CN106908149A - 一种机器人物体颜色识别系统及方法 - Google Patents
一种机器人物体颜色识别系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106908149A CN106908149A CN201710234416.3A CN201710234416A CN106908149A CN 106908149 A CN106908149 A CN 106908149A CN 201710234416 A CN201710234416 A CN 201710234416A CN 106908149 A CN106908149 A CN 106908149A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- condenser tube
- spectrometer
- color
- tube ferrule
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 4
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/50—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
- G01J3/501—Colorimeters using spectrally-selective light sources, e.g. LEDs
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
本发明提供了一种机器人物体颜色识别系统，机器人上设有光谱仪，机器人内部的存储器内设有光谱颜色数据库，光谱仪及存储器均连接微处理器；识别区域设有聚光管，聚光管内设有棱镜，聚光管左右两端设有光敏传感器，聚光管正上方设有亮度可调节的调节灯，微处理器连接光敏传感器及调节灯。本发明还提供了机器人物体颜色识别方法，物体进入识别区域后，调节灯的灯光照在物体上，物体表面的反射光反射至棱镜被色散，使之成为带状的光谱，然后投射在光谱仪的CCD感光矩阵上，通过光谱仪获取光谱值，并将获取的光谱值与光谱颜色数据库比较，从而确定物体颜色。本发明利用不同的颜色有着不同的光谱值的原理，大大提高了颜色识别的成功率与精确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种机器人物体颜色识别系统，属于机械臂、机器人物体颜色识别技术领域。
背景技术
机器人在观察物体尤其是在进行数字图像处理和识别时，颜色一直是一个重中之重的研究对象与考虑因素。随着机器人工艺技术的代代升级，面向机器人的颜色识别技术也紧追其后。
目前，普遍的机器人都采用摄像头采集RGB图像并将数据转换成HSV色彩空间技术后进行修整、过滤来识别颜色，但现有技术也并未达到炉火纯青的地步。众多在不同环境下工作的机器人的颜色识别技术需更加具有针对性与稳定性，尤其光照的干扰，导致测试结果会存在较大误差。除去光照条件的影响，还存在两种颜色十分相近的情况，常常容易导致机器人不能精准识别。在采取RGB转HSV方法提取颜色数据的方法后，虽增加了一定的成功率，但仍有误差，相比于人眼，效果微乎甚微，从而根本代替不了人工。
发明内容
本发明要解决的技术问题是如何提高机器人对图像颜色识别的成功率与精确性。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供一种机器人物体颜色识别系统，其特征在于：机器人上设有光谱仪，机器人内部的存储器内设有光谱颜色数据库，光谱仪及存储器均连接微处理器；识别区域设有聚光管，聚光管内设有棱镜，聚光管左右两端设有光敏传感器，聚光管正上方设有亮度可调节的调节灯，微处理器连接光敏传感器及调节灯。
优选地，所述光谱仪与棱镜的位置关系满足：物体进入识别区域后，调节灯的灯光照在物体上，物体表面的反射光反射至棱镜，棱镜将所述反射光色散为带状的光谱，并正好投射在光谱仪的CCD感光矩阵上。
优选地，所述聚光管有两个，所述调节灯位于两个聚光管中间位置的上方，左边聚光管的左侧、右边聚光管的右侧分别设置一光敏传感器，两个光敏传感器对称设置。
优选地，所述调节灯为白炽灯。
本发明还提供了一种机器人物体颜色识别方法，其特征在于：采用上述的机器人物体颜色识别系统，步骤为：物体进入识别区域后，调节灯的灯光照在物体上，物体表面的反射光反射至棱镜被色散，使之成为带状的光谱，然后投射在光谱仪的CCD感光矩阵上，通过光谱仪获取光谱值，并将获取的光谱值与光谱颜色数据库比较，从而确定物体颜色。
优选地，通过光敏传感器检测聚光管区域的光照强度，进而对调节灯的亮度进行调节。
优选地，所述聚光管及棱镜均设置至少两组，从而获取至少两组光谱值，对其取平均值，再与光谱颜色数据库比较，从而确定物体颜色。
本发明利用不同的颜色有着不同的光谱值的原理，引入光谱仪到机器人颜色识别技术领域。通过自带灯光反射物体表面颜色进行色散，获取光谱值，从而确定具体的颜色。这样，利用颜色光谱值不同的根本性，采取量代换的方法来测量，能大大提高颜色识别的成功率与精确性。
附图说明
图1为机器人物体颜色识别系统示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本实施例提供了一种机器人物体颜色识别系统，在机器人内部放置光谱颜色数据库，用于对采集到的样品光谱值进行比对从而确定颜色。当机器人上的光谱仪进入物体区域后，调整光亮度，获取光波，进行色散获取光谱值，处理计算好后将获取的光谱值与库里比较即可确定样品颜色。
由于是可见的物体颜色，便可使用可见光光谱仪。由于无法避免强光的影响，便要尽量减少这方面的干扰。将反射物体表面的光波用光栅(棱镜)色散混合色光，使之成为带状的光谱然后投射在光谱仪的CCD感光矩阵上，然后将信号封存并传输给微处理器进行数据计算、量化、校正，然后上传给电脑保存、显示。
由于无法避免外部光照，如图1，在该系统内加入两个圆型的聚光管1进行聚光色散，棱镜2位于聚光管1内，聚光管1左右两端放置两个光敏传感器3，检测当前光照度，同时在聚光管1正上方放置一个可调节亮度的灯4，随时应对光敏传感器变化的数据而改变光照强度。
这里引入一个显色指数(Ra)的概念，光源对物体的显色能力称作显色性，一样的光色为基准的光源由不同的光谱组成，光谱组成较广的便有可能给予较为理想的显色品质。由于太阳光的显色指数定义为100，而白炽灯的显色指数定义为97，所以白炽灯为理想的基准光源从而作为调整灯，然后由光敏电阻接受光束来调整最佳角度与其强弱度来使Ra值增高，尽量接近97，从而减小误差。
由于实际应用的不稳定性，便采用两份实验数据进行对比取中的方法，还要提前采取前一段时间间隔内较稳定的光照强度值作为标准，防止某一瞬的突然较大变化对最后实验数据的影响，实验后从电脑上读取两份光谱曲线图，进行校准与对比，防止与标准光谱曲线图有较大差距。结合表1，例如：由于每种颜色的波长值范围较大，如红色(Red)的范围为[780～630)，橙色(Orange)的范围为[630～600)，便要从光谱数据图中来截取信息，减小误差。首先要分析某颜色的变化趋势，确定其一稳态区域后，通过峰值(该颜色强度最大处)、半高宽(峰值一半高度所对的两个波长中间的宽度)的区域来缩小范围确定研究颜色。
表1光谱数据表
| 光色 | 波长(nm) |
| 红(Red) | [780～630) |
| 橙(Orange) | [630～600) |
| 黄(Yellow) | [600～570) |
| 绿(Green) | [570～500) |
| 青(Cyan) | [500～470) |
| 蓝(Blue) | [470～420) |
| 紫(Violet) | [420～380) |
在连续测量读取不同物体的颜色过程中，当测得当前光照强度有一稳定的渐变时，应向处理器反馈重新测量当前稳定光照值，避免颜色数据仍有较大的分析误差。
Claims (7)
1.一种机器人物体颜色识别系统，其特征在于：机器人上设有光谱仪，机器人内部的存储器内设有光谱颜色数据库，光谱仪及存储器均连接微处理器；识别区域设有聚光管，聚光管内设有棱镜，聚光管左右两端设有光敏传感器，聚光管正上方设有亮度可调节的调节灯，微处理器连接光敏传感器及调节灯。
2.如权利要求1所述的一种机器人物体颜色识别系统，其特征在于：所述光谱仪与棱镜的位置关系满足：物体进入识别区域后，调节灯的灯光照在物体上，物体表面的反射光反射至棱镜，棱镜将所述反射光色散为带状的光谱，并正好投射在光谱仪的CCD感光矩阵上。
3.如权利要求1所述的一种机器人物体颜色识别系统，其特征在于：所述聚光管有两个，所述调节灯位于两个聚光管中间位置的上方，左边聚光管的左侧、右边聚光管的右侧分别设置一光敏传感器，两个光敏传感器对称设置。
4.如权利要求1所述的一种机器人物体颜色识别系统，其特征在于：所述调节灯为白炽灯。
5.一种机器人物体颜色识别方法，其特征在于：采用如权利要求1～4任一项所述的机器人物体颜色识别系统，步骤为：物体进入识别区域后，调节灯的灯光照在物体上，物体表面的反射光反射至棱镜被色散，使之成为带状的光谱，然后投射在光谱仪的CCD感光矩阵上，通过光谱仪获取光谱值，并将获取的光谱值与光谱颜色数据库比较，从而确定物体颜色。
6.如权利要求5所述的一种机器人物体颜色识别方法，其特征在于：通过光敏传感器检测聚光管区域的光照强度，进而对调节灯的亮度进行调节。
7.如权利要求5所述的一种机器人物体颜色识别方法，其特征在于：所述聚光管及棱镜均设置至少两组，从而获取至少两组光谱值，对其取平均值，再与光谱颜色数据库比较，从而确定物体颜色。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710234416.3A CN106908149A (zh) | 2017-04-11 | 2017-04-11 | 一种机器人物体颜色识别系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710234416.3A CN106908149A (zh) | 2017-04-11 | 2017-04-11 | 一种机器人物体颜色识别系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106908149A true CN106908149A (zh) | 2017-06-30 |
Family
ID=59196015
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710234416.3A Pending CN106908149A (zh) | 2017-04-11 | 2017-04-11 | 一种机器人物体颜色识别系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106908149A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107907527A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-13 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于反射光功率和图像识别的拉曼光谱检测设备及方法 |
| CN109141641A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-04 | 临沂市科学技术合作与应用研究院 | 一种盲人用颜色识别语音播报仪 |
| CN112170267A (zh) * | 2020-08-20 | 2021-01-05 | 安徽锐视光电技术有限公司 | 一种用于物料色选装置的物料颜色检测系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1942754A (zh) * | 2005-02-02 | 2007-04-04 | 松下电器产业株式会社 | 光学元件和使用该光学元件的光学测定装置 |
| CN100403011C (zh) * | 2001-04-06 | 2008-07-16 | 阿克佐诺贝尔国际涂料股份有限公司 | 用于表面估计的方法和设备 |
| CN101788342A (zh) * | 2009-01-23 | 2010-07-28 | 三菱电机株式会社 | 颜色校准系统 |
| US20140022535A1 (en) * | 2011-03-31 | 2014-01-23 | Shinji Yamamoto | Optical Characteristic Measuring Apparatus and Method |
-
2017
- 2017-04-11 CN CN201710234416.3A patent/CN106908149A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100403011C (zh) * | 2001-04-06 | 2008-07-16 | 阿克佐诺贝尔国际涂料股份有限公司 | 用于表面估计的方法和设备 |
| CN1942754A (zh) * | 2005-02-02 | 2007-04-04 | 松下电器产业株式会社 | 光学元件和使用该光学元件的光学测定装置 |
| CN101788342A (zh) * | 2009-01-23 | 2010-07-28 | 三菱电机株式会社 | 颜色校准系统 |
| US20140022535A1 (en) * | 2011-03-31 | 2014-01-23 | Shinji Yamamoto | Optical Characteristic Measuring Apparatus and Method |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107907527A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-04-13 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于反射光功率和图像识别的拉曼光谱检测设备及方法 |
| CN107907527B (zh) * | 2017-12-26 | 2023-10-13 | 同方威视技术股份有限公司 | 基于反射光功率和图像识别的拉曼光谱检测设备及方法 |
| CN109141641A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-04 | 临沂市科学技术合作与应用研究院 | 一种盲人用颜色识别语音播报仪 |
| CN112170267A (zh) * | 2020-08-20 | 2021-01-05 | 安徽锐视光电技术有限公司 | 一种用于物料色选装置的物料颜色检测系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10161796B1 (en) | LED lighting based multispectral imaging system for color measurement | |
| CN102327156B (zh) | 牙齿色度映射 | |
| Nevas et al. | Simultaneous correction of bandpass and stray-light effects in array spectroradiometer data | |
| KR101284268B1 (ko) | 비전시스템의 이미지 품질 향상을 위한 컬러조명 제어방법 | |
| CN105588642B (zh) | 色度计的校准 | |
| CN103776531B (zh) | 近红外微弱脉冲光谱辐亮度校准装置 | |
| CN106908149A (zh) | 一种机器人物体颜色识别系统及方法 | |
| CN104749134A (zh) | 一种检测叶菜类作物冠层水分含量的方法 | |
| CN103018196A (zh) | 一种油菜需水信息的快速探测方法 | |
| US11656178B2 (en) | UV-VIS spectroscopy instrument and methods for color appearance and difference measurement | |
| Bongiorno et al. | Spectral characterization of COTS RGB cameras using a linear variable edge filter | |
| CN105928895A (zh) | 用于使用浸胶带探测各种气体的波长谱分析的系统和方法 | |
| CN116746390A (zh) | 基于植物反射光谱的植物生长调节系统和方法 | |
| CN112098415B (zh) | 一种杨梅品质无损检测方法 | |
| CN106679811A (zh) | 一种钻石颜色分级自动测量方法 | |
| CN204287060U (zh) | 一种基于rgb结构光的在线式三维检测装置 | |
| CN206832360U (zh) | 基于led照明的颜色测量多光谱成像系统的封闭式灯箱 | |
| JP2012189342A (ja) | 顕微分光測定装置 | |
| CN106124054A (zh) | 一种大幅面光谱分光成像测色装置 | |
| US7733489B2 (en) | Optical method of multi-band mixing | |
| Gevers et al. | Colour Constancy from Hyper-Spectral Data. | |
| Pavlova et al. | Optimization of the methods for measuring color characteristics of light-emitting diodes in laboratory conditions | |
| Klimenko et al. | Hyperspectral reflectance system for plant diagnostics | |
| BR112016015430B1 (pt) | Método para medir o brilho dos grãos e aparato para determinar o brilho dos grãos | |
| Brims et al. | Introducing Cottonscope: a rapid and precise measurement of cotton fibre maturity based on siromat |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170630 |