本發(fā)明涉及機(jī)器人領(lǐng)域，特別涉及一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
機(jī)器人（Robot）是自動(dòng)執(zhí)行工作的機(jī)器裝置。它既可以接受人類指揮，又可以運(yùn)行預(yù)先編排的程序，也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動(dòng)。它的任務(wù)是協(xié)助或取代人類工作的工作，例如生產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)，或是危險(xiǎn)的工作。
近年來(lái)，隨著改革開(kāi)放的不斷深化，人民生活水平有了極大的提高，更多的人參與到體育鍛煉中來(lái)，運(yùn)動(dòng)員的水平也有了飛躍性地上升，在訓(xùn)練、比賽中提高效率顯得越來(lái)越重要。而在訓(xùn)練場(chǎng)地以及比賽現(xiàn)場(chǎng)，如果能在不需要人工控制的情況下，就自動(dòng)將練習(xí)時(shí)擊出的大量乒乓球、網(wǎng)球以及可能構(gòu)成不安全因素的鉛球等球類撿回，無(wú)疑會(huì)減少運(yùn)動(dòng)員或工作人員的不必要的勞動(dòng)，極大地提高訓(xùn)練、比賽的效率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
鑒于此，本發(fā)明提供了一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)及方法，該發(fā)明具有：識(shí)別準(zhǔn)確、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、實(shí)用性強(qiáng)和成本低等優(yōu)點(diǎn)。
本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：圖像采集裝置、中央處理器、回收裝置和運(yùn)動(dòng)裝置；所述中央處理器包括：攝像頭定位模塊、機(jī)器人控制模塊和機(jī)械臂控制模塊；所述攝像頭定位模塊分別信號(hào)連接于圖像采集裝置、機(jī)器人控制模塊和機(jī)械臂控制模塊；所述機(jī)器人控制模塊信號(hào)連接于運(yùn)動(dòng)裝置；所述機(jī)械臂控制模塊信號(hào)連接于回收裝置。
所述攝像頭定位模塊包括：圖像分割模塊、空間轉(zhuǎn)換模塊、相似度計(jì)算模塊和判斷模塊；所述圖像分割模塊分別信號(hào)于圖像采集裝置和空間轉(zhuǎn)換模塊，用于將采集到的原始圖像中的球體區(qū)域從背景中分離出來(lái)；所述空間轉(zhuǎn)換模塊信號(hào)連接于相似度計(jì)算模塊，用于將分離出來(lái)的球體區(qū)域圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CBCR色彩空間；所述相似度計(jì)算模塊信號(hào)連接于判斷模塊，用于對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算；所述判斷模塊，用于根據(jù)相似度計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，判斷球體的種類，得出判斷結(jié)果，發(fā)送控制命令至各個(gè)功能模塊。
所述回收裝置包括：回收電機(jī)、機(jī)械臂和箱體；所述回收電機(jī)分別信號(hào)連接于機(jī)械臂控制模塊和機(jī)械臂，用于根據(jù)機(jī)械臂控制模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的控制命令，控制機(jī)械臂的運(yùn)行；所述箱體，用于存放回收的球類物體。
所述運(yùn)動(dòng)裝置包括：滾輪和步進(jìn)電機(jī)；所述步進(jìn)電機(jī)信號(hào)連接于機(jī)器人控制模塊，用于根據(jù)機(jī)器人控制模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的信號(hào)控制步進(jìn)電機(jī)進(jìn)行左轉(zhuǎn)，右轉(zhuǎn)和前進(jìn)的運(yùn)動(dòng)。
所述圖像采集裝置包括：攝像頭和旋轉(zhuǎn)控制裝置；所述攝像頭信號(hào)連接于旋轉(zhuǎn)控制裝置，用于獲取原始的圖像信息；所述旋轉(zhuǎn)控制裝置信號(hào)連接于攝像頭定位模塊，用于根據(jù)攝像頭定位模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的控制信息控制攝像頭進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。
一種基于智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：圖像采集裝置通過(guò)攝像頭觀察周圍環(huán)境，將采集到的原始圖像發(fā)送給中央處理器，中央處理器對(duì)原始圖像進(jìn)行處理后，控制機(jī)器人尋找球形物體，當(dāng)視野中出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)完整的球形物體時(shí)根據(jù)近大遠(yuǎn)小選擇最大的一個(gè)調(diào)整機(jī)器人位置使球形物體正好位于機(jī)器人視野正中心；
步驟2：機(jī)器人控制模塊控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不斷校正機(jī)器人方向，確定使其正對(duì)要撿起的球形物體，最后使機(jī)器人到達(dá)球形物體位置；
步驟3：機(jī)器人進(jìn)入撿球模式，機(jī)械臂控制模塊控制機(jī)器人的機(jī)械臂撿起球形物體，使得球形物體落入箱體中；
步驟4：圖像采集裝置繼續(xù)掃描其他目標(biāo)進(jìn)行撿拾，按遠(yuǎn)近關(guān)系依次撿完球場(chǎng)上所有的球形物體。攝像頭觀察檢測(cè)到?jīng)]有剩余球形物體時(shí)找尋返回位置標(biāo)志返回，完成任務(wù)。
所述處理器對(duì)原始圖像進(jìn)行處理的方法包括以下步驟：
步驟1：攝像頭拍下照片，將原始圖像數(shù)據(jù)信息發(fā)送給攝像頭定位模塊；
步驟2：攝像頭定位模塊對(duì)接收到的原始圖像進(jìn)行圖像分割，將原始圖像中的球形物體的區(qū)域從背景中分離出來(lái)；
步驟3：攝像頭定位模塊對(duì)將分離出來(lái)的球體區(qū)域圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CBCR色彩空間；
步驟4：:攝像頭定位模塊對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算；
步驟5：:攝像頭定位模塊根據(jù)相似度計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，判斷球體的種類，得出判斷結(jié)果，發(fā)送控制命令至各個(gè)功能模塊。
所述攝像頭定位模塊對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算的方法包括以下步驟：
步驟1：根據(jù)球體顏色在YCBCR色彩空間的概率分布特性，建立一個(gè)搞死球色模型，得到其概率密度函數(shù)為：
;其中C為協(xié)方差矩陣；
步驟2：求取協(xié)方差矩陣在YCBCR色彩空間中各個(gè)灰度值的分量為 和 ；
步驟3：根據(jù)秋色相似度計(jì)算公式： ;計(jì)算單個(gè)像素的球色相似度值,進(jìn)而得到整幅圖像的最大球色相似度值。每一點(diǎn)像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作為該點(diǎn)的灰度值,從而得到球色相似度。
采用以上技術(shù)方案，本發(fā)明產(chǎn)生了以下有益效果：
1、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單：本發(fā)明的機(jī)器人結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，容易組裝，各個(gè)部分可以單獨(dú)生產(chǎn)，適用于工業(yè)化生產(chǎn)。
2、成本低：本發(fā)明的機(jī)器人機(jī)械部分結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，造價(jià)低；大幅度降低了機(jī)器人的成本。
3、實(shí)用性強(qiáng)：本發(fā)明的機(jī)器人采用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行控制，比起傳統(tǒng)的采用傳感器制作而成的機(jī)器人，其運(yùn)行效率更高，對(duì)于物體識(shí)別更加準(zhǔn)確。
采用以上技術(shù)方案，本發(fā)明產(chǎn)生了以下有益效果：
1、識(shí)別準(zhǔn)確：本發(fā)明的機(jī)器人對(duì)于球形物體的識(shí)別在圖像處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了空間域的轉(zhuǎn)換處理，同時(shí)采用球色相似度計(jì)算的方法對(duì)球形物體進(jìn)行計(jì)算，使得計(jì)算和識(shí)別結(jié)果更加準(zhǔn)確。
2、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單：本發(fā)明的機(jī)器人結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，容易組裝，各個(gè)部分可以單獨(dú)生產(chǎn)，適用于工業(yè)化生產(chǎn)。
3、成本低：本發(fā)明的機(jī)器人機(jī)械部分結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，造價(jià)低；大幅度降低了機(jī)器人的成本。
4、實(shí)用性強(qiáng)：本發(fā)明的機(jī)器人采用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行控制，比起傳統(tǒng)的采用傳感器制作而成的機(jī)器人，其運(yùn)行效率更高，對(duì)于物體識(shí)別更加準(zhǔn)確。
附圖說(shuō)明
圖1是本發(fā)明實(shí)施例中一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)及方法的系統(tǒng)的流程圖。
具體實(shí)施方式
本說(shuō)明書(shū)中公開(kāi)的所有特征，或公開(kāi)的所有方法或過(guò)程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。
本說(shuō)明書(shū)（包括任何附加權(quán)利要求、摘要）中公開(kāi)的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換。即，除非特別敘述，每個(gè)特征只是一系列等效或類似特征中的一個(gè)例子而已。
本發(fā)明實(shí)施例1中提供了一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示：
一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：圖像采集裝置、中央處理器、回收裝置和運(yùn)動(dòng)裝置；所述中央處理器包括：攝像頭定位模塊、機(jī)器人控制模塊和機(jī)械臂控制模塊；所述攝像頭定位模塊分別信號(hào)連接于圖像采集裝置、機(jī)器人控制模塊和機(jī)械臂控制模塊；所述機(jī)器人控制模塊信號(hào)連接于運(yùn)動(dòng)裝置；所述機(jī)械臂控制模塊信號(hào)連接于回收裝置。
所述攝像頭定位模塊包括：圖像分割模塊、空間轉(zhuǎn)換模塊、相似度計(jì)算模塊和判斷模塊；所述圖像分割模塊分別信號(hào)于圖像采集裝置和空間轉(zhuǎn)換模塊，用于將采集到的原始圖像中的球體區(qū)域從背景中分離出來(lái)；所述空間轉(zhuǎn)換模塊信號(hào)連接于相似度計(jì)算模塊，用于將分離出來(lái)的球體區(qū)域圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CBCR色彩空間；所述相似度計(jì)算模塊信號(hào)連接于判斷模塊，用于對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算；所述判斷模塊，用于根據(jù)相似度計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，判斷球體的種類，得出判斷結(jié)果，發(fā)送控制命令至各個(gè)功能模塊。
所述回收裝置包括：回收電機(jī)、機(jī)械臂和箱體；所述回收電機(jī)分別信號(hào)連接于機(jī)械臂控制模塊和機(jī)械臂，用于根據(jù)機(jī)械臂控制模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的控制命令，控制機(jī)械臂的運(yùn)行；所述箱體，用于存放回收的球類物體。
所述運(yùn)動(dòng)裝置包括：滾輪和步進(jìn)電機(jī)；所述步進(jìn)電機(jī)信號(hào)連接于機(jī)器人控制模塊，用于根據(jù)機(jī)器人控制模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的信號(hào)控制步進(jìn)電機(jī)進(jìn)行左轉(zhuǎn)，右轉(zhuǎn)和前進(jìn)的運(yùn)動(dòng)。
所述圖像采集裝置包括：攝像頭和旋轉(zhuǎn)控制裝置；所述攝像頭信號(hào)連接于旋轉(zhuǎn)控制裝置，用于獲取原始的圖像信息；所述旋轉(zhuǎn)控制裝置信號(hào)連接于攝像頭定位模塊，用于根據(jù)攝像頭定位模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的控制信息控制攝像頭進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。
本發(fā)明實(shí)施例2中提供了一種基于智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)的方法，具體步驟如下：
一種基于智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：圖像采集裝置通過(guò)攝像頭觀察周圍環(huán)境，將采集到的原始圖像發(fā)送給中央處理器，中央處理器對(duì)原始圖像進(jìn)行處理后，控制機(jī)器人尋找球形物體，當(dāng)視野中出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)完整的球形物體時(shí)根據(jù)近大遠(yuǎn)小選擇最大的一個(gè)調(diào)整機(jī)器人位置使球形物體正好位于機(jī)器人視野正中心；
步驟2：機(jī)器人控制模塊控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不斷校正機(jī)器人方向，確定使其正對(duì)要撿起的球形物體，最后使機(jī)器人到達(dá)球形物體位置；
步驟3：機(jī)器人進(jìn)入撿球模式，機(jī)械臂控制模塊控制機(jī)器人的機(jī)械臂撿起球形物體，使得球形物體落入箱體中；
步驟4：圖像采集裝置繼續(xù)掃描其他目標(biāo)進(jìn)行撿拾，按遠(yuǎn)近關(guān)系依次撿完球場(chǎng)上所有的球形物體。攝像頭觀察檢測(cè)到?jīng)]有剩余球形物體時(shí)找尋返回位置標(biāo)志返回，完成任務(wù)。
所述處理器對(duì)原始圖像進(jìn)行處理的方法包括以下步驟：
步驟1：攝像頭拍下照片，將原始圖像數(shù)據(jù)信息發(fā)送給攝像頭定位模塊；
步驟2：攝像頭定位模塊對(duì)接收到的原始圖像進(jìn)行圖像分割，將原始圖像中的球形物體的區(qū)域從背景中分離出來(lái)；
步驟3：攝像頭定位模塊對(duì)將分離出來(lái)的球體區(qū)域圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CBCR色彩空間；
步驟4：:攝像頭定位模塊對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算；
步驟5：:攝像頭定位模塊根據(jù)相似度計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，判斷球體的種類，得出判斷結(jié)果，發(fā)送控制命令至各個(gè)功能模塊。
所述攝像頭定位模塊對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算的方法包括以下步驟：
步驟1：根據(jù)球體顏色在YCBCR色彩空間的概率分布特性，建立一個(gè)搞死球色模型，得到其概率密度函數(shù)為：
;其中C為協(xié)方差矩陣；
步驟2：求取協(xié)方差矩陣在YCBCR色彩空間中各個(gè)灰度值的分量為 和 ；
步驟3：根據(jù)秋色相似度計(jì)算公式：;計(jì)算單個(gè)像素的球色相似度值,進(jìn)而得到整幅圖像的最大球色相似度值。每一點(diǎn)像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作為該點(diǎn)的灰度值,從而得到球色相似度。
本發(fā)明實(shí)施例3中提供了一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示：
一種智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：圖像采集裝置、中央處理器、回收裝置和運(yùn)動(dòng)裝置；所述中央處理器包括：攝像頭定位模塊、機(jī)器人控制模塊和機(jī)械臂控制模塊；所述攝像頭定位模塊分別信號(hào)連接于圖像采集裝置、機(jī)器人控制模塊和機(jī)械臂控制模塊；所述機(jī)器人控制模塊信號(hào)連接于運(yùn)動(dòng)裝置；所述機(jī)械臂控制模塊信號(hào)連接于回收裝置。
所述攝像頭定位模塊包括：圖像分割模塊、空間轉(zhuǎn)換模塊、相似度計(jì)算模塊和判斷模塊；所述圖像分割模塊分別信號(hào)于圖像采集裝置和空間轉(zhuǎn)換模塊，用于將采集到的原始圖像中的球體區(qū)域從背景中分離出來(lái)；所述空間轉(zhuǎn)換模塊信號(hào)連接于相似度計(jì)算模塊，用于將分離出來(lái)的球體區(qū)域圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CBCR色彩空間；所述相似度計(jì)算模塊信號(hào)連接于判斷模塊，用于對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算；所述判斷模塊，用于根據(jù)相似度計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，判斷球體的種類，得出判斷結(jié)果，發(fā)送控制命令至各個(gè)功能模塊。
所述回收裝置包括：回收電機(jī)、機(jī)械臂和箱體；所述回收電機(jī)分別信號(hào)連接于機(jī)械臂控制模塊和機(jī)械臂，用于根據(jù)機(jī)械臂控制模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的控制命令，控制機(jī)械臂的運(yùn)行；所述箱體，用于存放回收的球類物體。
所述運(yùn)動(dòng)裝置包括：滾輪和步進(jìn)電機(jī)；所述步進(jìn)電機(jī)信號(hào)連接于機(jī)器人控制模塊，用于根據(jù)機(jī)器人控制模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的信號(hào)控制步進(jìn)電機(jī)進(jìn)行左轉(zhuǎn)，右轉(zhuǎn)和前進(jìn)的運(yùn)動(dòng)。
所述圖像采集裝置包括：攝像頭和旋轉(zhuǎn)控制裝置；所述攝像頭信號(hào)連接于旋轉(zhuǎn)控制裝置，用于獲取原始的圖像信息；所述旋轉(zhuǎn)控制裝置信號(hào)連接于攝像頭定位模塊，用于根據(jù)攝像頭定位模塊發(fā)送過(guò)來(lái)的控制信息控制攝像頭進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。
一種基于智能球形物體回收機(jī)器人系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
步驟1：圖像采集裝置通過(guò)攝像頭觀察周圍環(huán)境，將采集到的原始圖像發(fā)送給中央處理器，中央處理器對(duì)原始圖像進(jìn)行處理后，控制機(jī)器人尋找球形物體，當(dāng)視野中出現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)完整的球形物體時(shí)根據(jù)近大遠(yuǎn)小選擇最大的一個(gè)調(diào)整機(jī)器人位置使球形物體正好位于機(jī)器人視野正中心；
步驟2：機(jī)器人控制模塊控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中不斷校正機(jī)器人方向，確定使其正對(duì)要撿起的球形物體，最后使機(jī)器人到達(dá)球形物體位置；
步驟3：機(jī)器人進(jìn)入撿球模式，機(jī)械臂控制模塊控制機(jī)器人的機(jī)械臂撿起球形物體，使得球形物體落入箱體中；
步驟4：圖像采集裝置繼續(xù)掃描其他目標(biāo)進(jìn)行撿拾，按遠(yuǎn)近關(guān)系依次撿完球場(chǎng)上所有的球形物體。攝像頭觀察檢測(cè)到?jīng)]有剩余球形物體時(shí)找尋返回位置標(biāo)志返回，完成任務(wù)。
所述處理器對(duì)原始圖像進(jìn)行處理的方法包括以下步驟：
步驟1：攝像頭拍下照片，將原始圖像數(shù)據(jù)信息發(fā)送給攝像頭定位模塊；
步驟2：攝像頭定位模塊對(duì)接收到的原始圖像進(jìn)行圖像分割，將原始圖像中的球形物體的區(qū)域從背景中分離出來(lái)；
步驟3：攝像頭定位模塊對(duì)將分離出來(lái)的球體區(qū)域圖像從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CBCR色彩空間；
步驟4：:攝像頭定位模塊對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算；
步驟5：:攝像頭定位模塊根據(jù)相似度計(jì)算模塊的計(jì)算結(jié)果，判斷球體的種類，得出判斷結(jié)果，發(fā)送控制命令至各個(gè)功能模塊。
所述攝像頭定位模塊對(duì)YCBCR色彩空間的圖像信息進(jìn)行球色相似度值計(jì)算的方法包括以下步驟：
步驟1：根據(jù)球體顏色在YCBCR色彩空間的概率分布特性，建立一個(gè)搞死球色模型，得到其概率密度函數(shù)為：
;其中C為協(xié)方差矩陣；
步驟2：求取協(xié)方差矩陣在YCBCR色彩空間中各個(gè)灰度值的分量為 和 ；
步驟3：根據(jù)秋色相似度計(jì)算公式： ;計(jì)算單個(gè)像素的球色相似度值,進(jìn)而得到整幅圖像的最大球色相似度值。每一點(diǎn)像素的球色相似度值除以最大球色相似度值,作為該點(diǎn)的灰度值,從而得到球色相似度。
本發(fā)明并不局限于前述的具體實(shí)施方式。本發(fā)明擴(kuò)展到任何在本說(shuō)明書(shū)中披露的新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過(guò)程的步驟或任何新的組合。