩子如何起笔，曲线如何进行描绘，画笔走势等绘画的基本执行要素，如果在显示参考模型的轮廓图形时，仅显示该轮廓图，则儿童往往不知道从什么地方开始画，同样也不知道应该怎样进行绘画，进而乱画一通，使绘画教学装置无法起到很好地教学作用。为解决上述技术问题，在本实施方式中，参考模型的轮廓图形是通过第一演示模块2310，以动画演示的方式呈现出来的，动画演示中会通过图像与语音的方式，向用户介绍在临摹该参考模型的轮廓图形时，用户应该从哪里起笔，先画那一条曲线以及该曲线如何进行绘制等。通过动画一步步教用户学习临摹该参考模型的轮廓图形，容易使用户掌握绘画的要点与技巧，提高用户的学习效率，且以动画的方式进行教学，能够使用户提起学习兴趣。动画演示参考模型的轮廓图形并非必须步骤，在用户能够熟练掌握该参考模型的轮廓图形绘画技巧时，用户能够通过下达指令的方式，不再观看动画演示。

请参阅图13，图13为本实施例中通过比对画笔痕迹与绘画参考模型的轮廓图进行评价的绘画教学装置结构示意图。

如图13所示，绘画教学装置还包括：第二处理模块2410。第二处理模块2410用于将画笔痕迹与绘画参考模型的轮廓图形进行图案重叠比对，并根据重叠面积的占比对画笔痕迹进行评价。

第二处理模块2410将该画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，图样叠加后，以轮廓图为标准参考，计算画笔痕迹中不与轮廓图重合的部分，并计算出不重合部分占整个轮廓图的比率，“1-比率”即为用户的临摹的评价成绩，如计算出的比率为百分之二十时，则该用户的临摹成绩为八十分。对于画笔痕迹的评价不局限与此，在一些选择性实施方式中，第二处理模块2410按照分数段对临摹的画笔痕迹进行打分，如A、B、C和D等，或者优秀、良好和一般等。

请参阅图14，图14为本实施例中具有错误进行警示显示功能的绘画教学装置结构示意图。

如图14所示，绘画教学装置还包括：截取模块2510与警示显示模块2520。其中，截取模块2510用于将绘画参考模型轮廓图中与画笔痕迹不重叠部分截取出来；警示显示模块2520用于对不重叠部分进行警示显示。

第二处理模块2410将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，计算出临摹的分数后，需要对用户临摹中出现的错误进行警示，以使用户发现在临摹过程中存在错误，便于用户认识错误并改正错误。具体实现方法为，将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，截取模块2510通过图形软件处理将轮廓图中不与画笔痕迹叠加的部分截取出来，被截取出来的部分即为用户临摹出错的地方。

截取模块2510通过图形软件处理将轮廓图中不与画笔痕迹叠加的部分截取出来，为方便用户辨识，警示显示模块2520将出错位置进行警示显示。警示显示是指，对出错位置进行颜色区别或闪烁等能够引起用户注意的显示方式，本实施方式中警示显示时，将出错的位置标记为红色，并进行闪烁，以引起用户的注意。

请参阅图15，图15为本实施例中具有对不重叠部分进行演示教学功能的绘画教学装置结构示意图。

如图15所示，绘画教学装置还包括：第二演示模块2610。第二演示模块2610用于通过动画演示不重叠部分的绘画方法。

第二演示模块2610将用户错误的绘画位置用动画进行演示，帮助用户学习正确的绘画方法。具体方法为：通过图像确定处理软件确定不重叠部分的起始位置，并在动画演示的中截去与该起始位置相对应的两个帧画面，将两个帧画面之间的动画截取出来，即为该不重叠部分的动画演示方法，第二演示模块2610播放该截取出来的动画，即向用户演示该不重叠部分的绘画方法。

请参阅图16，图16为本实施例中具有对不重叠部分进行反复教学功能的绘画教学装置结构示意图。

如图16所示，绘画教学装置还包括：第一记录模块2710与搜索模块2720。其中，第一记录模块2710用于记录绘画参考模型轮廓图中与画笔痕迹不重叠部分的轮廓；搜索模块2720用于搜索包括不重叠部分的轮廓的绘画参考模型；显示模块2110显示该包括不重叠部分的轮廓的绘画参考模型。

第二处理模块2410将画笔痕迹与该绘画参考模型的轮廓图形进行图样叠加，截取模块2510通过图形软件处理将轮廓图中不与画笔痕迹叠加的部分截取出来，第一记录模块2710绘画教学装置将该截取出来的轮廓图进行存储。

绘画教学装置内存储的绘画参考模型，构成绘画参考模型数据库，数据库中包括该绘画参考模型的轮廓图，每一个轮廓图都是有多个线段的组合，如绘画参考模型为字母B，则构成该绘画参考模型的线段组合为竖直直线段与两个半圆形的弧线段构成，相同的数据库中将复杂的绘画参考模型的轮廓图拆分为多个线段，并对构成绘画参考模型的线段进行记录。搜索模块2720搜索时先确定不重叠部分轮廓的线段类型，然后在数据库中搜索包括该线段类型的其他绘画参考模型。

为使用户掌握错误画笔痕迹的正确画法，对该错误绘画痕迹所表示的线段进行反复的练习，以掌握正确的画法。因此显示模块2110将与不重叠部分轮廓相似的绘画参考模型显示出来，如不重叠部分轮廓为半圆形线段时，显示包括具有半圆形线段的绘画参考模型。

请参阅图17，图17为本实施例中具有远程传输功能的绘画教学装置结构示意图。

如图17所示，绘画教学装置还包括：第二记录模块2810、日志生成模块2820与发送模块2830。其中，第二记录模块2810用于记录影像信息和对画笔痕迹的评价；日志生成模块2820用于根据影像信息和对画笔痕迹的评价生成教学日志；发送模块2830用于向外部网络发送教学日志。

绘画教学装置绘画教育的直接使用用户为儿童，为方便家长、老师或者大数据收集的需要，第二记录模块2810将用户临摹时的绘画影像与绘画教学装置做出的画笔痕迹的评价进行记录，其中评价包括：用户临摹的得分和用户临摹时绘画出错的位置等用户行为。

日志生成模块2820将记录的绘画影像与绘画教学装置做出的画笔痕迹的评价生成教学日志，教学日志包括视频日志、图文日志与文字日志，视频日志是指将用户临摹的整个视频即评价时的图片编辑为一整个视频。图文日志时将用户临摹时的时间、绘画参考模型、画笔痕迹和评价，编辑成文字文本。

发送模块2830将生成的教学日志通过外部网络发送到指定接收的外部设备中，外部设备是指(不限于)：移动终端和服务器等能够通过外部网络获取和存储该日志的设备。发送模块2830能够通过3G、4G、5G或WiFi等外部网络向用户发送教学日志，对移动终端用户发送教学日志时，先与移动终端建立联系，获取移动终端所在的网络环境，然后在确定向用户发送视频日志、图文日志或文字日志，如用户在4G无线环境下，则向其发送图文日志，在3G环境下，则向其发送文字日志，在WiFi环境下则向其发送视频日志，以节省用户阅读日志时的流量。

本实施例提供还一种绘画教学机器人的实施方式。具体请参阅图18，图18为绘画教学机器人的结构框图。

请参阅图18，绘画教学机器人包括：一个或多个处理器3110和存储器3120；一个或多个应用程序，其中一个或多个应用程序被存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行，一个或多个程序配置用于：

显示绘画参考模型；

在显示绘画参考模型的同时拍摄用户临摹所述绘画参考模型的影像信息；

提取所述影像信息中用户临摹时的画笔痕迹，并同时显示在显示装置上；

将所述画笔痕迹与所述绘画参考模型进行比对，根据比对所述画笔痕迹与所述绘画参考模型的相似程度，对所述画笔痕迹进行评价。

需要指出的是本实施列中，绘画教学机器人的存储器内存储用于实现本实施例中机器人绘画教学方法的所有程序，处理器能够调用该存储器内的程序，执行上述机器人绘画教学方法所列举的所有功能。由于绘画教学机器人实现的功能在本实施例中的机器人绘画教学方法进行了详述，在此不再进行赘述。

需要说明的是，本发明的说明书及其附图中给出了本发明的较佳的实施例，但是，本发明可以通过许多不同的形式来实现，并不限于本说明书所描述的实施例，这些实施例不作为对本发明内容的额外限制，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。并且，上述各技术特征继续相互组合，形成未在上面列举的各种实施例，均视为本发明说明书记载的范围；进一步地，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。