The invention discloses a method for judging the color and shape feature based indoor light detection and state, the method includes preprocessing region extraction, HSV color segmentation, distinguishing four steps of state filtering and indicator based on shape information, the color information and method based on shape information based without affecting the system's real-time condition can effectively extract the signal region and determine the current regional signal lamp, can realize intelligent monitoring to a certain extent, the artificial free from repetitive work, to provide protection for the intelligent production.
【技术实现步骤摘要】
基于颜色及形状特征的室内指示灯检测及状态判别方法
本专利技术涉及一种工厂自动化设备上的指示灯检测及状态判别方法,具体涉及一种基于颜色特征及形状特征相结合的室内指示灯检测及状态判别方法。
技术介绍
随着我国战略性新兴产业的提出及两化融合的稳步推进,中国智能制造得到了广泛的关注,由于劳力成本的提升及人类本身固有的局限性,工业机器人在某些领域正逐渐发挥着替代性的作用。随着机器人的兴起及需求的提升,智能监控必不可少,而指示灯作为自动化设备的常规配置,其检测及状态的自动判别日渐重要。由于不同设备其指示灯的大小、形状、颜色等信息不尽相同,所以目前为止,并没有通用的识别方法,本专利技术针对特定工厂的自动化设备上的指示灯及类似条件下的指示灯进行识别。目前指示灯的识别研究主要集中在智能交通领域,通常方法大体分为两大类:基于颜色信息的方法和基于形状信息的方法。基于颜色信息的方法可以将具有明显颜色信息的指示灯从背景中提取出来,但是该方法对光照比较敏感,在指示灯与背景对比明显的情况下才能获得较好的处理结果;基于形状信息的方法虽不受颜色模糊及光照变化等因素影响,但易把环境中与指示灯具有相同形状的物体误判为指示灯。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术提供了一种基于颜色及形状特征的室内指示灯检测及状态判别方法,能够综合利用颜色信息及形状信息进行判断,在不影响系统实时性的情况下可以有效地降低误检率。基于颜色及形状特征的室内指示灯检测及状态判别方法,该方法实现的步骤如下:步骤1:预处理区域提取:对采集到的图像进行预处理,设定阈值对图像进行分割,去掉不相关的背景区,只保留兴趣区;步骤2:HSV空 ...
【技术保护点】
基于颜色及形状特征的室内指示灯检测及状态判别方法,其特征在于,该方法实现的步骤如下:步骤1:预处理区域提取:对采集到的图像进行预处理,设定阈值对图像进行分割,去掉不相关的背景区,只保留兴趣区;步骤2:HSV空间颜色分割:选择HSV颜色空间进行颜色分割,提取指示灯区域;步骤3:基于形状信息的滤波:采用形态学处理进行滤波消噪后进行连通域提取,并计算每个连通域的面积及高宽比,通过设定阈值滤除非指示灯干扰;步骤4:指示灯状态判别:指示灯区域提取出来之后采用亮度值找出指示灯区域中亮度最大的点,然后提取该点处的色调,通过对色调的范围进行判断来区分颜色的种类,从而判断出当前哪个颜色的指示灯亮。
【技术特征摘要】
1.基于颜色及形状特征的室内指示灯检测及状态判别方法,其特征在于,该方法实现的步骤如下:步骤1:预处理区域提取:对采集到的图像进行预处理,设定阈值对图像进行分割,去掉不相关的背景区,只保留兴趣区;步骤2:HSV空间颜色分割:选择HSV颜色空间进行颜色分割,提取指示灯区域;步骤3:基于形状信息的...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘非非,江济良,王运志,
申请(专利权)人:青岛克路德机器人有限公司,
类型:发明
国别省市:山东,37
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