CN104616301A - 基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法、装置及系统。所述方法，包括：读取色彩传感器所获取的标准三原色的原始测量数据；根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；根据转换矩阵，将色彩传感器所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度对比分析。本方案采用色度分析方法在识别颜色的种类以及颜色的精度方面性能大大提升，能够区分并追踪场地上面各种颜色的线路，能够大大提升对细微颜色的分辨率，解决传统光电积分式地面灰度传感器无法识别更多种颜色、难以区分相近颜色的问题，以满足在智能机器人巡线应用中越来越多颜色的需求。

Description

基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及智能巡线机器人技术领域，尤其涉及一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法、装置及系统。

背景技术

目前在智能机器人巡线应用中，广泛采用地面灰度传感器来区分场地上面的黑白相间的线路，其原理主要是利用光电积分的方法，属于测光方法。目前大多数地面灰度传感器只能分辨少数几种(3-5种)颜色，而无法分辨例如深绿和浅绿这样非常相近的颜色。

为了能够识别更多的颜色，充分利用场地资源、增加巡线的灵活性等要求，亟需一种高分辨率、低成本、简单实用的色彩传感器来完成更复杂的巡线任务。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法、装置及系统，能够区分并追踪场地上面各种颜色的线路，能够大大提升传感器对细微颜色的分辨率，解决传统光电积分式地面灰度传感器无法识别更多种颜色、难以区分相近颜色以及在识别深色为主还是浅色为主时无法同时达到良好效果的技术问题，以满足在智能机器人巡线应用中越来越多颜色的需求。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法，包括：

读取色彩传感器所获取的标准三原色的原始测量数据；

根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；

根据转换矩阵，将色彩传感器所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度对比及分析。

其中，所述三原色的原始测量数据，包括红色光的光强测量数据、绿色光的光强测量数据及蓝色光的光强测量数据。

其中，所述标准三原色的原始测量数据构成的矩阵为T_abc矩阵，所述转换矩阵为M矩阵，所述三原色标准色卡矩阵为RGB_abc矩阵，所述T_abc矩阵、M矩阵及RGB_abc矩阵三者之间的关系式为：

T_abc×M＝RGB_abc   (1)

即 $\left[\begin{array}{ccc}{R}_{\mathrm{red}}& G_{\mathrm{red}}& B_{\mathrm{red}}\\ R_{\mathrm{green}}& G_{\mathrm{green}}& B_{\mathrm{green}}\\ R_{\mathrm{blue}}& G_{\mathrm{blue}}& B_{\mathrm{blue}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}\\ M_{31}& M_{32}& M_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255& 0& 0\\ 0& 255& 0\\ 0& 0& 255\end{array}\right]---\left(2\right)$

则M＝T_abc ^-1×RGB_abc   (3)

经过转换矩阵M的运算，将所测得的三原色的原始测量数据换算为标准RGB空间的数据：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_t\\ g_t\\ b_t\end{array}\right]\×M---\left(4\right)$

其中，上述公式(4)中r_t、g_t、b_t为待测颜色的红色分量、绿色分量、蓝色分量，即三原色的原始测量数据，RGB为待测颜色在标准CIE RGB空间中的对应数值；

XYZ矩阵为待测物体颜色在标准CIE XYZ颜色空间中的颜色值，则从RGB到XYZ颜色空间的变化关系如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[5.6508\right]\left[\begin{array}{ccc}0.4900& 0.3100& 0.2\\ 0.1770& 0.8124& 0.0106\\ 0& 0.01& 0.99\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(5\right)$

x、y分别为待测颜色在CIE马蹄形色度图中的横坐标和纵坐标，即代表颜色的色度值

$x=\frac{X}{X+Y+Z}---\left(6\right)$

$y=\frac{Y}{X+Y+Z}---\left(7\right).$

一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析装置，包括：

颜色分量读取单元，用于读取色彩传感器所获取标准三原色的原始测量数据；

颜色分量标定单元，用于根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；

颜色空间转换单元，用于将色彩传感器所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度对比及分析。

其中，所述三原色的原始测量数据，包括红色光的光强测量数据、绿色光的光强测量数据及蓝色光的光强测量数据。

其中，所述标准三原色的原始测量数据构成的矩阵为T_abc矩阵，所述转换矩阵为M矩阵，所述三原色标准色卡矩阵为RGB_abc矩阵，所述T_abc矩阵、M矩阵及RGB_abc矩阵三者之间的关系式为：

T_abc×M＝RGB_abc   (1)

即 $\left[\begin{array}{ccc}{R}_{\mathrm{red}}& G_{\mathrm{red}}& B_{\mathrm{red}}\\ R_{\mathrm{green}}& G_{\mathrm{green}}& B_{\mathrm{green}}\\ R_{\mathrm{blue}}& G_{\mathrm{blue}}& B_{\mathrm{blue}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}\\ M_{31}& M_{32}& M_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255& 0& 0\\ 0& 255& 0\\ 0& 0& 255\end{array}\right]---\left(2\right)$

则M＝T_abc ^-1×RGB_abc(3)

经过转换矩阵M的运算，将所测得的三原色的原始测量数据换算为标准RGB空间的数据：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_t\\ g_t\\ b_t\end{array}\right]\×M---\left(4\right)$

其中，上述公式(4)中r_t、g_t、b_t为待测颜色的红色分量、绿色分量、蓝色分量，即三原色的原始测量数据，RGB为待测颜色在标准CIE RGB空间中的对应数值；

XYZ矩阵为待测物体颜色在标准CIE XYZ颜色空间中的颜色值，则从RGB到XYZ颜色空间的变化关系如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[5.6508\right]\left[\begin{array}{ccc}0.4900& 0.3100& 0.2\\ 0.1770& 0.8124& 0.0106\\ 0& 0.01& 0.99\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(5\right)$

x、y分别为待测颜色在CIE马蹄形色度图中的横坐标和纵坐标，即代表颜色的色度值

$x=\frac{X}{X+Y+Z}---\left(6\right)$

$y=\frac{Y}{X+Y+Z}---\left(7\right).$

一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析系统，包括：色彩传感器及MCU运算处理单元，所述色彩传感器包括发光单元、感光单元、光电转换单元；

所述发光单元，包括发光LED，提供白色光源；

所述感光单元，包括光敏元件和覆盖在所述光敏元件上用于得到反射光中红色光、绿色光和蓝色光三种原色分量的滤片装置，所述滤片装置包括红色光滤片、绿色光滤片、蓝色光滤片和全透滤片四种，四种滤片排列成阵列，且对应四种滤片有四组数据输出；

所述光电转换单元，用于对所述感光单元的四组数据输出进行模拟采样，得到分别对应红色光、绿色光、蓝色光和全透光四种滤片的AD采样值；

所述MCU运算处理单元，用于对四种AD采样值的原始数据进行处理、标定、颜色空间的转换。

其中，所述发光单元具有闪烁频率调制功能；

所述光电转换单元具有增益可调节的功能；

所述MCU运算处理单元具有数字通讯接口并且可以级联，测量数据能够实时传送给外界上位机；

所述感光单元及光电转换单元集成在一块数字芯片上。

其中，所述发光单元的闪烁频率为60Hz。

其中，所述色彩传感器，还包括：用于调节感光单元增益的增益可调节单元，所述增益可调节单元通过数字通讯接口与MCU运算处理单元连接；

所述MCU运算处理单元通过数字通讯接口与感光单元连接，用于控制采样时间、采样开始、采样停止及触发中断功能。

有益效果：

本发明所述的一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法，包括：读取色彩传感器所获取的标准三原色的原始测量数据；根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；根据转换矩阵，将色彩传感器所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIEXYZ三刺激值颜色空间，进行色度分析及对比。本技术方案采用三原色滤片的色彩传感器，通过色度分析方法，在识别颜色的种类以及识别颜色的精度方面较现有光电积分式传感器性能大大提升，能够区分细微的色彩差异，能够区分并追踪场地上面各种颜色的线路，能够大大提升对细微颜色的分辨率，解决传统光电积分式地面灰度传感器无法识别更多种颜色、难以区分相近颜色以及在识别深色为主还是浅色为主时无法同时达到良好效果的技术问题，以满足在智能机器人巡线应用中越来越多颜色的需求。

附图说明

图1是本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法的流程图。

图2是本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析装置的结构示意图。

图3是本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析系统的组成结构示意图。

图4本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析系统的外观结构示意图。

图5是CIE RGB颜色空间。

图6是CIE XYZ颜色空间。

图7是CIE色度图。

图中：

1-颜色分量读取单元；2-颜色分量标定单元；3-颜色空间转换单元；4-色彩传感器；5-MCU运算处理单元；410-发光单元；420-感光单元；430-光电转换单元；4201-光敏元件；4202-滤片装置。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

实施例1：

图1是本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析方法的流程图。如图1所示，本发明所述的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析方法，包括：

读取色彩传感器4所获取的标准三原色的原始测量数据；

根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；

根据转换矩阵，将色彩传感器4所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度分析及对比。

本技术方案采用三原色滤片的色彩传感器4，通过色度分析方法，在识别颜色的种类以及识别颜色的精度方面较现有光电积分式传感器性能大大提升，能够区分细微的色彩差异，能够区分并追踪场地上面各种颜色的线路，能够大大提升对细微颜色的分辨率，解决传统光电积分式地面灰度传感器无法识别更多种颜色、难以区分相近颜色以及在识别深色为主还是浅色为主时无法同时达到良好效果的技术问题，以满足在智能机器人巡线应用中越来越多颜色的需求。

在本方案中，所述三原色的原始测量数据，包括红色光的光强测量数据、绿色光的光强测量数据及蓝色光的光强测量数据。

图5是CIE RGB颜色空间。图6是CIE XYZ颜色空间。图7是CIE色度图。如图5-7所示。在本方案中，色度分析方法具体为：所述标准三原色的原始测量数据构成的矩阵为T_abc矩阵，所述转换矩阵为M矩阵，所述三原色标准色卡矩阵为RGB_abc矩阵，所述T_abc矩阵、M矩阵及RGB_abc矩阵三者之间的关系式为：

T_abc×M＝RGB_abc   (1)

即 $\left[\begin{array}{ccc}{R}_{\mathrm{red}}& G_{\mathrm{red}}& B_{\mathrm{red}}\\ R_{\mathrm{green}}& G_{\mathrm{green}}& B_{\mathrm{green}}\\ R_{\mathrm{blue}}& G_{\mathrm{blue}}& B_{\mathrm{blue}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}\\ M_{31}& M_{32}& M_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255& 0& 0\\ 0& 255& 0\\ 0& 0& 255\end{array}\right]---\left(2\right)$

则M＝T_abc ^-1×RGB_abc(3)。

RGB_abc矩阵为待测颜色在标准CIE RGB颜色空间中的颜色值，r_t、g_t、b_t为原始测量数据，则二者的关系为：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_t\\ g_t\\ b_t\end{array}\right]\×M---\left(4\right)$

其中，上述公式(4)中r_t、g_t、b_t为待测颜色的红色分量、绿色分量、蓝色分量，即三原色的原始测量数据，RGB为待测颜色在标准CIE RGB空间中的对应数值。

XYZ矩阵为待测物体颜色在标准CIE XYZ颜色空间中的颜色值，则从RGB到XYZ颜色空间的变化关系如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[5.6508\right]\left[\begin{array}{ccc}0.4900& 0.3100& 0.2\\ 0.1770& 0.8124& 0.0106\\ 0& 0.01& 0.99\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(5\right)$

x、y分别为待测颜色在CIE马蹄形色度图中的横坐标和纵坐标，即代表颜色的色度值

$x=\frac{X}{X+Y+Z}---\left(6\right)$

$y=\frac{Y}{X+Y+Z}---\left(7\right).$

因此，经过变换矩阵便可将色彩传感器4所获取的三原色的原始测量数据转换到标准的RGB空间。通过公式(5)将RGB颜色空间进行矩阵变换，转换为CIE XYZ颜色空间。

CIE RGB颜色空间具有真实的三原色，但系统具有负值，对上述RGB颜色空间进行矩阵变换，转换为CIE XYZ颜色空间，可以更加清晰方便的表示颜色。所述基于色度分析方法的色彩传感器4，在识别颜色的种类以及识别颜色的精度方面较现有光电积分式传感器性能大大提升，能够区分细微的色彩差异。

实施例2：

本发明所述的装置实施例与方法实施例属于同一技术构思，在装置实施例中未详尽描述的内容，请参见方法实施例。

图2是本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析装置的结构示意图。如图2所示，本发明所述的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析装置，包括：

颜色分量读取单元1，用于读取色彩传感器4所获取的标准三原色的原始测量数据；

颜色分量标定单元2，用于根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；

颜色空间转换单元3，用于根据转换矩阵，将色彩传感器4所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度对比及分析。

本技术方案采用三原色滤片的色彩传感器4，通过色度分析方法，在识别颜色的种类以及识别颜色的精度方面较现有光电积分式传感器性能大大提升，能够区分细微的色彩差异，能够区分并追踪场地上面各种颜色的线路，能够大大提升对细微颜色的分辨率，解决传统光电积分式地面灰度传感器无法识别更多种颜色、难以区分相近颜色以及在识别深色为主还是浅色为主时无法同时达到良好效果的技术问题，以满足在智能机器人巡线应用中越来越多颜色的需求。

所述三原色的原始测量数据，包括红色光的光强测量数据、绿色光的光强测量数据及蓝色光的光强测量数据。

所述色度分析方法，具体为：所述标准三原色的原始测量数据构成的矩阵为T_abc矩阵，所述转换矩阵为M矩阵，所述三原色标准色卡矩阵为RGB_abc矩阵，所述T_abc矩阵、M矩阵及RGB_abc矩阵三者之间的关系式为：

T_abc×M＝RGB_abc(1)

即 $\left[\begin{array}{ccc}{R}_{\mathrm{red}}& G_{\mathrm{red}}& B_{\mathrm{red}}\\ R_{\mathrm{green}}& G_{\mathrm{green}}& B_{\mathrm{green}}\\ R_{\mathrm{blue}}& G_{\mathrm{blue}}& B_{\mathrm{blue}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}\\ M_{31}& M_{32}& M_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255& 0& 0\\ 0& 255& 0\\ 0& 0& 255\end{array}\right]---\left(2\right)$

则M＝T_abc ^-1×RGB_abc   (3)。

RGB_abc矩阵为待测颜色在标准CIE RGB颜色空间中的颜色值，r_t、g_t、b_t为原始测量数据，则二者的关系为：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_t\\ g_t\\ b_t\end{array}\right]\×M---\left(4\right)$

其中，上述公式(4)中r_t、g_t、b_t为待测颜色的红色分量、绿色分量、蓝色分量，即三原色的原始测量数据，RGB为待测颜色在标准CIE RGB空间中的对应数值；

XYZ矩阵为待测物体颜色在标准CIE XYZ颜色空间中的颜色值，则从RGB到XYZ颜色空间的变化关系如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[5.6508\right]\left[\begin{array}{ccc}0.4900& 0.3100& 0.2\\ 0.1770& 0.8124& 0.0106\\ 0& 0.01& 0.99\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(5\right)$

x、y分别为待测颜色在CIE马蹄形色度图中的横坐标和纵坐标，即代表颜色的色度值

$x=\frac{X}{X+Y+Z}---\left(6\right)$

$y=\frac{Y}{X+Y+Z}---\left(7\right).$

因此，经过变换矩阵便可将色彩传感器4所获取的三原色的原始测量数据转换到标准的RGB空间。通过公式(5)将RGB颜色空间进行矩阵变换，转换为CIE XYZ颜色空间。

CIE RGB颜色空间具有真实的三原色，但系统具有负值，对上述RGB颜色空间进行矩阵变换，转换为CIE XYZ颜色空间，可以更加清晰方便的表示颜色。所述基于色度分析方法的色彩传感器4，在识别颜色的种类以及识别颜色的精度方面较现有光电积分式传感器性能大大提升，能够区分细微的色彩差异。

实施例3：

本发明所述的系统实施例包含方法实施例，在采用方法实施例的基础上产生的系统实施例。在系统实施例中未详尽描述的内容，请参见方法实施例。

图3是本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析系统的组成结构示意图。图4本发明具体实施方式提供的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析系统的外观结构示意图。如图3、4所示，本发明所述的一种基于智能机器人色彩传感器4的色度分析系统，包括：色彩传感器4及MCU运算处理单元5，所述色彩传感器4包括发光单元410、感光单元420、光电转换单元430；

所述发光单元410，包括发光LED，提供白色光源；

所述感光单元420，包括光敏元件4201和覆盖在所述光敏元件4201上用于得到反射光中红色光、绿色光和蓝色光三种原色分量的滤片装置4202，所述滤片装置4202包括红色光滤片、绿色光滤片、蓝色光滤片和全透滤片四种，四种滤片排列成阵列，且对应四种滤片有四组数据输出；

所述光电转换单元430，用于对所述感光单元420的四组数据输出进行模拟采样，得到分别对应红色光、绿色光、蓝色光和全透光四种滤片的AD采样值；

所述MCU运算处理单元5，用于对四种AD采样值的原始数据进行处理、标定、颜色空间的转换。

在本方案中，所述发光单元410为调制白光LED，提供传感器的光源。光源照射被外界测物体表面，反射光线通过滤片装置4202照射到感光单元420；滤片装置4202分别对应四种滤光的滤片，对应四种数据输出，经过光电转换单元430后可通过AD采样采集红色、绿色和蓝色的分量；MCU运算处理单元5采集三原色数据，进行标定处理后，可得到不同颜色空间的模型。基于此种色度分析方法，可以区别细微差别的颜色。

在本方案中，所述发光单元410具有闪烁频率调制功能，优选地，闪烁频率为60Hz。

所述光电转换单元430具有增益可调节的功能。

所述MCU运算处理单元5具有数字通讯接口并且可以级联，测量数据能够实时传送给外界上位机。

所述感光单元420及光电转换单元430集成在一块数字芯片上，提高系统的集成度和稳定性。

所述系统集成于一个立方体颗粒中，方便、灵活且易于项目搭接。

所述色彩传感器4，还包括：用于调节感光单元420增益的增益可调节单元，所述增益可调节单元通过数字通讯接口与MCU运算处理单元5连接；

所述MCU运算处理单元5通过数字通讯接口与感光单元420连接，用于控制采样时间、采样开始、采样停止及触发中断功能。

在本方案中，可以通过MCU运算处理单元5控制增益可调节单元用于调节感光单元420的增益。也可以通过MCU运算处理单元5控制感光单元420，实现控制采样时间、采样开始、采样停止及触发中断功能。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析方法，其特征在于，包括：

读取色彩传感器所获取的标准三原色的原始测量数据；

根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；

根据转换矩阵，将色彩传感器所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度对比及分析。

2.根据权利要求1所述的色度分析方法，其特征在于，所述三原色的原始测量数据，包括红色光的光强测量数据、绿色光的光强测量数据及蓝色光的光强测量数据。

3.根据权利要求1所述的色度分析方法，其特征在于，所述标准三原色的原始测量数据构成的矩阵为T_abc矩阵，所述转换矩阵为M矩阵，所述三原色标准色卡矩阵为RGB_abc矩阵，所述T_abc矩阵、M矩阵及RGB_abc矩阵三者之间的关系式为：

T_abc×M＝RGB_abc   (1)

即 $\left[\begin{array}{ccc}{R}_{\mathrm{red}}& G_{\mathrm{red}}& B_{\mathrm{red}}\\ R_{\mathrm{green}}& G_{\mathrm{green}}& B_{\mathrm{green}}\\ R_{\mathrm{blue}}& G_{\mathrm{blue}}& B_{\mathrm{blue}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}\\ M_{31}& M_{32}& M_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255& 0& 0\\ 0& 255& 0\\ 0& 0& 255\end{array}\right]---\left(2\right)$

则M＝T_abc ^-1×RGB_abc   (3)

经过转换矩阵M的运算，将所测得的三原色的原始测量数据换算为标准RGB空间的数据：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_t\\ g_t\\ b_t\end{array}\right]\×M---\left(4\right)$

其中，上述公式(4)中r_t、g_t、b_t为待测颜色的红色分量、绿色分量、蓝色分量，即三原色的原始测量数据，RGB为待测颜色在标准CIE RGB空间中的对应数值；

XYZ矩阵为待测物体颜色在标准CIE XYZ颜色空间中的颜色值，则从RGB到XYZ颜色空间的变化关系如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[5.6508\right]\left[\begin{array}{ccc}0.4900& 0.3100& 0.2\\ 0.1770& 0.8124& 0.0106\\ 0& 0.01& 0.99\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(5\right)$

x、y分别为待测颜色在CIE马蹄形色度图中的横坐标和纵坐标，即代表颜色的色度值

$x=\frac{X}{X+Y+Z}---\left(6\right)$

$y=\frac{Y}{X+Y+Z}---\left(7\right).$

4.一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析装置，其特征在于，包括：

颜色分量读取单元，用于读取色彩传感器所获取标准三原色的原始测量数据；

颜色分量标定单元，用于根据所述原始测量数据，利用三原色标准色卡进行标定，得到转换矩阵；

颜色空间转换单元，用于将色彩传感器所获取的三原色的原始测量数据变换到标准RGB颜色空间的数据以及转换到CIE XYZ三刺激值颜色空间，进行色度对比及分析。

5.根据权利要求4所述的色度分析装置，其特征在于，所述三原色的原始测量数据，包括红色光的光强测量数据、绿色光的光强测量数据及蓝色光的光强测量数据。

6.根据权利要求4所述的色度分析装置，其特征在于，所述标准三原色的原始测量数据构成的矩阵为T_abc矩阵，所述转换矩阵为M矩阵，所述三原色标准色卡矩阵为RGB_abc矩阵，所述T_abc矩阵、M矩阵及RGB_abc矩阵三者之间的关系式为：

T_abc×M＝RGB_abc   (1)

即 $\left[\begin{array}{ccc}{R}_{\mathrm{red}}& G_{\mathrm{red}}& B_{\mathrm{red}}\\ R_{\mathrm{green}}& G_{\mathrm{green}}& B_{\mathrm{green}}\\ R_{\mathrm{blue}}& G_{\mathrm{blue}}& B_{\mathrm{blue}}\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{ccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}\\ M_{31}& M_{32}& M_{33}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}255& 0& 0\\ 0& 255& 0\\ 0& 0& 255\end{array}\right]---\left(2\right)$

则M＝T_abc ^-1×RGB_abc   (3)

经过转换矩阵M的运算，将所测得的三原色的原始测量数据换算为标准RGB空间的数据：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_t\\ g_t\\ b_t\end{array}\right]\×M---\left(4\right)$

其中，上述公式(4)中r_t、g_t、b_t为待测颜色的红色分量、绿色分量、蓝色分量，即三原色的原始测量数据，RGB为待测颜色在标准CIE RGB空间中的对应数值；

XYZ矩阵为待测物体颜色在标准CIE XYZ颜色空间中的颜色值，则从RGB到XYZ颜色空间的变化关系如下：

$\left[\begin{array}{c}X\\ Y\\ Z\end{array}\right]=\left[5.6508\right]\left[\begin{array}{ccc}0.4900& 0.3100& 0.2\\ 0.1770& 0.8124& 0.0106\\ 0& 0.01& 0.99\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(5\right)$

x、y分别为待测颜色在CIE马蹄形色度图中的横坐标和纵坐标，即代表颜色的色度值

$x=\frac{X}{X+Y+Z}---\left(6\right)$

$y=\frac{Y}{X+Y+Z}---\left(7\right).$

7.一种基于智能机器人色彩传感器的色度分析系统，其特征在于，包括：色彩传感器及MCU运算处理单元，所述色彩传感器包括发光单元、感光单元、光电转换单元；

所述发光单元，包括发光LED，提供白色光源；

所述感光单元，包括光敏元件和覆盖在所述光敏元件上用于得到反射光中红色光、绿色光和蓝色光三种原色分量的滤片装置，所述滤片装置包括红色光滤片、绿色光滤片、蓝色光滤片和全透滤片四种，四种滤片排列成阵列，且对应四种滤片有四组数据输出；

所述光电转换单元，用于对所述感光单元的四组数据输出进行模拟采样，得到分别对应红色光、绿色光、蓝色光和全透光四种滤片的AD采样值；

所述MCU运算处理单元，用于对四种AD采样值的原始数据进行处理、标定、颜色空间的转换。

8.根据权利要求7所述的色度分析系统，其特征在于，所述发光单元具有闪烁频率调制功能；

所述光电转换单元具有增益可调节的功能；

所述MCU运算处理单元具有数字通讯接口并且可以级联，测量数据能够实时传送给外界上位机；

所述感光单元及光电转换单元集成在一块数字芯片上。

9.根据权利要求8所述的色度分析系统，其特征在于，所述发光单元的闪烁频率为60Hz。

10.根据权利要求7所述的色度分析系统，其特征在于，所述色彩传感器，还包括：用于调节感光单元增益的增益可调节单元，所述增益可调节单元通过数字通讯接口与MCU运算处理单元连接；

所述MCU运算处理单元通过数字通讯接口与感光单元连接，用于控制采样时间、采样开始、采样停止及触发中断功能。