自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法及移动机器人与流程

1.本发明涉及移动机器人技术领域，尤其涉及一种自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法及移动机器人。


背景技术：

2.由于移动机器人技术日渐成熟，将移动机器人应用于各种工业生产或者一些较为危险的环境下进行替代作业，从而减少相应的用过成本，现有技术中对于一些具有固定位置的作业目标或者具有固定运动趋势的目标时，移动机器人的作业效率较高，比如通过移动机器人对作业区别进行调整，其需要判断颜色是否能达到相应的匹配度，若不能达到作业区域精准识别，其势必导致整个作业区域的工控满足不了用户需求，也不能实现对作业区域颜色喷涂的精细化作业控制。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法及移动机器人，其通过采集移动机器人所作业区域的作业区域图像，实现移动机器人对作业区域图像喷涂的精细化控制。
4.为了解决上述问题，本发明提出了一种自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法，所述方法包括：
5.实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像；
6.识别所述作业区域图像的主色；
7.基于颜色距离公式计算作业区域图像中每个像素颜色与所述作业区域图像的主色的颜色距离，并将像素颜色归入颜色距离最小的主色，统计作业区域图像的主色所覆盖的像素数；
8.计算作业区域图像的主色的空间分布信息熵；
9.根据所述空间分布信息熵判断所述作业区域图像是否达到作业区域颜色设定值；
10.若判断所述作业区域图像达到作业区域颜色设定值，则停止移动机器人对作业区域进行颜色喷涂作业。
11.所述实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像包括：
12.对所作业区域的作业区域图像进行预处理；
13.对预处理后的作业区域图像进行图像裁剪。
14.所述对所作业区域的图像进行预处理包括：
15.提取作业区域图像j1并从rgb彩色空间转换到hsv空间，从而得到作业区域图像j1的色彩特征，包括：色调h分量、饱和度s分量和亮度v分量；
16.根据作业区域图像j1的色彩特征，设置色调h分量的第一阈值和饱和度s分量的第二阈值；
17.根据所述第一阈值和第二阈值判断作业区域图像j1的各个像素点所在区域，并完
成对作业区域图像的背景移除处理，得到移除背景后的作业区域图像j2。
18.所述根据所述第一阈值和第二阈值判断作业区域图像j1的各个像素点所在区域，并完成对作业区域图像的背景移除处理包括：
19.若所述作业区域图像j1中的任意一个像素点的色调h分量小于第一阈值且饱和度s分量大于第二阈值，则判定相应像素点为作业区域的像素点，并保持作业区域的像素点的像素值不变；
20.否则，判定相应像素点为背景区域的像素点，并令背景区域的像素点的像素值为“0”；从而完成对作业区域图像的背景移除处理。
21.所述对预处理后的图像进行图像裁剪包括：
22.对移除背景后的作业区域图像j2进行平滑处理，再裁剪出作业区域，将裁剪出的作业区域进行尺度归一化处理，得到归一化后的作业区域图像j3。
23.所述识别所述作业区域图像的主色包括：
24.将作业区域图像用cielab颜色空间表示且进行颜色空间量化获得若干级量化颜色并统计每级量化颜色在作业区域图像中出现的频次；
25.将聚类样本由像素空间映射到颜色空间得到颜色样本空间；
26.使用谱系聚类算法对映射后的颜色样本空间中的各级色彩进行聚类并获取谱系聚类的结果类心；
27.以谱系聚类的结果作为初始类心，对聚类样本进行快速fcm聚类，确定作业区域图像的主要颜色。
28.所述方法还包括：
29.若判断所述作业区域图像未达到作业区域颜色设定值，触发下一个采集周期，进行实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像。
30.相应的，本发明还提出了一种移动机器人，所述移动机器人包括：
31.采集模块，用于实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像；
32.识别模块，用于识别所述作业区域图像的主色；
33.处理模块，用于基于颜色距离公式计算作业区域图像中每个像素颜色与所述作业区域图像的主色的颜色距离，并将像素颜色归入颜色距离最小的主色，统计作业区域图像的主色所覆盖的像素数；
34.计算模块，用于计算作业区域图像的主色的空间分布信息熵；
35.判断模块，用于根据所述空间分布信息熵判断所述作业区域图像是否达到作业区域颜色设定值；
36.作业模块，用于在判断所述作业区域图像达到作业区域颜色设定值，则停止移动机器人对作业区域进行颜色喷涂作业。
37.所述采集模块包括：
38.预处理单元，用于对所作业区域的作业区域图像进行预处理；
39.图像裁剪单元，用于对预处理后的作业区域图像进行图像裁剪。
40.所述作业模块还用于在判断所述作业区域图像未达到作业区域颜色设定值，触发采集模块进入下一个采集周期，所述采集模块还用于进入下一个采集周期进行实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像。
41.本发明所涉及的自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法及移动机器人通过实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像，使得移动机器人可以实时了解到作业区域图像是否达到喷涂作业的需求，从而自适应调节整个移动机器人作业过程。这里通过识别作业区域图像的主色，然后通过主色的空间分布信息熵和作业区域颜色设定值进行判断，能够快速达到对作业区域图像的实时性评估，方便实现移动机器人的精细化作业控制。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，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它的附图。
43.图1是本发明实施例中的移动机器人的结构示意图；
44.图2是本发明实施例中的自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法流程图。
具体实施方式
45.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，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
46.图1示出了本发明实施例中的移动机器人的结构示意图，该移动机器人包括：
47.采集模块，用于实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像；
48.识别模块，用于识别所述作业区域图像的主色；
49.处理模块，用于基于颜色距离公式计算作业区域图像中每个像素颜色与所述作业区域图像的主色的颜色距离，并将像素颜色归入颜色距离最小的主色，统计作业区域图像的主色所覆盖的像素数；
50.计算模块，用于计算作业区域图像的主色的空间分布信息熵；
51.判断模块，用于根据所述空间分布信息熵判断所述作业区域图像是否达到作业区域颜色设定值；
52.作业模块，用于在判断所述作业区域图像达到作业区域颜色设定值，则停止移动机器人对作业区域进行颜色喷涂作业。
53.所述采集模块包括：
54.预处理单元，用于对所作业区域的作业区域图像进行预处理；
55.图像裁剪单元，用于对预处理后的作业区域图像进行图像裁剪。
56.需要说明的是，对所作业区域的图像进行预处理包括：提取作业区域图像j1并从rgb彩色空间转换到hsv空间，从而得到作业区域图像j1的色彩特征，包括：色调h分量、饱和度s分量和亮度v分量；根据作业区域图像j1的色彩特征，设置色调h分量的第一阈值和饱和度s分量的第二阈值；根据所述第一阈值和第二阈值判断作业区域图像j1的各个像素点所在区域，并完成对作业区域图像的背景移除处理，得到移除背景后的作业区域图像j2。
57.需要说明的是，根据所述第一阈值和第二阈值判断作业区域图像j1的各个像素点所在区域，并完成对作业区域图像的背景移除处理包括：
58.若所述作业区域图像j1中的任意一个像素点的色调h分量小于第一阈值且饱和度s分量大于第二阈值，则判定相应像素点为作业区域的像素点，并保持作业区域的像素点的像素值不变；
59.否则，判定相应像素点为背景区域的像素点，并令背景区域的像素点的像素值为“0”；从而完成对作业区域图像的背景移除处理。
60.这里对预处理后的图像进行图像裁剪包括：
61.对移除背景后的作业区域图像j2进行平滑处理，再裁剪出作业区域，将裁剪出的作业区域进行尺度归一化处理，得到归一化后的作业区域图像j3。
62.这里背景移除目的是防止背景区域给作业区域的主色提取和匹配带来干扰，保证主色识别结果的稳定性。
63.所述作业模块还用于在判断所述作业区域图像未达到作业区域颜色设定值，触发采集模块进入下一个采集周期，所述采集模块还用于进入下一个采集周期进行实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像。
64.这里的移动机器人通过实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像，使得移动机器人可以实时了解到作业区域图像是否达到喷涂作业的需求，从而自适应调节整个移动机器人作业过程。这里通过识别作业区域图像的主色，然后通过主色的空间分布信息熵和作业区域颜色设定值进行判断，能够快速达到对作业区域图像的实时性评估，方便实现移动机器人的精细化作业控制。
65.本发明实施例所涉及的自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法，其方法包括：实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像；识别所述作业区域图像的主色；基于颜色距离公式计算作业区域图像中每个像素颜色与所述作业区域图像的主色的颜色距离，并将像素颜色归入颜色距离最小的主色，统计作业区域图像的主色所覆盖的像素数；计算作业区域图像的主色的空间分布信息熵；根据所述空间分布信息熵判断所述作业区域图像是否达到作业区域颜色设定值；若判断所述作业区域图像达到作业区域颜色设定值，则停止移动机器人对作业区域进行颜色喷涂作业。
66.具体的，图2示出了本发明实施例中的自适应调节移动机器人作业区域颜色的方法流程图，具体包括：
67.s201、实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像；
68.本发明实施例中的移动机器人可以作业于颜色喷涂环境中，在颜色喷涂环境中，移动机器人上设置有颜色喷涂工具对所作业区域进行喷涂作业，其喷涂作业下的作业区域图像可以被设置移动机器人上的传感器所采集得到，该作业区域图像可以用于进行识别判断移动机器人当前喷涂作业是否达到相应喷涂需求，从而进行相应的策略性调整。
69.需要说明的是，在实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像过程中，需要对所作业区域的作业区域图像进行预处理；以及对预处理后的作业区域图像进行图像裁剪。
70.所述对所作业区域的图像进行预处理包括：提取作业区域图像j1并从rgb彩色空间转换到hsv空间，从而得到作业区域图像j1的色彩特征，包括：色调h分量、饱和度s分量和
亮度v分量；根据作业区域图像j1的色彩特征，设置色调h分量的第一阈值和饱和度s分量的第二阈值；根据所述第一阈值和第二阈值判断作业区域图像j1的各个像素点所在区域，并完成对作业区域图像的背景移除处理，得到移除背景后的作业区域图像j2。
71.所述根据所述第一阈值和第二阈值判断作业区域图像j1的各个像素点所在区域，并完成对作业区域图像的背景移除处理包括：
72.若所述作业区域图像j1中的任意一个像素点的色调h分量小于第一阈值且饱和度s分量大于第二阈值，则判定相应像素点为作业区域的像素点，并保持作业区域的像素点的像素值不变；
73.否则，判定相应像素点为背景区域的像素点，并令背景区域的像素点的像素值为“0”；从而完成对作业区域图像的背景移除处理。
74.所述对预处理后的图像进行图像裁剪包括：
75.对移除背景后的作业区域图像j2进行平滑处理，再裁剪出作业区域，将裁剪出的作业区域进行尺度归一化处理，得到归一化后的作业区域图像j3。
76.这里背景移除目的是防止背景区域给作业区域图像的主色提取和匹配带来干扰，保证主色识别结果的稳定性。
77.s202、识别所述作业区域图像的主色；
78.需要说明的是，这里识别所述作业区域图像的主色包括：将作业区域图像用cielab颜色空间表示且进行颜色空间量化获得若干级量化颜色并统计每级量化颜色在作业区域图像中出现的频次；将聚类样本由像素空间映射到颜色空间得到颜色样本空间；使用谱系聚类算法对映射后的颜色样本空间中的各级色彩进行聚类并获取谱系聚类的结果类心；以谱系聚类的结果作为初始类心，对聚类样本进行快速fcm聚类，确定作业区域图像的主要颜色。
79.这里识别作业区域图像的主色，然后用来对统计作业区域图像所覆盖的像素数，使得其可以围绕主色来自适应计算主色所覆盖的范围，从而可以为喷涂作业下的颜色值能达到更精细化匹配。
80.s203、统计作业区域图像的主色所覆盖的像素数；
81.这里基于颜色距离公式计算作业区域图像中每个像素颜色与所述作业区域图像的主色的颜色距离，并将像素颜色归入颜色距离最小的主色，统计作业区域图像的主色所覆盖的像素数。
82.由于量化后的颜色数量，大大小于像素的个数，通过将聚类样本从像素映射到量化后的颜色，减少了聚类样本数量。而聚类样本数量决定的聚类算法效率，所以提高了整个统计的效率。
83.s204、计算作业区域图像的主色的空间分布信息熵；
84.s205、根据所述空间分布信息熵判断所述作业区域图像是否达到作业区域颜色设定值，若达到则进入s206，若未达到则进入s207；
85.具体实施过程中，可以根据空间分布信息熵与作业区域颜色设定值来计算作业区域图像和作业区域颜色设定值的相似系数，然后根据相似系数判断是否达到停止作业的条件。
86.这里针对作业区域图像的主色的空间分布信息熵与作业区域颜色设定值的空间
分布信息熵进行相似度匹配，然后计算出作业区域图像和作业区域颜色设定值的相似系数，若相似系数达到预设值条件，则说明其达到作业区域颜色设定值。
87.这里通过相似度匹配过程，使得其可以基于作业区域图像达到精细化控制移动机器人的目的。
88.s206、若判断所述作业区域图像达到作业区域颜色设定值，则停止移动机器人对作业区域进行颜色喷涂作业；
89.若判断作业区域图像达到作业区域颜色设定值，则说明移动机器人对作业区域的颜色喷涂作业已经完成，其可以不需要进行精细化颜色喷涂过程，其可以停止作业过程。
90.s207、若判断所述作业区域图像未达到作业区域颜色设定值，触发下一个采集周期，进行实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像。
91.若未达到作业区域颜色设定值，则说明整个喷涂作业过程未达标，需要控制移动机器人继续完成相应的作业控制，直至整个过程达到整个应用需求。
92.需要说明的是，采样时刻可以设定相应的采集周期，比如以秒为单位，其采样周期t可以在0.1s至10s中取值，这里设定k＝0.5s，k+1为1s，k+2为1.5s等等，这里t＝0.5s。
93.本发明实施例中的方法通过实时在线采集移动机器人所作业区域的作业区域图像，使得移动机器人可以实时了解到作业区域图像是否达到喷涂作业的需求，从而自适应调节整个移动机器人作业过程。这里通过识别作业区域图像的主色，然后通过主色的空间分布信息熵和作业区域颜色设定值进行判断，能够快速达到对作业区域图像的实时性评估，方便实现移动机器人的精细化作业控制。
94.本发明实施例还提供了一种移动机器人，所述移动机器人中设置有存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于与所述存储器耦合，用于执行所述计算机程序，以实现以上所述的方法。
95.本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述当所述计算机程序被处理器执行时，致使所述处理器实现以上所述方法中的步骤。
96.以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。