[发明专利]基于图像检测的割草机及割草机控制方法有效

专利信息
申请号: 201410524653.X 申请日: 2014-10-08
公开(公告)号: CN105573308B 公开(公告)日: 2018-09-07
发明(设计)人: 何明明;傅睿卿;郭会文;吴新宇 申请(专利权)人: 宝时得科技(中国)有限公司
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;A01D34/00
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 唐清凯
地址: 215123 江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 图像 检测 割草机 控制 方法
【说明书】:

一种基于图像检测的割草机,包括:机体;切割装置,设于所述机体的底部;图像采集装置,用于采集所述机体前方地面的图像数据,所述图像采集装置包括:设于所述机体前端且具有向地面方向开口的遮光罩、位于遮光罩内的摄像头和光源;控制装置,分别与所述切割装置、图像采集装置连接,用于根据所述图像数据计算得到图像特征值,并将所述图像特征值与预存的特征阈值进行比较:若所述图像特征值小于所述特征阈值,控制所述切割装置继续工作;否则控制所述切割装置停止工作。还提供了一种割草机控制方法。本发明有效地提高了安全指数。

技术领域

本发明涉及自动化机械领域,特别是涉及一种基于图像检测的割草机及割草机控制方法。

背景技术

割草机是一种用于切割草被、植被等,修剪杂草和处理平整绿化草坪的半自动化机械工具。割草机因操作简单,节省人力与时间,从而被广泛应用。割草机一般通过其刀盘的旋转来进行切割或修剪工作。

然而,传统的割草机无法检测其被提起或遇到阶梯时的这种情况,使得旋转的刀盘容易导致人身伤害,安全指数低。

发明内容

基于此,有必要提供一种安全指数高的基于图像检测的割草机及割草机控制方法。

一种基于图像检测的割草机,包括:

机体;

切割装置,设于所述机体的底部;

图像采集装置,用于采集所述机体前方地面的图像数据,所述图像采集装置包括:设于所述机体前端且具有向地面方向开口的遮光罩、位于遮光罩内的摄像头和光源;

控制装置,分别与所述切割装置、图像采集装置连接,用于根据所述图像数据计算得到图像特征值,并将所述图像特征值与预存的特征阈值进行比较:在所述图像特征值小于所述特征阈值,控制所述切割装置继续工作;否则,控制所述切割装置停止工作。

在其中一个实施例中,所述控制装置用于:

将所述图像数据进行灰度化处理;

分别计算不同边界区域中所包含的像素点的灰度均值,并将其中最大的灰度均值作为所述图像特征值。

在其中一个实施例中,所述控制装置用于:

分别计算不同边界区域中所包含的像素点的R、G、B三个颜色通道像素值的平均加权和,并将其中最大的平均加权和作为所述图像特征值。

在其中一个实施例中,还包括报警装置,用于在所述控制装置控制所述切割装置停止工作时发出报警信号。

在其中一个实施例中,所述报警信号包括声音报警和/或灯光报警。

一种割草机控制方法,所述割草机包括机体及设于机体底部的切割装置,包括:

采集机体前方地面的图像数据;

根据所述图像数据计算得到图像特征值;

将所述图像特征值与预存的特征阈值进行比较:若所述图像特征值小于所述特征阈值,控制所述切割装置继续工作;否则,控制所述切割装置停止工作。

在其中一个实施例中,根据所述图像数据计算得到图像特征值的步骤为:

将所述图像数据进行灰度化处理;

分别计算不同边界区域中所包含的像素点的灰度均值,并将其中最大的灰度均值作为所述图像特征值。

在其中一个实施例中,根据所述图像数据计算得到图像特征值的步骤为:

分别计算不同边界区域中所包含的像素点的R、G、B三个颜色通道像素值的平均加权和,并将其中最大的平均加权和作为所述图像特征值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于宝时得科技(中国)有限公司,未经宝时得科技(中国)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201410524653.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top