基于机器人运动过程中应对黑暗环境的光源亮度调节方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器人、工业现场场景视觉检测领域，具体的说是一种基于机器人运 动过程中应对黑暗环境的光源亮度调节方法，在机器人沿着规划的运动轨迹运动的过程 中，光源亮度自动调节以保证机器人末端相机的成像质量，避免出现图像过暗或过亮的情 况。
【背景技术】
[0002] 在一些不适合人工作业的极端（高温，黑暗等）工作环境中，常通过在机器人机械 臂末端固定安装相机和LED光源，利用遥操作机械臂运动来检测监控极端环境内部的现场 信息，为后续的维护操作提供重要信息。机械臂末端的相机成像质量对整个视觉检测系统 至关重要，而在黑暗的环境中，由于机械臂的运动，相机和光源距离观测物的表面的观测距 离不是固定的，而是会发生变化，在系统对图形采集速度有要求的情况下，相机曝光参数常 常是固定不变的，此时，如果光源亮度恒定不调节，图像传感器就会出现曝光不足或饱和， 导致图像画面过暗或过亮，失去检测物体表面的细节信息，因此在光源的光照稳定性和均 匀性均得到保证时，光源的亮度调节成为获取高质量原始图像的重要因素。随着工业自动 化程度的提高，对光源的控制不再仅仅局限于手动的设置与调节，为了在机器人运动过程 中，达到自动控制调节光源的亮度，保障相机成像质量，有必要研究一种基于机器人运动的 视觉检测过程总应对黑暗环境的光源亮度调节方法。
【发明内容】
[0003] 针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于机器人运动过程中应对黑 暗环境的光源亮度调节方法。
[0004] 当机器人在黑暗环境下运动的过程中，为了保证视觉检测相机成像质量以及实现 光源亮度的自动化调节，本发明提供一种基于机器人运动过程中应对黑暗环境的光源亮度 调节方法，该方法首先通过对机器人视觉检测系统进行标定实验，得到光源亮度等级、图像 亮度质量以及机器人观测距离三者之间的数学模型，然后将此数学模型运用在机器人运动 轨迹规划的优化过程中，从而得到与运动轨迹相对应的最优光源亮度值轨迹，从而在机器 人沿着优化的轨迹运动的过程中，光源亮度值按照优化得到的光源亮度值轨迹调节来保证 相机成像质量。
[0005] 为实现上述技术目的，本发明所采用的技术方案是：基于机器人运动过程中应对 黑暗环境的光源亮度调节方法。具体包括以下步骤：
[0006] 步骤1 :为了量化人对图像亮度质量的主观评价，建立图像亮度质量评价指标A。
[0007] 步骤2 :在主要由机器人、相机、光源、光源控制器构成的机器人视觉检测系统中， 相机和光源均安装在机器人的末端执行器上，由于待检测物体表面的材料属性，光源控制 器的亮度等级范围和观测距离范围的不同，需要对机器人视觉检测系统进行标定实验，为 建立光源亮度等级E、图像亮度质量A以及观测距离D三者之间的数学模型提供实验数据。
[0008] 步骤3 :根据步骤2提供的实验数据进行数据拟合来建立光源亮度等级E、图像亮 度质量A以及观测距离D之间的数学模型A=F(E，D)，其中，F(E，D)表示关于E、D的函数。
[0009] 步骤4 :将步骤3中得到的关于A，E，D之间的数学模型运用在机器人轨迹规划的 优化过程中，建立一个时间和光源亮度最优的机器人运动轨迹优化模型
[0010] 步骤5 :通过求解步骤4中的优化模型，得到时间最短的机器人运动轨迹和与运动 轨迹相对应的最优光源亮度值轨迹。在机器人的运动过程中观测距离变化的情况下，该光 源亮度值轨迹能保证安装在机器人末端的相机的成像质量，不会出现图像过暗或过亮的情 况。
[0011] 步骤6 :机器人按照步骤5得到的时间最短的机器人运动轨迹运动的同时，给光源 控制器也按照步骤5得到的与运动轨迹相对应的最优光强亮度值轨迹下发亮度调节控制 指令以遵照轨迹，从而能够解决观测距离变化带来的图像过暗或过亮的问题，保证相机在 机器人运动过程中的成像质量。
[0012] 在上述技术方案中，步骤1具体包括：为实现通过图像亮度质量准确评价光强变 化，选择与人类视觉相接近的HSV彩色空间进行图像分析，将原始图像由RGB彩色空间转换 为HSV彩色空间后，计算图像V分量（亮度分量）的平均灰度值作为图像亮度质量评价指
在图像平面的分布，u表示图像平面像素坐标系下的横向坐标，V表示图像平面坐标系下的 纵向坐标。
[0013] 在上述技术方案中，步骤2具体包括：对机器人视觉检测系统进行标定实验，具体 过程为：
[0014] 步骤2. 1 :首先固定相机距离待检测物体的观测距离D，然后将光源的亮度等级范 围划分为K份（比如250份），改变光源亮度等级并获取对应的图像，计算图像亮度质量评 价指标A。
[0015] 步骤2.2:固定某个光源亮度等级（比如130)，然后改变观测距离D，获取对应图 像并计算图像亮度质量评价指标A。
[0016] 在上述技术方案中，步骤3具体包括：建立图像亮度质量A，光源亮度等级E，观测 距离D三者间的数学模型A=F(E，D)，具体过程为：
[0017] 步骤3. 1 :由于A=F(E，D)是个非线性的复杂关系，为拟合的方便性与准确性，对 A=F(E，D)式子两边取对数InA=InF(E，D)，记为：
[0018] a=InA,e=InE,d=InD,
[0019] 得到：a=f(e,d) 〇
[0020] 步骤3. 2 :由步骤2(1)中得到的实验数据，对各变量E，A取对数后，进行多项式线 性拟合，得到线性拟合结果a=f\(e) =Pie3+P2e2+P3e+P4;其中，fde)表示线性拟合得到的 结果即a与e之间的函数关系表达式，P1,P2,P3,P4表示函数表达式中多项式的常数系数。
[0021] 步骤3.3 :同理，由步骤2(2)中得到的实验数据，对各变量D，A取对数后，进行多 项式线性拟合得到《 = ./4/) = 1??2+?? + /;1 ;其中，f2(d)表示线性拟合结果即a与(!的 函数关系表达式，W，允，4表示函数关系表达式中多项式的常数系数
[0022] 步骤3. 4 :综合⑵和⑶拟合结果由下列公式
量评价指标A初值取对数后的值，e。表示光源亮度E初值取对数后的值，d。表示观测距离D初值取对数后的值，C表示a=f(e，d)具体函数表达式中的常数项值。
[0026] 步骤3. 5 :把a=InA,e=InE,d=InD代入步骤3. 4中得到的所述a=f(e,d) 的具体表达式中可得到A=F(E,D)表达式。
[0027] 在上述技术方案中，步骤4具体包括：建立时间和光源亮度最优的机器人运动轨 迹优化模型，具体过程为：
[0028] 步骤4. 1 :设Q1,Q2,……，Qn是轨迹规划在操作空间中经过的点序列，相应的给出 各点的理想光源亮度等级E1,E2,……，En，将操作空间中的点序列仏~Q"经过逆运动学转 换为机械臂关节空间中的关节变量后，在相邻给定点序列1与Q1+1对应的关节变量之间按 照三次样条插值得到关节变量随时间变化的三次多项式函数表达式S1 (t) =cl4t3+cl3t2+cl2 t+cu，其中，i= 1，2,......，n;ci4,ci3,ci2,Cil表示多项式函数表达式的常数系数，t表示经 过相邻给定点序列％与Q1+1的时间间隔；
[0029] 同理，在相邻给定点序列％与Q1+1所对应的E1与E1+1之间利用三次样条插值得到 光源亮度等级随时间变化的三次多项式函数表达SE1U) =Ai4t3+Ai3t2+Ai2t+AU，其中 i=I, 2,......,n;Ai4，Ai3，Ai2，Au表示多项式函数表达式的常数系数，t表示经过相邻 给定点序列％与Q1+1的时间间隔。
[0030] 步骤4. 2 :设定优化模型的两个目标函数，
[0032] Ii1表示经过相邻给定点序列的时间间隔，AA表示在采样时间T内图像亮度质量 指标A的改变量。minT表示求最小值运算符号，E(t+T)表示t+T时刻的光源亮度值，D(t+T) 表示t+T时刻的观测距离，E(t)表示t时刻的光源亮度值，D(t)表示t时刻的观测距离；
[0033]步骤4. 3:给定优化目标函数的约束条件：