CN110826646A - 机器人视觉测试方法、装置、存储介质及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于机器人技术领域，尤其涉及机器人视觉测试方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，应用于包含机器人和显示设备的测试系统，显示设备与机器人面对设置。所述方法包括：确定机器人的视觉测试类型，并根据视觉测试类型获取待测试图像；将待测试图像显示于显示设备；控制机器人采集显示设备中的待测试图像，并控制机器人根据视觉测试类型对待测试图像进行视觉识别；获取机器人对待测试图像的视觉识别结果，并将视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到机器人在视觉测试类型中的视觉测试结果，可有效减少机器人视觉测试中的人力，扩大视觉测试的覆盖面，提升测试效率，并且可避免人为测试所引入的测试误差，提高测试结果的准确性。
Description
技术领域
本申请属于机器人技术领域，尤其涉及机器人视觉测试方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备。
背景技术
机器人视觉测试是指对机器人的物体识别功能进行测试，如图1所示，是对机器人的性别、年龄、表情、颜色、物体等识别功能进行测试。目前，在机器人视觉测试中，通常需要测试人员将人脸/物体近距离呈现到机器人面前，机器人启动视觉任务后拍照采集图像，并根据采集的图像完成视觉识别并输出识别结果，最后由测试人员根据机器人所输出的识别结果来确定机器人的视觉功能。这种通过测试人员在机器人面前进行人脸/物体呈现，并由测试人员根据机器人的识别结果来测试机器人视觉功能的人工方式，不仅需要大量的人力，测试效率较低，而且容易造成测试不全以及容易引入人为的测试误差，降低了测试结果的准确性。
发明内容
本申请实施例提供了一种机器人视觉测试方法、装置、计算机可读存储介质及终端设备，可以解决现有的机器人视觉测试需大量人力、测试效率低以及测试准确性低的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种机器人视觉测试方法，应用于包含机器人和显示设备的测试系统，所述显示设备与所述机器人面对设置，所述机器人视觉测试方法包括：
确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；
将所述待测试图像显示于所述显示设备；
控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；
获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。
示例的，当所述视觉测试类型为人物识别测试时，在控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别之前，包括：
获取所述人物识别测试对应的样本图像库，并构建所述样本图像库中各样本图像对应的人物标签；
将构建所述人物标签后的样本图像库发送至所述机器人。
在第一方面的一种可能的实现方式中，所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别的过程包括：
获取所述样本图像库中的各样本图像，并确定所述待测试图像与各所述样本图像之间的匹配值；
获取所述匹配值大于或者等于预设匹配阈值的目标样本图像；
根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
可选地，当所述目标样本图像包括两个或两个以上时，所述根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果，包括：
确定各所述目标样本图像对应的目标人物标签是否相同；
若各所述目标人物标签相同，则将所述目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果；
若各所述目标人物标签中存在不相同，则将匹配值最大的目标样本图像对应的目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。
在第一方面的另一种可能的实现方式中，所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别的过程包括：
获取所述样本图像库中的各样本图像，并识别各所述样本图像对应的第一人脸和所述待测试图像对应的第二人脸；
确定所述第二人脸与各所述第一人脸之间的相似度；
获取所述相似度大于或者等于预设相似阈值的目标人脸；
根据所述目标人脸对应的目标样本图像的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
可选地，所述获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，包括：
获取所述机器人的语音播放内容，并根据所述语音播放内容确定所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果。
第二方面，本申请实施例提供了一种机器人视觉测试装置，应用于包含机器人和显示设备的测试系统，所述显示设备与所述机器人面对设置，所述机器人视觉测试装置包括：
类型确定模块，用于确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；
图像显示模块，用于将所述待测试图像显示于所述显示设备；
视觉识别模块，用于控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；
结果比对模块，用于获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的机器人视觉测试方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的机器人视觉测试方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的机器人视觉测试方法。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例中，首先确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；随后将所述待测试图像显示于所述显示设备；控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。本申请实施例通过显示装置中显示的待测试图像来代替实物进行机器人视觉测试，可有效减少机器人视觉测试中的人力，扩大视觉测试的覆盖面，提升测试效率，并且可避免人为测试所引入的测试误差，提高测试结果的准确性，同时还可使得机器人视觉测试的时间不受限制，提高机器人视觉测试的可持续性，缓解测试压力。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是机器人视觉测试的应用场景示意图；
图2a是本申请一实施例提供的机器人视觉测试方法所适用于的测试系统的系统结构图；
图2b是本申请另一实施例提供的机器人视觉测试方法所适用于的测试系统的系统结构图；
图3是本申请一实施例提供的机器人视觉测试方法的流程示意图；
图4是本申请一实施例提供的机器人视觉测试方法在一个应用场景下获取视觉识别结果的流程示意图；
图5是本申请一实施例提供的机器人视觉测试装置的结构示意图；
图5a是本申请另一实施例提供的机器人视觉测试装置的结构示意图；
图5b和图5c是本申请实施例提供的机器人的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
本申请实施例提供的机器人视觉测试方法可以应用于如图2a所示的测试系统中，所述测试系统可以包括测试控制端10、机器人11和显示设备12，其中，所述显示设备12与所述机器人11面对设置，所述测试控制端10也可以称为终端设备，所述测试控制端10或者所述终端设备包括但不限于：桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。
在此，所述测试控制端10可以分别通过API通信与所述机器人11和所述显示设备12远程连接，所述API通信为基于Http通信的API交互。所述测试控制端10内设置有自动化测试脚本，所述测试控制端10可以通过自动化控制脚本控制所述显示设备12进行待测试图像的显示以及控制所述机器人11采集所述显示设备12中显示的待测试图像，并对所述待测试图像进行视觉识别。
虽然在图2a中，所述测试控制端10与所述显示设备12是作为两个独立的部件存在，但是在某些实施例中，也可以将所述显示设备12集成于所述测试控制端10中，即如图2b所示，所述测试系统也可以仅包括测试控制端10和机器人11，其中，所述测试控制端10中设置有显示装置，如设置有显示屏。下面将以所述显示设备12集成于所述测试控制端10中来对本申请实施例进行详细说明。
如图3所示，本申请实施例提供了一种机器人视觉测试方法，所述机器人视觉测试方法可应用于上述的测试系统，其中，所述机器人视觉测试方法可以包括：
S301、确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；
需要说明的是，所述视觉测试类型可以包括人物识别测试(即进行人物名字的识别测试)、表情识别测试、年龄识别测试、性别识别测试、物体识别测试(即进行物体类型的识别测试)以及颜色识别测试等。
本申请实施例中，在需要对机器人进行视觉测试时，用户可以在所述测试控制端中设置所述机器人的视觉测试类型，所述测试控制端基于用户设定确定所述机器人的视觉测试类型后，则可以获取与所述视觉测试类型对应的待测试图像。例如，当所述测试控制端确定所述视觉测试类型为人物识别测试、表情识别测试、年龄识别测试和性别识别测试中的任一种时，可以获取待识别人物或待识别表情对应的人物图像来作为所述待测试图像。例如，当所述测试控制端确定所述视觉测试类型为物体识别测试时，可以获取待识别物体对应的物体图像来作为所述待测试图像。
S302、将所述待测试图像显示于所述显示设备；
应理解，所述测试控制端获取所述待测试图像后，可以将所述待测试图像显示于面对所述机器人的显示设备中，以供所述机器人进行图像采集，从而进行所述待测试图像的视觉识别。
S303、控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；
需要说明的是，所述测试控制端确定所述机器人的视觉测试类型之后，还可以通过API通信远程控制所述机器人启动与所述视觉测试类型对应的视觉任务，所述视觉任务可以为人物识别任务、表情识别任务、年龄识别任务、性别识别任务、物体识别任务或颜色识别任务，所述机器人则可基于所述视觉任务启动所述机器人的摄像头，并通过所述摄像头对所述显示设备中显示的待测试图像进行图像采集，而在采集到所述待测试图像后，所述机器人还可以基于所述视觉任务对所述待测试图像进行视觉识别，得到所述待测试图像对应的视觉识别结果。例如，可以通过调用与所述人物识别任务对应的人脸识别算法来对所述待测试图像进行人脸识别，得到人脸识别结果等。
在具体应用中，当所述视觉测试类型为人物识别测试时，在控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别之前，可以包括：获取所述人物识别测试对应的样本图像库，并构建所述样本图像库中各样本图像对应的人物标签；将构建所述人物标签后的样本图像库发送至所述机器人。
需要说明的是，所述样本图像库可以包含有多个不同人物的样本图像，且每一个人物可以包括多张不同年龄、不同造型和/或不同背景的样本图像，而对于同一人物的不同样本图像可以构建相同的人物标签，其中，所述人物标签可以为该人物所对应的名字等。在进行人物识别测试时，所述测试控制端可以将人物标签构建完的样本图像库发送至所述机器人，以使得所述机器人可以基于所述样本图像库来进行人物识别。
应理解，所述测试控制端也可以直接将样本图像库发送至所述机器人，所述机器人接收到所述样本图像库后，可首先对所述样本图像库中的各样本图像进行人物标签的构建，然后再基于人物标签构建后的样本图像库来进行所述待测试图像的人物识别。
在一种可能的实现方式中，在进行人物识别测试时，所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别的过程，可以包括：
步骤a、获取所述样本图像库中的各样本图像，并确定所述待测试图像与各所述样本图像之间的匹配值；
步骤b、获取所述匹配值大于或者等于预设匹配阈值的目标样本图像；
步骤c、根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
对于上述步骤a至步骤c，可以根据实际情况设置所述预设匹配阈值，例如，在一具体应用中，可以将所述预设匹配阈值设置为80％，其中，所述待测试图像与各所述样本图像之间的匹配值可利用图像之间匹配值的现有确定方式进行确定，本申请实施例对此不作任何限定。
示例的，在确定出所述待测试图像与各所述样本图像之间的匹配值后，可以从所述匹配值中找出大于或者等于所述预设匹配阈值(如80％)的目标匹配值，并可以将所述目标匹配值对应的样本图像确定为所述目标样本图像，并可以获取所述目标样本图像对应的目标人物标签，从而可以根据所述目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果，其中，所述目标人物标签为人物标签中的任一个。
例如，当所述目标人物标签只有一个时，可以直接将所述目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果；当所述目标人物标签包括多个时，可以从所述目标人物标签中选择一个来作为所述待测试图像的视觉识别结果。
应理解，当所述样本图像库中各样本图像与所述待测试图像之间的匹配值均小于所述预设匹配阈值，即可以得到不认识所述待测试图像中的人物的视觉识别结果。
在一种可能的实现方式中，当所述目标样本图像包括两个或两个以上时，所述根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果，可以包括：
步骤d、确定各所述目标样本图像对应的目标人物标签是否相同；
步骤e、若各所述目标人物标签相同，则将所述目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果；
步骤f、若各所述目标人物标签中存在不相同，则将匹配值最大的目标样本图像对应的目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。
对于上述步骤d至步骤f，当所述样本图像库中存在多张样本图像与所述待测试图像之间的匹配值大于或者等于所述预设匹配阈值时，则可以得到多个目标人物标签，因每一个人物标签可以对应多张样本图像，因此，可以首先确定各所述目标人物标签是否相同，当各所述目标人物标签均相同时，则表明这些目标样本图像均为同一人物对应的样本图像，此时即可以直接将所述目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。而当所述目标人物标签中存在不相同时，则可以获取各目标人物标签对应的目标样本图像与所述待测试图像之间的匹配值，并可以将匹配值最大的目标样本图像对应的目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。
例如，在一具体应用中，当第一个目标人物标签为人物A，第二个目标人物标签为人物B，第三个目标标签为人物C时，则可以获取第一个目标人物标签对应的目标样本图像A与所述待测试图像之间的匹配值(如85％)、获取第二个目标人物标签对应的目标样本图像B与所述待测试图像之间的匹配值(如83％)以及获取第三个目标人物标签对应的目标样本图像C与所述待测试图像之间的匹配值(如90％)，此时即可以将人物C确定为所述待测试图像对应的视觉识别结果。
需要说明的是，当所述目标人物标签中存在不相同时，还可以统计各目标人物标签对应的数量，并可以将数量最多的目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。例如，当第一个目标人物标签为人物A，第二个目标人物标签为人物B，第三个目标标签为人物A时，可以统计得到人物A对应的数量为2，人物B对应的数量为1，此时即可以将人物A确定为所述待测试图像的视觉识别结果。
在另一种可能的实现方式中，如图4所示，在进行人物识别测试时，所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别的过程，可以包括：
S401、获取所述样本图像库中的各样本图像，并识别各所述样本图像对应的第一人脸和所述待测试图像对应的第二人脸；
S402、确定所述第二人脸与各所述第一人脸之间的相似度；
S403、获取所述相似度大于或者等于预设相似阈值的目标人脸；
S404、根据所述目标人脸对应的目标样本图像的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
对于上述S401至S404，为提高人物识别的准确性，可以通过人脸识别与比对来获取目标人脸，并可以根据目标人脸对应的目标样本图像的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果，即通过人脸比来对所述待测试图像进行准确的人脸识别，以提高所述待测试图像中视觉识别结果的识别准确性。其中，人脸识别以及人脸之间相似度的确定可利用现有方式实现，本申请实施例对此不作任何限定。
应理解，所述预设相似阈值可以根据实际情况设置，例如，在一具体应用中，可以将所述预设相似阈值设置为80％。其中，根据所述目标人脸对应的目标样本图像的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果与前述所述的根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果的内容相似，基本原理相同，为简明起见，在此不再赘述。
在具体应用中，当所述视觉测试类型为表情识别测试或年龄识别测试或性别识别测试或物体识别测试或颜色识别测试时，所述测试控制端可以将所述待测试图像(如人物图像、物体图像或颜色图像)呈现在所述显示设备中，以供所述机器人进行图像采集，所述机器人完成图像采集后，可启动表情识别任务或年龄识别任务或性别识别任务或物体识别任务或颜色识别任务来对所述待测试图像进行视觉识别。具体地，可以通过调用与所述表情识别任务对应的表情识别算法来对所述待测试图像进行表情识别，得到表情识别结果；或者可以通过调用与所述年龄识别任务对应的年龄识别算法来对所述待测试图像进行年龄识别，得到年龄识别结果；或者可以通过调用与所述性别识别任务对应的性别识别算法来对所述待测试图像进行性别识别，得到性别识别结果；或者可以通过调用与所述物体识别任务对应的物体识别算法来对所述待测试图像进行物体识别，得到物体识别结果；或者可以通过调用与所述颜色识别任务对应的颜色识别算法来对所述待测试图像进行颜色识别，得到颜色识别结果，其中，所述颜色识别结果可以为包含多个颜色的颜色列表。
需要说明的是，所述测试控制端在获取到所述待测试图像后，还可以对所述待测试图像的颜色、光暗、背景进行多样化处理，以确保待测试图像的客观真实性，从而提高视觉识别测试的有效性和准确性。
S304、获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。
应理解，所述机器人所得到的视觉识别结果往往存储于所述机器人中，为得到所述机器人的视觉测试结果，所述测试控制端需要从所述机器人中获取所述视觉识别结果。
可选地，所述获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，可以包括：获取所述机器人的语音播放内容，并根据所述语音播放内容确定所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果。
本申请实施例中，所述测试控制端可以通过远程通信设置所述机器人对视觉识别结果的播放功能，以使得所述机器人在得到所述待测试图像的视觉识别结果后，可以进行视觉识别结果的语音播放，所述测试控制端则可以获取所述机器人的语音播放内容，并可以通过对所述语音播放内容进行语音分析，以从所述语音播放内容中提取所述视觉识别结果。
可选地，所述测试控制端还可以轮询所述机器人的测试状态，所述测试状态可包括正在测试状态和测试结束状态，当确定所述机器人的测试状态为测试结束状态时，所述测试控制端可以直接从所述机器人的存储装置中读取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果。在此，当所述测试控制端检测到所述机器人在预设时间内未进行图像的采集时，例如当检测到所述机器人连续30秒未进行图像采集时，则可确定所述机器人的测试状态为测试结束状态，或者当检测到所述测试控制端向所述机器人发送停止指令时，则可以确定所述机器人的测试状态为测试结束状态。
应理解，所述测试控制端在获取到所述视觉识别结果后，可以将所述视觉识别结果与各所述视觉测试类型所对应的预设识别结果进行比对，以根据比对结果得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。其中，所述视觉测试结果可以包括视觉测试通过(即表明所述机器人具有良好的视觉功能)的第一测试结果和视觉测试不通过的第二测试结果。在此，当所述视觉识别结果与所对应的预设识别结果相同时，即可得到视觉测试通过的第一测试结果，当所述视觉识别结果与所对应的预设识别结果不相同时，即可以得到视觉测试不通过的第二测试结果。
本申请实施例中，首先确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；随后将所述待测试图像显示于所述显示设备；控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。本申请实施例通过显示装置中显示的待测试图像来代替实物进行机器人视觉测试可有效减少机器人视觉测试中的人力，扩大视觉测试的覆盖面，提升测试效率，并且可避免人为测试所引入的测试误差，提高测试结果的准确性，同时还可使得机器人视觉测试的时间不受限制，提高机器人视觉测试的可持续性，缓解测试压力。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的机器人视觉测试方法，图5示出了本申请实施例提供的机器人视觉测试装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参照图5，所述机器人视觉测试装置，应用于包含机器人和显示设备的测试系统，所述显示设备与所述机器人面对设置，所述机器人视觉测试装置，可以包括：
类型确定模块501，用于确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；
图像显示模块502，用于将所述待测试图像显示于所述显示设备；
视觉识别模块503，用于控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；
结果比对模块504，用于获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。
可选地，如图5a所示，当所述视觉测试类型为人物识别测试时，所述机器人视觉测试装置，还可以包括：
标签构建模块505，用于获取所述人物识别测试对应的样本图像库，并构建所述样本图像库中各样本图像对应的人物标签；
图像库发送模块506，用于将构建所述人物标签后的样本图像库发送至所述机器人。
在一种可能的实现方式中，如图5b所示，所述机器人可以包括：
匹配值确定模块5031，用于获取所述样本图像库中的各样本图像，并确定所述待测试图像与各所述样本图像之间的匹配值；
匹配值判断模块5032，用于获取所述匹配值大于或者等于预设匹配阈值的目标样本图像；
第一识别结果确定模块5033，用于根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
可选地，当所述目标样本图像包括两个或两个以上时，所述第一识别结果确定模块，可以包括：
目标人物标签判断单元，用于确定各所述目标样本图像对应的目标人物标签是否相同；
第一识别结果确定单元，用于若各所述目标人物标签相同，则将所述目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果；
第二识别结果确定单元，用于若各所述目标人物标签中存在不相同，则将匹配值最大的目标样本图像对应的目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。
在另一种可能的实现方式中，如图5c所示，所述机器人还可以包括：
人脸识别模块5034，用于获取所述样本图像库中的各样本图像，并识别各所述样本图像对应的第一人脸和所述待测试图像对应的第二人脸；
相似度确定模块5035，用于确定所述第二人脸与各所述第一人脸之间的相似度；
相似度判断模块5036，用于获取所述相似度大于或者等于预设相似阈值的目标人脸；
第二识别结果确定模块5037，用于根据所述目标人脸对应的目标样本图像的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
可选地，所述结果比对模块504，具体用于获取所述机器人的语音播放内容，并根据所述语音播放内容确定所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
图6为本申请一实施例提供的终端设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：至少一个处理器60(图6中仅示出一个)处理器、存储器61以及存储在所述存储器61中并可在所述至少一个处理器60上运行的计算机程序62，所述处理器60执行所述计算机程序62时实现上述任意各个机器人视觉测试方法实施例中的步骤。
所述终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的举例，并不构成对终端设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。
所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器60还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器61在一些实施例中可以是所述终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。所述存储器61在另一些实施例中也可以是所述终端设备6的外部存储设备，例如所述终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读存储介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种机器人视觉测试方法，其特征在于，应用于包含机器人和显示设备的测试系统，所述显示设备与所述机器人面对设置，所述机器人视觉测试方法包括：
确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；
将所述待测试图像显示于所述显示设备；
控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；
获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。
2.如权利要求1所述的机器人视觉测试方法，其特征在于，当所述视觉测试类型为人物识别测试时，在控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别之前，包括：
获取所述人物识别测试对应的样本图像库，并构建所述样本图像库中各样本图像对应的人物标签；
将构建所述人物标签后的样本图像库发送至所述机器人。
3.如权利要求2所述的机器人视觉测试方法，其特征在于，所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别的过程包括：
获取所述样本图像库中的各样本图像，并确定所述待测试图像与各所述样本图像之间的匹配值；
获取所述匹配值大于或者等于预设匹配阈值的目标样本图像；
根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
4.如权利要求3所述的机器人视觉测试方法，其特征在于，当所述目标样本图像包括两个或两个以上时，所述根据所述目标样本图像对应的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果，包括：
确定各所述目标样本图像对应的目标人物标签是否相同；
若各所述目标人物标签相同，则将所述目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果；
若各所述目标人物标签中存在不相同，则将匹配值最大的目标样本图像对应的目标人物标签确定为所述待测试图像的视觉识别结果。
5.如权利要求2所述的机器人视觉测试方法，其特征在于，所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别的过程包括：
获取所述样本图像库中的各样本图像，并识别各所述样本图像对应的第一人脸和所述待测试图像对应的第二人脸；
确定所述第二人脸与各所述第一人脸之间的相似度；
获取所述相似度大于或者等于预设相似阈值的目标人脸；
根据所述目标人脸对应的目标样本图像的目标人物标签确定所述待测试图像的视觉识别结果。
6.如权利要求1至5任一项所述的机器人视觉测试方法，其特征在于，所述获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，包括：
获取所述机器人的语音播放内容，并根据所述语音播放内容确定所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果。
7.一种机器人视觉测试装置，其特征在于，应用于包含机器人和显示设备的测试系统，所述显示设备与所述机器人面对设置，所述机器人视觉测试装置包括：
类型确定模块，用于确定所述机器人的视觉测试类型，并根据所述视觉测试类型获取待测试图像；
图像显示模块，用于将所述待测试图像显示于所述显示设备；
视觉识别模块，用于控制所述机器人采集所述显示设备中的待测试图像，并控制所述机器人根据所述视觉测试类型对所述待测试图像进行视觉识别；
结果比对模块，用于获取所述机器人对所述待测试图像的视觉识别结果，并将所述视觉识别结果与预设识别结果进行比对，得到所述机器人在所述视觉测试类型中的视觉测试结果。
8.如权利要求7所述的机器人视觉测试装置，其特征在于，当所述视觉测试类型为人物识别测试时，所述机器人视觉测试装置，还包括：
标签构建模块，用于获取所述人物识别测试对应的样本图像库，并构建所述样本图像库中各样本图像对应的人物标签；
图像库发送模块，用于将构建所述人物标签后的样本图像库发送至所述机器人。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的机器人视觉测试方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的机器人视觉测试方法。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110826646A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111931812A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-11-13 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 视觉算法的测试方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN112559332A (zh) * | 2020-07-13 | 2021-03-26 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备 |
| CN113705389A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-26 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 人脸识别模组测试方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN114120651A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-01 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN114898188A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-08-12 | 北京百佑科技有限公司 | 设备自动测试方法、装置、终端设备和存储介质 |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110106312A1 (en) * | 2009-11-03 | 2011-05-05 | Jadak, Llc | System and Method For Multiple View Machine Vision Target Location |
| CN102595461A (zh) * | 2011-03-28 | 2012-07-18 | 王旭 | 移动通信系统性能测试装置、系统及测试方法 |
| CN103744784A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-23 | 中国移动（深圳）有限公司 | 手机应用自动化测试方法及系统 |
| CN104834595A (zh) * | 2015-02-15 | 2015-08-12 | 网易（杭州）网络有限公司 | 一种可视化自动测试方法及系统 |
| CN106534289A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-03-22 | 京信通信技术(广州)有限公司 | 自动化测试方法、装置及系统 |
| US20170337373A1 (en) * | 2014-12-10 | 2017-11-23 | Universita' Degli Studi Di Padova | Method for recognizing if a user of an electronic terminal is a human or a robot |
| CN108319916A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-07-24 | 广州市君望机器人自动化有限公司 | 人脸识别方法、装置、机器人及存储介质 |
| CN108875837A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-23 | 北京旷视科技有限公司 | 用于测试目标识别设备的装置及方法 |
| CN109618149A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-04-12 | 北京旷视科技有限公司 | 设备成像质量的测试方法、装置和智能设备 |
| CN109766915A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-17 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110154029A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-08-23 | 上海机器人产业技术研究院有限公司 | 基于labview的机器人在线控制与仿真测试系统及方法 |
| CN110213575A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-06 | 上海摩软通讯技术有限公司 | 终端设备的摄像单元成像效果的测试系统和方法 |
| CN110427962A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-11-08 | 厦门网宿有限公司 | 一种测试方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-11-27 CN CN201911183722.4A patent/CN110826646A/zh active Pending
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110106312A1 (en) * | 2009-11-03 | 2011-05-05 | Jadak, Llc | System and Method For Multiple View Machine Vision Target Location |
| CN102595461A (zh) * | 2011-03-28 | 2012-07-18 | 王旭 | 移动通信系统性能测试装置、系统及测试方法 |
| CN103744784A (zh) * | 2014-01-06 | 2014-04-23 | 中国移动（深圳）有限公司 | 手机应用自动化测试方法及系统 |
| US20170337373A1 (en) * | 2014-12-10 | 2017-11-23 | Universita' Degli Studi Di Padova | Method for recognizing if a user of an electronic terminal is a human or a robot |
| CN104834595A (zh) * | 2015-02-15 | 2015-08-12 | 网易（杭州）网络有限公司 | 一种可视化自动测试方法及系统 |
| CN106534289A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-03-22 | 京信通信技术(广州)有限公司 | 自动化测试方法、装置及系统 |
| CN108319916A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-07-24 | 广州市君望机器人自动化有限公司 | 人脸识别方法、装置、机器人及存储介质 |
| CN108875837A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-11-23 | 北京旷视科技有限公司 | 用于测试目标识别设备的装置及方法 |
| CN109618149A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-04-12 | 北京旷视科技有限公司 | 设备成像质量的测试方法、装置和智能设备 |
| CN109766915A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-17 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于图像识别的测试方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN110154029A (zh) * | 2019-06-11 | 2019-08-23 | 上海机器人产业技术研究院有限公司 | 基于labview的机器人在线控制与仿真测试系统及方法 |
| CN110427962A (zh) * | 2019-06-20 | 2019-11-08 | 厦门网宿有限公司 | 一种测试方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN110213575A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-06 | 上海摩软通讯技术有限公司 | 终端设备的摄像单元成像效果的测试系统和方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| LEONARDA CARNIMEO: "A CNN-based Vision System for Pattern Recognition__in Mobile Robots", 《ECCTD’01 - EUROPEAN CONFERENCE ON CIRCUIT THEORY AND DESIGN》 * |
| 孙翠敏: "机器人视觉能力测试方法研究及测试辅助工具的设计实现", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 * |
| 王艺蒙: "人脸检测与匹配识别算法研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111931812A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-11-13 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 视觉算法的测试方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN112559332A (zh) * | 2020-07-13 | 2021-03-26 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种生物特征识别的攻击测试方法、装置及设备 |
| CN113705389A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-26 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 人脸识别模组测试方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN114120651A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-03-01 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN114120651B (zh) * | 2021-12-15 | 2023-08-08 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN114898188A (zh) * | 2022-03-29 | 2022-08-12 | 北京百佑科技有限公司 | 设备自动测试方法、装置、终端设备和存储介质 |
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