基于机器人的肖像绘制系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于机器人视觉技术领域，主要涉及一种基于机器人的肖像绘制系统。
【背景技术】
[0002] 现有技术中，机器人绘制人脸肖像过程为：待绘画者站立或端坐在相机前方，相机 完成对待绘画者人脸图象的获取，获取的图象经过处理提取人脸轮廓，提取后的轮廓经过 轨迹规划发送给机器人控制器，完成工业机器人人脸肖像的绘制。
[0003] 在欧洲，德国机器人实验室使用六轴工业机器人做肖像自动绘制的表演。而他们 所采用的技术，主要是运用图象处理中的边缘提取效果来取得人脸的轮廓线，再转成矢量 点供机器人绘画，此方法对光线的要求很高，并且系统在绘画过程中并不稳定。
[0004] 在中国，新松机器人自动化股份有限公司的机器人视觉实验室使用近红外技术获 取人脸轮廓，并应用六轴工业机器人成功绘制出肖像画。但由于人的头发对近红外光线不 敏感，绘制的人脸肖像图缺少头发的细节信息。
【发明内容】
[0005] 本发明的主要目的在于提供一种基于机器人的肖像绘制系统，其可克服现有技术 的缺陷，彩色图象处理算法与近红外图象处理算法相结合的六轴工业机器人肖像绘画系统 来代替只采用近红外图象处理算法的肖像绘画系统，新的系统具有更高的安全性、稳定性、 可靠性。
[0006] 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
[0007] 包括一机器人本体、一光源、一拍摄机构，第一图像处理机构、第二图像处理机构、 一矢量处理机构、一控制机构；
[0008] 光源，用于向人脸发送电磁波；
[0009] 拍摄机构，为近红外和彩色一体的工业相机，用于获取人体的近红外图像和彩色 图像，并将彩色图像发送给第一图像处理机构，将近红外图像发送给第二处理机构；
[0010] 第一图像处理机构，用于获取拍摄机构发送的彩色图像，获取人脸的二值图像；
[0011] 第二图像处理机构，用于获取拍摄机构发送的近红外图像，获取人脸五官的二值 图像；
[0012] 矢量处理机构，用于合并彩色图片的二值图像及近红外图片的二值图像，提取人 脸轮廓线，并对轮廓线进行点的矢量处理；
[0013] 控制机构，用于根据点的矢量化把机器人本体要绘制的运动点规划出，并控制机 器人的运动，完成肖像的绘画。
[0014] 优选的，所述系统还包括：
[0015] 远程管理机构，用于完成整个系统的配电管理及与外界的PLC通讯，辅助外界总 控PLC管理整个系统；
[0016] 画架拆纸机构，用于完成绘图纸的自动裁剪功能；
[0017] 气压供应机构，用于给画架拆纸机构内的气缸提供气源。
[0018] 优选的，所述第一图像处理机构，包括：色彩空间转换机构、第一阈值获取机构、二 值图像获取机构；
[0019] 色彩空间转换机构，用于将彩色图像RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间，分离Y、 Cb、Cr分量；
[0020] 第一阈值获取机构，用于获取图像的最佳阈值；
[0021] 二值图像获取机构，根据最佳阈值T获取人脸区域的二值图像。
[0022] 优选的，第二图像处理机构包括：第二阈值获取机构、五官投影机构、轮廓线获取 机构；
[0023] 第二阈值获取机构，用于获取近红外图像的最佳阈值；
[0024] 五官投影机构，采用水平和垂直积分投影提取五官位置和五官的二值图像；
[0025] 轮廓线获取机构，用于根据由人脸的垂直投影积分和水平投影积分得到的图象上 下左右关键点定位出人脸轮廊；
[0026] 优选的，所述电磁波的波长为830nm~870nm。
[0027] 采用上述技术方案后，该发明具有如下优点：
[0028] 本发明提供一种基于近红外和彩色相机相结合的肖像绘画机器人系统，能很好的 适用外界环境光线的变化，在光线变化的时候本系统也能很好的提取出人脸的轮廓，使六 轴工业机器人完成绘制任务。另外，该系统利用离线编程技术来完成机器人绘制人脸轮廓 的轨迹规划，可以简化机器人编程过程，提高编程的效率。
【附图说明】
[0029] 图1为本发明系统结构框图。
[0030] 图2为本发明实施例第一图像处理机构结构图。
[0031] 图3为本发明实施例第二图像处理机构结构图。
【具体实施方式】
[0032] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0033] 请参考图1所示，基于机器人的肖像绘制系统，包括一机器人本体10、一光源20、 一拍摄机构30,第一图像处理机构40、第二图像处理机构50、一矢量处理机构60、一控制机 构70、一远程管理机构80、一画架拆纸机构90及一气压供应机构100。
[0034] 光源20为一近红外光源，用于向人脸发送电磁波，该电磁波的波长为830nm至 870nm，当波长为850nm时效果最佳。光源20可以根据人体的形状大小调整位置。
[0035] 拍摄机构30为近红外和彩色一体的工业相机，用于获取人体的近红外图像和彩 色图像，并将彩色图像发送给第一图像处理机构40,将近红外图像发送给第二处理机构 50 〇
[0036] 第一图像处理机构40,用于获取拍摄机构30发送的彩色图像，获取人脸的二值图 像。
[0037] 参考附图2,第一图像处理机构40,包括：色彩空间转换机构41、第一阈值获取机 构42、二值图像获取机构43。
[0038] 色彩空间转换机构41，用于将彩色图像RGB色彩空间转换为YCrCb色彩空间，分离 Y、Cb、Cr 分量。
[0039] YCbCr色彩空间是从YUV空间演变出来的，其广泛的应用于数字视频。在这种色彩 空间中，单个分量Y用来表示亮度的信息，用两个色差的分量Cb、Cr来表示色彩信息，而蓝 色分量用Cb表示，红色分量用Cr表示。在YCbCr色彩空间中，样本的分布受亮度值Y的影 响很小，而样本数据基本集中在Cb-Cr平面上的一个较小的区域中。
[0040] 第一阈值获取机构42,用于获取图像的最佳阈值。
[0041] 使用迭代阈值法来获取最佳阈值，其计算方法如下：S11 :选择初始阈值T，一般可 以选择图像的平均灰度值当做初始阈值；S: 12 :经过初始阈值T，把图像的平均灰度值分作 两组R1和R2 ;S13 :计算出两组的平均灰度值ul和u2 ;S14 :计算出新的阈值，公式为：
[0042] T = (ul+u2)/2 (1)
[0043] S15 :循环步骤2-步骤4,直到两组的平均灰度值ul和u2不发生变化，则获取到 最佳阈值T。
[0044] 二值图像获取机构43,根据最佳阈值T获取人脸区域的二值图像。
[0045] 先进行肖像外轮廓的分割，在YCbCr色彩空间的三个分量中，Cb、Cr分量去除了亮 度信息，外形轮廓比较明显，选用Cb图进行外轮廓提取。通过迭代阈值法求出最佳阈值后， 以此阈值对Cb图做二值化处理，算法如下：
[0047] 其中f(i，j)为像素值，因为背景的像素值较高，当大于阈值时认为是背景，将像 素值设为255即白色，当小于阈值时认为是人的肖像区域，像素值设为0即黑色。经过初步 的提取之后，我们发现肖像区域内存在一些噪声，采用下面的算法可以消除噪声：
[0050] 其中i0为每一行中肖像最左边的像素的列坐标，il为每一行中肖像最右边的像 素的列坐标，算法通过从左到中间和从右到中间两次逐行扫描，当没有达到肖像的边界时， 把像素值设为255即白色背景，当到达第一个肖像边界点时，将此行从边界点到中间点的 所有像素都设为〇即黑色人像区域。每一行按照此算法扫描之后，就得到一幅完整的人像 区域二值图像。
[0051] 第二图像处理机构50,用于获取拍摄机构30发送的近红外图像，获取人脸五官的 二值图像。
[0052] 参考附图3,第二图像处理机构50包括：第二阈值获取机构51、五官投影机构52、 轮廓线获取机构53。
[0053] 第二阈值获取机构51，用于获取近红外图像的最佳阈值
[0054] 设灰度图象灰度级是L，则灰度范围为[0，L_1]，利用0TSU算法计算图象的最佳阈 值为：
[0055] t = Max [w0 (t) * (uO (t) -u) 2+wl (t) * (ul (t) -u)2] (5)
[0056] 其中，当分割的阈值为t时，wO为背景比例，uO为背景均值，wl为前景比例，ul为 前景均值，u为整幅图象的均值。使以上表达式值最大的t，即为分割图象的最佳阈值。 [0057] 五官投影机构52,采用水平和垂直积分投影提取五官位置和五官的二值图像。
[0058] 根据数学形态学理