一种用于机器人的物体颜色识别方法
【专利摘要】本发明提出一种用于机器人的物体颜色识别方法，包括下列步骤：建立RGB颜色数据库，用于对样品颜色采集到的RGB值进行比较；利用摄像头采集到有关样品的图像数据后，在处理系统内计算出样品颜色的RGB值，并与先前设定的RGB颜色数据库进行比对，以确定样品的颜色；制作标准比色卡，在比色卡上设置若干个不同颜色的具有一定大小的可识别区域，对当前环境中光照强度等量地进行校准，将校准后的结果传输至处理系统，同时对RGB颜色数据库进行更新。该发明对同类型图像颜色识别技术而言，在一定程度上提高了对图像颜色的识别成功率，并且提高了颜色识别的效率，保证了机器人对于颜色识别之后作业的完成效率。
【专利说明】
一种用于机器人的物体颜色识别方法
技术领域
[0001]本发明涉及智能机器人颜色识别领域，且特别涉及一种用于机器人的物体颜色识别方法。
【背景技术】
[0002]目前，在进行数字图像处理和识别时，颜色往往是一个重要的研究对象，随着机器人技术的不断发展，面向机器人的颜色识别技术也在不断的发展。普遍的机器人都采用CMOS摄像头采集到RGB图像数据转换成HSI色彩空间技术来提取并识别颜色。
[0003]对于现有技术而言，外界的多方干扰使得视觉系统成为整个机器人系统中最为容易出错的环节，尤其是在现场环境光照条件不稳定的情况之下，测试结果会存在较大误差。当然采取RGB转HSI方法提取颜色信息，在不同光照条件的影响下，虽然也存在着误差，但是成功率较为最基础的提取方法而言还是有一定的提高。虽然效果与最初相比好了许多，但是还是不够理想。
【发明内容】
[0004]本发明提出一种用于机器人的物体颜色识别方法，能够提高颜色识别结果的成功率。该方法中，对摄像头采集到的颜色数据与建立的RGB颜色数据库进行比对，并且通过一些外部设备的添加来确保在不稳定的光照条件下，机器人的视觉系统能够准确识别出目标的颜色。
[0005]为了达到上述目的，本发明提出一种用于机器人的物体颜色识别方法，包括下列步骤:
[0006]建立RGB颜色数据库，用于对样品颜色采集到的RGB值进行比较；
[0007]利用摄像头采集到有关样品的图像数据后，在处理系统内计算出样品颜色的RGB值，并与先前设定的RGB颜色数据库进行比对，以确定样品的颜色；
[0008]制作标准比色卡，在比色卡上设置若干个不同颜色的具有一定大小的可识别区域，对当前环境中光照强度等量地进行校准，将校准后的结果传输至处理系统，同时对RGB颜色数据库进行更新。
[0009]进一步的，所述RGB颜色数据库中的数据包括三种属性，分别是RGB值、颜色名称和HSI 值。
[0010]进一步的，所述RGB值设定为16进制数，其中高两位为R值，低两位为B值，上一RGB值与下一 RGB值的间隔为0x000007。
[0011]进一步的，所述HSI值设定为X，X，X的格式，记录RGB转HS I后生成的值。
[0012]进一步的，所述每一种颜色在比色卡上的颜色区域大小设定为100mm*100mm。
[0013]进一步的，将红色、绿色、蓝色、黄色、品红色、青色、白色、黑色共计八种颜色设定为标准比色卡内的颜色。
[0014]进一步的，所述对RGB颜色数据库进行更新的步骤包括:
[0015]步骤1:将建立的RGB颜色数据库作为第一基准库，并设置一个第三基准库作为备份基准库；
[0016]步骤2:开始校准:用摄像头采集标准比色卡的数据并写入第二基准库，将第一基准库与第二基准库的值进行比对，并将该值覆盖至第一基准库；
[0017]步骤3:校准完毕需要进行新一轮测量时，发送信号使第三基准库重写第一基准库，并跳转至步骤2。
[0018]进一步的，该方法还包括添加光敏传感器，在连续测量不同物体的颜色过程中，当所述光敏传感器测得光照强度有稳定的改变时，即忽略掉瞬间的光照强度跳变，反馈重新校准指令，进行重新的校准并更新RGB颜色数据库，避免颜色数据的分析误差。
[0019]进一步的，该方法还包括在原有基础上连续记录校准开始与校准完毕的时间间隔内当前环境的光照强度并进行除噪，得出一个估计值，防止某一时刻光照强度的突然变化对结果造成影响。
[0020]本发明提出的用于机器人的物体颜色识别方法，通过建立标准颜色库，达到识别目标颜色的目的。同时通过增加标准比色卡，以确保在短时间光照条件稳定的环境下避免光源对目标颜色形成反射造成颜色数据分析的失误;再通过改进摄像头采集系统以及添加部分补光器，达到在光照条件随时变动的环境下，保证数据采集的准确性。该发明对同类型图像颜色识别技术而言，在一定程度上提高了对图像颜色的识别成功率，并且提高了颜色识别的效率。保证了机器人对于颜色识别之后作业的完成效率。
【附图说明】
[0021]图1所示为本发明较佳实施例的用于机器人的物体颜色识别方法流程图。
【具体实施方式】
[0022]以下结合附图给出本发明的【具体实施方式】，但本发明不限于以下的实施方式。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用于方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
[0023]请参考图1，图1所示为本发明较佳实施例的用于机器人的物体颜色识别方法流程图。本发明提出一种用于机器人的物体颜色识别方法，包括下列步骤:
[0024]步骤SlOO:建立RGB颜色数据库，用于对样品颜色采集到的RGB值进行比较；
[0025]步骤S200:利用摄像头采集到有关样品的图像数据后，在处理系统内计算出样品颜色的RGB值，并与先前设定的RGB颜色数据库进行比对，以确定样品的颜色；
[0026]步骤S300:制作标准比色卡，在比色卡上设置若干个不同颜色的具有一定大小的可识别区域，对当前环境中光照强度等量地进行校准，将校准后的结果传输至处理系统，同时对RGB颜色数据库进行更新。
[0027]根据本发明较佳实施例，所述RGB颜色数据库中的数据包括三种属性，分别是RGB值、颜色名称和HSI值。进一步的，所述RGB属性中的值设定为16进制数，其中高两位为R值，低两位为B值，比如颜色红色的RGB值记录为OxffOOOO，颜色绿色的RGB值记录为OxOOff00，颜色蓝色的RGB值记录为OxOOOOf f等，上一 RGB值与下一 RGB值的间隔为0x000007。
[0028]颜色名称与RGB值——对应。所述HSI值设定为X，X，X的格式，记录RGB转HSI后生成的值。
[0029]由于现有的识别技术无法避免光照条件对样品的影响，故制作一张标准比色卡。在比色卡上设置若干个不同颜色的具有一定大小的可识别区域。其目的在进行实验前对当前环境中光照强度等量地进行校准，将校准后的结果传输至处理系统，同时对RGB颜色数据库进行更新，以便于防止实验过程中受到光照环境的干扰而导致数据结果的错位。
[0030]其中所述每一种颜色在比色卡上的颜色区域大小设定为100mm* 100mm。将红色、绿色、蓝色、黄色、品红色、青色、白色、黑色共计八种颜色设定为标准比色卡内的颜色。
[0031 ]所述对RGB颜色数据库进行更新的步骤包括:
[0032]步骤I:将建立的RGB颜色数据库作为第一基准库，并设置一个第三基准库作为备份基准库；
[0033]步骤2:开始校准:用摄像头采集标准比色卡的数据并写入第二基准库，将第一基准库与第二基准库的值进行比对，并将该值覆盖至第一基准库；
[0034]步骤3:校准完毕需要进行新一轮测量时，发送信号使第三基准库重写第一基准库，并跳转至步骤2。
[0035]由于实际应用时，机器人需要采集的样品图像均是常见颜色，故不需要较为精准的判定，同时分析颜色时设定在一个范围内，因此在试验台上添加两个光敏传感器，修改数据库更新的步骤，在原有基础上连续记录校准开始与校准完毕的时间间隔内当前环境的光照强度并进行除噪，得出一个估计值，防止某一时刻光照强度的突然变化对实验结果造成影响。
[0036]在连续测量不同物体的颜色过程中，当所述光敏传感器测得光照强度有稳定的改变时，即忽略掉瞬间的光照强度跳变，反馈重新校准指令，进行重新的校准并更新RGB颜色数据库，避免颜色数据的分析误差。
[0037]综上所述，本发明提出的用于机器人的物体颜色识别方法，通过建立标准颜色库，达到识别目标颜色的目的。同时通过增加标准比色卡，以确保在短时间光照条件稳定的环境下避免光源对目标颜色形成反射造成颜色数据分析的失误;再通过改进摄像头采集系统以及添加部分补光器，达到在光照条件随时变动的环境下，保证数据采集的准确性。该发明对同类型图像颜色识别技术而言，在一定程度上提高了对图像颜色的识别成功率，并且提高了颜色识别的效率。保证了机器人对于颜色识别之后作业的完成效率。
[0038]虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
【主权项】
1.一种用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，包括下列步骤: 建立RGB颜色数据库，用于对样品颜色采集到的RGB值进行比较； 利用摄像头采集到有关样品的图像数据后，在处理系统内计算出样品颜色的RGB值，并与先前设定的RGB颜色数据库进行比对，以确定样品的颜色； 制作标准比色卡，在比色卡上设置若干个不同颜色的具有一定大小的可识别区域，对当前环境中光照强度等量地进行校准，将校准后的结果传输至处理系统，同时对RGB颜色数据库进行更新。2.根据权利要求1所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，所述RGB颜色数据库中的数据包括三种属性，分别是RGB值、颜色名称和HSI值。3.根据权利要求2所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，所述RGB值设定为16进制数，其中高两位为R值，低两位为B值，上一RGB值与下一RGB值的间隔为0x000007 ο4.根据权利要求2所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，所述HSI值设定为X，X，X的格式，记录RGB转HSI后生成的值。5.根据权利要求1所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，所述每一种颜色在比色卡上的颜色区域大小设定为100mm*100mm。6.根据权利要求1所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，将红色、绿色、蓝色、黄色、品红色、青色、白色、黑色共计八种颜色设定为标准比色卡内的颜色。7.根据权利要求1所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，所述对RGB颜色数据库进行更新的步骤包括: 步骤I:将建立的RGB颜色数据库作为第一基准库，并设置一个第三基准库作为备份基准库； 步骤2:开始校准:用摄像头采集标准比色卡的数据并写入第二基准库，将第一基准库与第二基准库的值进行比对，并将该值覆盖至第一基准库； 步骤3:校准完毕需要进行新一轮测量时，发送信号使第三基准库重写第一基准库，并跳转至步骤2。8.根据权利要求1所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，该方法还包括添加光敏传感器，在连续测量不同物体的颜色过程中，当所述光敏传感器测得光照强度有稳定的改变时，即忽略掉瞬间的光照强度跳变，反馈重新校准指令，进行重新的校准并更新RGB颜色数据库，避免颜色数据的分析误差。9.根据权利要求8所述的用于机器人的物体颜色识别方法，其特征在于，该方法还包括在原有基础上连续记录校准开始与校准完毕的时间间隔内当前环境的光照强度并进行除噪，得出一个估计值，防止某一时刻光照强度的突然变化对结果造成影响。
【文档编号】G01J3/46GK105865629SQ201610178719
【公开日】2016年8月17日
【申请日】2016年3月25日
【发明人】陈年生, 方景辉, 马超, 孙强, 范光宇
【申请人】上海电机学院