脏污程度判断方法以及使用脏污程度判断方法的电子装置与流程

本发明有关于脏污程度判断方法以及使用脏污程度判断方法的电子装置，特别有关于可根据影像来判断影像传感器的脏污程度判断方法以及使用脏污程度判断方法的电子装置。

背景技术：

随着技术的进步，自动清扫机(例如机器人清扫机)变得越来越流行。自动清扫机通常会具有影像传感器来撷取影像，自动清扫机可根据影像判断其位置。但是，如果自动清扫机工作了一段时间，影像感测机可能会变脏。这种情况可能会影响自动清扫机的判断功能(循轨功能)。

传统的自动清扫机没有针对这类问题的适当解决方案，因此，用户必须频繁的清扫影像传感器，或者当自动清扫机无法正常工作才知道需要清扫影像传感器。

技术实现要素：

因此，本发明一目的为公开一种可自动判断影像传感器脏污程度的脏污程度判断方法。

本发明另一目的为公开一种可自动判断影像传感器脏污程度的电子装置。

本发明一实施例公开了一种脏污程度判断方法，使用在包括影像传感器的电子装置上，其特征在于，包括：(a)根据第一类光在第一时间点撷取第一影像；(b)根据该第一类光在该第一时间点后的第二时间点撷取第二影像；(c)根据该第一影像与该第二影像间的第一差异计算第一固定图样；(d)根据该第一固定图样计算该影像传感器的第一脏污程度；以及(e)若该第一脏污程度高于脏污临界则产生第一通知信息。

本发明另一实施例公开了一种脏污程度判断方法，使用在包括影像传感器的电子装置上，其特征在于，包括：撷取参考表面的影像作为参考影像；撷取现今影像；根据该参考影像以及该现今影像间的差异计算固定图样；根据该固定图样计算该影像传感器的脏污程度；以及若该脏污程度高于脏污临界则产生通知信息。

本发明又一实施例公开了一种电子装置，其特征在于，包括：第一类光源，用以产生第一类光；影像传感器，用以执行下列步骤：(a)根据第一类光在第一时间点撷取第一影像；以及(b)根据该第一类光在该第一时间点后的第二时间点撷取第二影像；以及控制电路，耦接该影像传感器，用以执行下列步骤：(c)根据该第一影像与该第二影像间的第一差异计算第一固定图样；(d)根据该第一固定图样计算该影像传感器的第一脏污程度；以及(e)若该第一脏污程度高于脏污临界则产生第一通知信息。

本发明又一实施例公开了一种电子装置，其特征在于，包括：第一类光源，用以产生第一类光；影像传感器，用以撷取参考表面的影像作为参考影像，且用以撷取现今影像；以及控制电路，耦接该影像传感器，用以施行下列步骤：根据该参考影像以及该现今影像间的差异计算固定图样；根据该固定图样计算该影像传感器的脏污程度；以及若该脏污程度高于脏污临界则产生通知信息。

本发明又一实施例公开了一种电子装置，其特征在于，包括：一种电子装置，包括：第一类型光源，用以产生第一类光；第二类型光源，用以产生第二类光；影像传感器，用以根据第一类光撷取多个第一影像或根据第二类光撷取多个第二影像；以及控制电路，耦接该影像传感器，用以施行以下步骤：(a)根据该多个第一影像计算第一结果；(b)根据该多个第二影像计算第二结果；(c)根据可靠度使用该第一结果或该第二结果。

本发明又一实施例公开了一种电子装置，包括：第一类型光源，用以产生第一类光；影像传感器，用以根据第一类光撷取多个影像；以及控制电路，耦接该影像传感器，用以施行以下步骤：(a)根据该多个影像计算固定图样的数目；(b)若该固定图样的该数目大于脏污临界，则产生通知信息。

根据前述实施例，自动清扫机可自动判断影像传感器的脏污程度，因此可在自动清扫机无法顺利运作前通知使用者，可改善现有技术中的问题。

附图说明

图1为绘示了根据本发明一实施例的自动清扫机的示意图。

图2为绘示了根据本发明一实施例的图1中的参考表面的示意图。

图3为绘示了根据本发明一实施例的脏污程度判断方法的动作的示意图。

图4和图5为绘示了根据本发明不同实施例的使用不同类光源的示意图。

图6为绘示了根据本发明一实施例的自动清扫机的方块图。

图7为绘示了根据本发明一实施例的脏污程度判断方法的动作的流程图。

其中，附图标记说明如下：

100自动清扫机

101充电站

103影像传感器

105参考表面

201空白区域

600自动清扫机

601控制电路

603影像传感器

l_1，l_2光源

具体实施方式

以下描述中，将以多个实施例来说明本发明的概念。还请留意，各实施例中每个元件可通过硬件(例如装置或电路)或是固件(例如处理器中安装至少一程序)来实现。此外，以下描述中的”第一”、”第二”仅用以举例，而且，在以下实施例中，”影像传感器有脏污”可指影像传感器脏了，或是指盖住影像传感器的盖子或模有脏污而影响到影像传感器的撷取功能。

图1为绘示了根据本发明一实施例的自动清扫机的示意图。如图1所示，自动清扫系统通常包括自动清扫机100和充电站101。在执行清扫动作之后，自动清扫机100可以自动返回充电站并被充电，或者使用者可以控制自动清扫机100返回充电站进行充电。

在一实施例中，充电站101包括参考表面105，而自动清扫机100包括影像传感器103。回到充电站101之后，影像传感器103撷取参考表面105的影像作为现今影像。当影像传感器103是干净状态时的参考表面105的影像会被预先记录在自动清扫机100中作为参考影像。自动清扫机100将现今影像与参考影像进行比较，以判断由影像传感器103拍摄的影像的固定图样。参考表面105可以设置在与充电站101独立的板上，并且可以设置在充电站101的任何位置上。请注意，在图1的实施例中，影像传感器103撷取其下方的影像(即影像传感器103的撷取方向朝下)，因此在影像下方提供了参考表面105，然而参考表面105可以设置在与影像传感器103的拍摄方向对应的任意位置。

固定图样的尺寸和明显程度可代表影像传感器103的脏污程度。尺寸越大或明显程度越高，表示脏污程度越高。如果自动清扫机100根据固定图样判断影像传感器103的脏污程度大于脏污临界，则自动清扫机100可产生通知信息以通知用户影像传感器103脏了。通知信息可以是例如光信息，视频信息，音频信息或其组合。在一实施例中，会计算可以指示脏污程度的固定图样的数量，且自动清扫机100会判断这数量是否大于脏污临界。如果数量大于脏污临界，则自动清扫机100产生通知信息以通知用户影像传感器103脏了。

图2为绘示了根据本发明一实施例的图1中的参考表面的示意图。如图2所示，参考表面105具有空白区域201。因此，参考影像是空白影像。如果影像传感器103是干净的，则由影像传感器103撷取的空白区域201的影像也是空白影像。然而，如果影像传感器103脏了，则由影像传感器103上的脏污引起的固定图样会存在于空白区域201的影像中。请注意，参考表面105不限在包括空白区域201。能够实现相同功能的其他类型的参考表面105也应落入本发明的范围内。在一实施例中，参考表面105包括具有特定颜色或特定图样的参考区域，以代替空白区域201。

此外，在另一个实施例中，参考表面105设置在充电站101的可移动部分上。在这种情况下，参考表面105可以在不使用时移入充电站101中，并在用于撷取参考影像或当前影像时从充电站中101移出到适当的位置。

除了使用参考表面105之外，本发明还公开一种根据不同时间点的影像确定脏污程度的方法。图3为绘示了根据本发明一实施例的脏污程度判断方法的动作的示意图。如图3所示，影像传感器103在时间点t_1，t_2和t_3分别撷取第一影像img_1，第二影像img_2和第三影像img_3。之后，会计算出第一影像img_1与第二影像img_2之间的第一差异diff_1，第二影像img_2与第三影像img_3之间的第二差异diff_2，以及第一影像img_1与第三影像img_1之间的第三差异diff_3。第一差异diff_1，第二差异diff_2和第三差异diff_3可为差异影像或差异影像的差异像素值。

可通过第一差异diff_1，第二差异diff_2和第三差异diff_3来计算出固定图样。例如，可以根据第一影像img_1，第二影像img_2和第三影像img_3的相同像素或具有相似像素值的像素来得到固定图样。但是，这样的固定图样可能会受到其他相同像素或具有相似像素值的像素的影响。因此，在一实施例中，会计算第一差异diff_1，第二差异diff_2和第三差异diff_3的集合(intersection)以得到固定图样。

在一实施例中，可通过以下函数计算出参数index：

index＝(diff_1∩diff_2∩diff_3)

参数index是可以代表固定图样的参数。参数index越高，固定图样越明显，或者固定图样越大。在一实施例中，参数index是第一影像img_1，第二影像img_2和第三影像img_3的影像集合的平均像素值。然而，参数index可以是可以指示固定图样的任何其他影像信息，例如最大像素值，特征等级。

然而，固定图样不限在根据三个不同的影像或多于三个的不同影像来计算。例如，图3中的实施例可以仅根据第一差异diff_1和第二差异diff_2这两个影像来计算固定图样，而不根据第三差异diff_3来计算固定图样。又例如，图3的实施例可以仅根据第二差异diff_2和第三差异diff_3等其他两个影像来计算固定图样，而不根据第一差异diff_1来计算固定图样。

在清扫动作期间，自动清扫机100可以在不同类型的表面上移动。每种类型的表面适合不同类型的光。例如，由led(lightemittingdiode，发光二极管)产生的光可能适合木材表面，而由ld(laserdiode，雷射二极管)产生的光可能适合白色瓷砖表面。因此，在一实施例中，自动清扫机100包括一种以上类型的光源，且可以选择性的切换到不同光源。

在以下实施例中，是以led和ld为例来说明本发明的概念。然而，光源可以是除了led和ld之外的任何类型的光源。在一实施例中，可替代地切换不同类型的光源。如图4所示，按照上述步骤根据led光(即第一类光)计算出第一脏污等级dl_1，然后按照上述步骤根据ld光(即第二类光)计算出第二脏污等级dl_2。并遵循相同的规则来计算第三脏污等级dl_3和第四脏污等级dl_4。

在一实施例中，会根据led光和ld光那一个较可靠选择led光和ld光之一作为自动清扫机100使用的光。有多种方法可用来判断led光和ld光中的哪一个较可靠。例如，可以测试led光和ld光以判断哪个可以反应出当自动清扫机100具有特定光源功率或特定机械结构时，影像传感器103的脏污程度。这种测试结果可以记录在自动清扫机100中，并据以选择光源。

在一实施例中，影像传感器103可根据led光撷取多个第一影像，或根据ld光撷取多个第二影像。之后，自动清扫机100根据第一影像计算第一结果，并根据第二影像计算第二结果。另外，自动清扫机100根据可靠度将第一结果或第二结果用在后续处理。也就是，自动清扫机100根据led光和ld光中的那一个较可靠来使用第一结果或第二结果。

在另一例子中，可测试led光和ld光以判断哪个适合特定类型的表面。测试结果可记录在自动清扫机100中，并相应地选择光源。如图5所示，假设led光更适合于木材表面，而ld光更适合于白色瓷砖表面。因此，如果自动清扫机100判断自动清扫机100所位在的表面是木质表面，则使用led。另外，如果自动清扫机100判断表面已更改为白色瓷砖表面的表面，则使用ld光。

因此，对于图5所示的实施例，首先会判断自动清扫机100所位在的表面的表面类型，然后根据表面类型选择ld光和led光之一。多种方法可用来判断表面类型，例如，自动清扫机100可以包括用以判断表面类型的材料分析装置，但不限于此。

图6为绘示了根据本发明一实施例的自动清扫机的方块图。如图6所示，自动清扫机600包括控制电路601，影像传感器603和至少一个光源(在这例中，是两种不同类型的光源l_1，l_2)。影像传感器603用以撷取影像。另外，控制电路601用以根据影像来计算所需数据，诸如不同影像之间的差异或图3所示的固定图案。控制电路601还可以控制自动清扫机600的其他动作。信息产生装置605用以产生前述通知信息。此外，如果自动清扫机600需要存储数据，例如参考影像或测试结果，则自动清扫机600还可以包括诸如内存装置的存储装置。

还请留意，前述实施例可运用在任何具有影像传感器的电子装置，而不限在自动清扫机。因此可根据前述实施例得到一脏污程度判断方法，其可运用在具有影像传感器的电子装置并包含下列步骤：

步骤701

根据第一类光在第一时间点t_1撷取第一影像img_1。

步骤703

根据第一类光在第一时间点t_1后的第二时间点t_2撷取第二影像img_2。

步骤705

根据第一影像img_1与该第二影像img_2间的第一差异diff_1计算第一固定图样。

步骤707

根据第一固定图样计算该影像传感器的第一脏污程度。

步骤709

若第一脏污程度高于脏污临界则产生第一通知信息。

根据前述实施例，自动清扫机可自动判断影像传感器的脏污程度，因此可在自动清扫机无法顺利运作前通知使用者，可改善现有技术中的问题。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。