[發明專利]一種基于圖像識別的清掃機器人

有效

• 申請號: 201910476913.3
• 申請日: 2019-06-03
• 公開（公告）號: CN110179411B
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 侯躍恩;鄧嘉明;廖曉華;歐陽銘謙;蔡鵬輝;陳壽義
• 申請（專利權）人: 嘉應學院
• 主分類號: A47L11/38
• 分類號: A47L11/38;A47L11/40;E04G23/00
• 代理公司: 廣州海心聯合專利代理事務所(普通合伙) 44295
• 代理人: 羅振國

本發明公開一種基于圖像識別的清掃機器人，包括畫面檢測設備，與畫面檢測設備連接的使用濾波檢測設備，與數據剖解設備連接的使用濾波檢測設備和分量數值均布設備，圖像分塊處理設備，分別與圖像分塊處理設備、分量數據均布設備和閾值特征參數輸出設備連接的逐點對比執行設備以及使用清掃選擇設備、使用參數控制設備、軌跡行程引導設備和清掃執行驅動控制設備。本發明提供通過對整棟樓的所有玻璃進行拍攝、分析，判斷玻璃清潔度是否滿足要求，提高了玻璃圖像拍攝的準確性，減少其他背景畫面的干擾，并提高了玻璃圖像識別的準確性和精度，可有效地識別玻璃上是否有灰塵，同時可對玻璃表面進行清潔，提高了清掃的便捷性和安全性。

技術領域

本發明屬于機器人技術領域，涉及到一種基于圖像識別的清掃機器人。

背景技術

隨著我國經濟的不斷發展，各地的辦公樓、寫字樓等高層建筑林立而起，通常為了增加辦公樓、寫字樓視野開闊度和降低成本會安裝大量的玻璃。

高層建筑采用大量的玻璃，增加了高樓的美觀，隨著風吹日曬和時間的累計，玻璃表面有很多灰塵，增加了高樓建筑玻璃清潔的難度，現有玻璃清掃常采用人工進行清潔，人工借助清潔工具對玻璃外側進行清掃，判斷玻璃是否清潔常采用人眼進行判斷，存在主觀意識，且無法對整棟高樓的玻璃進行整體分析，人員在清掃的過程中，極大消耗人員的體力，極易造成清潔工具脫漏，對樓下人員行走造成很大的危險，具有工作效率低和安全性差的問題。

發明內容

本發明的目的在于提供的一種基于圖像識別的清掃機器人，解決了現有玻璃清潔過程中，存在清潔效率低、安全性差以及智能化特性差等問題。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：

一種基于圖像識別的清掃機器人，包括畫面檢測設備，畫面檢測設備安裝在無人機上，用于對當前所在區域進行圖像航拍，并將采集的圖像中的目標區域進行檢測，選擇當前采集圖像中經過目標區域的軌跡作為軌跡曲線，將當前采集圖像中經過軌跡曲線的目標區域對應的圖像作為參考圖像，同時，將采集圖像中除目標區域以外的圖像作為非參考圖像；

所述使用濾波檢測設備，與畫面檢測設備連接，用于接收當前采集圖像中經過軌跡曲線的各參考圖像以及非參考圖像，對參考圖像和非參考圖像執行遞歸濾波處理，并將經遞歸濾波處理后的參考圖像和非參考圖像分別進行信噪比解析，判斷當前參考圖像和非參考圖像的信噪比是否大于預設信噪比閾值，若參考圖像和非參考圖像的信噪比大于預設的信噪比閾值，則不進行處理，若當前參考圖像或非參考圖像的信噪比小于設定的信噪比閾值，則持續進行濾波處理，直至同一圖像中參考圖像和非參考圖像的信噪比均大于預設的信噪比閾值；

所述數據剖解設備，與使用濾波檢測設備連接，用于提取信噪比大于預設信噪比閾值的參考圖像，分析出參考圖像中的每個像素點的藍色分量、洋紅分量、黃色分量和黑色分量，統計各像素點的藍色分量之和作為參考圖像的藍色分量總和，統計各像素點的洋紅分量之和作為參考圖像的洋紅分量總和，統計各像素點的黃色分量之和作為參考圖像的黃色分量總和，統計各像素點的黑色分量之和作為參考圖像的黑色分量總和，將藍色分量總和除以黑色分量總和得到第一分量參數，將洋紅分量總和除以黑色分量總和得到第二分量參數，將黃色分量總和除以黑色分量總和得到第三分量參數；

所述分量數值均布設備，與數據剖解設備連接，用于接收第一分量參數、第二分量參數和第三分量參數，并將接收的第一分量參數、第二分量參數和第三分量參數分別除于軌跡曲線所經過的目標區域內所有像素點的數量，得到標準第一分量參數數值、標準第二分量參數數值和標準第三分量參數數值；